OpenAI презентовала GPT-6 Astra с новыми возможностями и ограниченным доступом

OpenAI 3 сентября запустила свою новейшую ИИ-модель GPT-6 Astra. Первоначально доступ ограничен для ряда организаций через программу Trusted Access, однако в ближайшие дни планируется расширение доступа для пользователей ChatGPT Plus, Pro, Business и Enterprise, а также через OpenAI API и Amazon Bedrock.

Корпорация Microsoft начала интеграцию модели через ограниченную программу Microsoft Foundry в облаке Azure. Вскоре доступ к модели будет расширен для всех участников этой программы. По данным OpenAI, GPT-6 Astra демонстрирует более высокие результаты, чем предыдущая версия GPT-5.6 Sol, в тестах, касающихся программирования, работы с компьютером и кибербезопасности.

Astra способна выполнять задачи с браузером и приложениями, включая заполнение форм и редактирование документов. На тестах OSWorld 2.0 она набрала 72,6%, что выше показателя GPT-5.6 Sol. На экзамене Agents' Last Exam Astra получила 59,3%, опередив предыдущие модели.

OpenAI также анонсировала новый механизм сохранения контекста в Codex, который позволяет Astra вести заметки между сессиями. Для активации этой функции требуется изменить настройки в config.toml, но в будущем планируется сделать её стандартной.

GPT-6 Astra достигла критического уровня по кибервозможностям, получив 100% на ExploitBench без продакшн-ограничений. Однако модель будет ограничена в выполнении сложных киберзадач, таких как создание proof-of-concept эксплойтов, с целью обеспечения безопасности.

OpenAI объявила о запуске программы Daybreak for Frontline Defenders с бюджетом $1 млрд, направленной на поддержку кибербезопасности. Программа сначала стартует в США и будет расширена на международные рынки, поддерживая операторов инфраструктуры и некоммерческие организации.

Модель доступна разработчикам через OpenAI API под идентификатором gpt-6-astra. Цена использования составляет $10 за 1 млн входных и $50 за 1 млн выходных токенов. В августе OpenAI временно приостановила обучение новых ИИ-моделей для корректировки процесса масштабирования.