GPT-6 Astra: что умеет новая модель OpenAI и почему о ней все говорят.

3 сентября 2026 года OpenAI выпустила GPT-6 Astra - свой новый флагман. Грег Брокман на презентации заявил, что мы, возможно, вступили в «эру AGI». За громкой формулировкой стоит дело: Astra не просто отвечает на вопросы - она управляет компьютером, пишет и запускает код, собирает таблицы и презентации, проводит исследования в десятки шагов.

Astra - это модель с навыком рассуждения: она не выдаёт ответ сразу, а сначала продумывает шаги, задействует нужные инструменты, проверяет промежуточные итоги и при необходимости меняет план.

GPT-6 Astra пришла на смену GPT‑5.6 Sol. Её обучали на базе более чем 100 000 GPU в техасском центре Stargate - это самый масштабный тренировочный проект OpenAI за всю историю.

Управление компьютером: - Главная фишка Astra функция Computer Use: она умеет управлять рабочим столом как настоящий пользователь. Открывает программы, кликает по кнопкам, заполняет формы, переносит данные из одного приложения в другое и даже проверяет, как выглядит вёрстка сайта.

Astra умеет полностью автономно работать с кодом: пишет, запускает, находит ошибки, разбирает сообщения об ошибках и тут же всё исправляет. А в Codex (агентной оболочке OpenAI) она ещё и держит в работе сразу несколько связанных файлов так задачи решаются быстрее и без участия человека.

На демонстрациях OpenAI модель творила почти как полноценный разработчик: по одному текстовому описанию она создавала здание в Blender, а потом переносила ассеты в Unreal Engine 5 и вот уже готовая сцена, по которой можно ходить в реальном времени. А через инструмент Sites в ChatGPT она собирает и запускает простые браузерные игры хоть аркадные гонки, хоть космические экшены всё по обычному запросу.

Цифра 99,9 % в тестах ARC‑AGI‑3 мелькает везде, но тут есть важный нюанс. Тест запускали в двух режимах: в «стандартном» модель сама решает, какие заметки сохранять и тут результат 62,7 %. А в «адаптированном под провайдера» режиме внутреннее состояние рассуждений передается между запросами вот тут и выходит 99,9 %. Именно эту вторую цифру OpenAI и показывает в официальных материалах, из‑за чего часть сообщества отнеслась к результату с долей скепсиса. При этом даже 62,7 % это уверенный лидерский результат: ближайший конкурент, Claude Opus 5, набирает на этом тесте примерно 30 %.

Astra не везде лидирует есть тесты, где конкуренты её опережают. Например: на Humanity’s Last Exam с инструментами Claude Fable 5.1 показала 65,0 %, а Astra 57,2 %. В Artificial Analysis Intelligence Index модель держится на уровне прошлой GPT‑5.6 Sol (61 балл), но уступает Claude Fable 5.1 у той 66 баллов. А в DeepSWE v1.1 Astra набрала 74,1 %, немного не дотянув до результата Muse Spark 1.3 от Meta та показала 75,4 %.

Самое любопытное в Astra её архитектура. Как пишет The Information со ссылкой на источник, близкий к разработке, в основе модели лежит подход recurrent depth (рекуррентная глубина), его ещё называют «зацикленным трансформером» (looped transformer).

Обычная языковая модель устроена как стопка слоёв: данные проходят по ним один раз и сразу превращаются в результат. Astra работает иначе: когда информация доходит до конца стопки, модель не выдаёт ответ, а возвращает данные обратно на вход и прогоняет их заново и так несколько раз. Только после этих «кругов» появляется итоговый результат.

Смысл такого подхода в том, что веса хранятся в одном блоке их количество не растет от повторных прогонов. Память остаётся прежней, а вот вычислений становится больше. Получается эффект глубокой модели, но без огромных затрат видеопамяти: вместо памяти вы «платите» временем. Исследования подтверждают эффективность метода: рекуррентная модель с 3,5 млрд параметров справляется с задачами на рассуждение примерно как модель на 50 млрд.

Раньше Codex, чтобы уместить историю в контекстное окно, сводил её к краткому резюме и из‑за этого часть деталей неизбежно терялась. Astra действует умнее: она ведёт заметки поверх окон контекста, а сами старые окна не стирает они остаются в доступе для поиска. Так модель способна отыскать нужное требование или результат теста даже из давних сообщений, даже если не вынесла это в заметки.

ВЫВОД: Главное в GPT‑6 Astra не ум в болтовне, а действия: она управляет компьютером, пишет и запускает код, ведёт исследования в десятки шагов и держит цель на всём пути. Архитектура с рекуррентной глубиной даёт ей «думать дольше» без роста параметров. Бенчмарки впечатляют, но часть цифр из собственных тестов OpenAI с адаптированными обвязками; независимые замеры подтверждают сильный, но не безоговорочный прогресс. И главное модель стала надежнее: меньше галлюцинаций, ноль нарушений границ задачи и лучшее удержание исходной цели.

#gpt #astra #маркетинг #яндекс #аналитика #openai