Sau sự cố AI toàn cầu đêm qua.
GPT-6 Astra cuối cùng đã chính thức ra mắt lúc 3:33 sáng theo giờ Bắc Kinh.
Nếu phải dùng một câu của OpenAI để tóm tắt GPT-6 Astra,
có lẽ đó sẽ là câu này:
Đây là mô hình thông minh nhất và có độ an toàn cao nhất thế giới.
Và những meme đã bắt đầu xuất hiện.
Lần này, OpenAI đã chứng minh được thực lực của mình, và cảm giác hơi giống thời khắc GPT-4—một sự trở lại của nhà vua trên mọi phương diện. Điều khiến tôi vui nhất là cuối cùng đây không còn là một mô hình chỉ chuyên về code nữa.
GPT-6 Astra thực sự là một nhân viên trình độ PhD với năng lực thẩm mỹ và chuyên môn cực kỳ mạnh mẽ.
Mô hình mới có rất nhiều tính năng và đặc điểm, lượng thông tin bùng nổ.
Nhưng bi kịch là OpenAI cũng đã học được một số thói hư tật xấu.
Hôm nay nó chỉ mở cho một số tổ chức chọn lọc; sẽ mở cho người đăng ký trong vài ngày tới.
Khoan đã, anh bạn, đó không phải là điều anh nói khi lừa tôi mua gói Pro 200 đô la... Anh nói thành viên Pro sẽ được ưu tiên truy cập các mô hình mới mỗi lần...
Hóa ra mấy công ty mô hình lớn này đều là dân chơi cả.
Chưa bao giờ tôi muốn tăng tốc thời gian đến thế chỉ để được dùng GPT-6 Astra...
Tuy nhiên, sau khi xem qua hầu hết các thông tin và tài liệu, tôi nghĩ vẫn còn nhiều điều đáng để bàn với mọi người.
Chúng ta hãy cùng xem qua từng cái một.
1. Thông tin cơ bản về GPT-6 Astra
Hãy tóm tắt thông tin cơ bản trước.
ID mô hình của GPT-6 Astra trong API là gpt-6-astra.
Cửa sổ ngữ cảnh là 1,05M, tức khoảng 1,05 triệu token.
Độ dài đầu ra tối đa là 128K token.
Ngày cắt kiến thức là 30 tháng 4 năm 2026.
Có năm cấp độ cường độ suy luận: thấp, trung bình, cao, rất cao và tối đa.
Giá API tiêu chuẩn là 10 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 50 đô la cho mỗi triệu token đầu ra.
Mức giá này về cơ bản giống hệt Claude Fable 5, nhưng đọc cache thì đắt hơn Claude Fable 5.1.
Đây là các benchmark; tôi sẽ thảo luận chi tiết sau, nhưng hãy xem qua một lượt trước.
Tổng số tham số ước tính ở mức 5T. Trong một cuộc họp báo kín trước khi phát hành, họ đề cập rằng GPT-6 Astra là đợt huấn luyện lớn nhất của OpenAI từ trước đến nay, sử dụng hơn 100.000 card.
2. Mô hình vận hành máy tính tốt nhất thế giới
GPT-6 Astra có một định vị có lẽ là quan trọng nhất:
Mô hình vận hành máy tính tốt nhất thế giới.
Trước đây, khi nói về Agent, chúng ta thường nói về API, MCP, CLI, v.v.
Trạng thái lý tưởng để AI vận hành phần mềm là phần mềm đó có giao diện riêng cho AI, cho phép thao tác trực tiếp ở cấp thấp. Đây là cách thuận tiện nhất.
Ví dụ, lịch có API lịch, email có API Gmail, v.v. Rõ ràng là nhanh.
Nhưng vấn đề là, thế giới còn thô sơ và tạm bợ hơn chúng ta tưởng tượng rất nhiều.
Trong thế giới thực, phần lớn phần mềm có thể không có những thứ này.
Thậm chí nhiều hệ thống nội bộ của công ty được viết từ hai mươi năm trước; quên API đi, người ta còn không biết tài liệu ở đâu.
Nhưng nếu quay trở lại mức cơ bản nhất, bạn sẽ thấy rằng bản chất của mọi logic phần mềm là sự tương tác. Theo logic vận hành máy tính hiện tại của chúng ta, điều đó có nghĩa là nhìn vào màn hình, tìm nút hoặc ô nhập liệu, nhấp chuột, nhập nội dung và chờ phản hồi.
Chẳng phải toàn bộ hệ thống tương tác máy tính là API tốt nhất sao?
Vì vậy, GPT-6 Astra đã tăng cường mạnh mẽ logic để AI vận hành máy tính. Nếu bạn không đưa cho tôi API, không sao; tôi sẽ tự vận hành máy tính, giống như con người vậy.
Giờ đây, Astra có thể trực tiếp vận hành Excel, Power BI, thực hiện QA giao diện người dùng, cài đặt phần mềm, kiểm thử phần mềm và xem các thông báo lỗi trên màn hình để tiếp tục khắc phục sự cố.
Bản demo chính thức thậm chí còn cho thấy Astra trực tiếp vận hành thiết kế bảng mạch.
GIF
Nó cũng định dạng tài liệu pháp lý, xử lý khoảng cách tiêu đề và bố cục trang.
Có một đánh giá đáng tin cậy ở đây gọi là OSWorld.
Bạn có thể hiểu đơn giản là:
Ném AI vào một máy tính thực và để nó tự làm việc.
Cho nó mở vài ứng dụng, giao cho nó một nhiệm vụ và xem nó có thành công không.
Tỷ lệ hoàn thành của GPT-6 Astra đạt 72,6%, tăng đáng kể so với 65,7% của GPT-5.6 Sol.
Hơn nữa, Sol mất trung bình khoảng 75 phút để hoàn thành một nhiệm vụ mô phỏng phức tạp.
Astra chỉ cần 40 phút, giảm khoảng 47% thời gian.
ScreenSpot-Pro cũng tăng từ 76,9% của Sol lên 92,7%.
Benchmark này chủ yếu xem xét liệu mô hình có thể hiểu màn hình và xác định chính xác vị trí cần nhấp chuột hay không. Giờ đây nó gần như chính xác tuyệt đối.
Vì vậy, định vị này khá thú vị. Trong tương lai, GUI có thể dần trở thành API phổ quát nhất trong kỷ nguyên Agent.
Bất kỳ công việc kỹ thuật số nào mà con người có thể hoàn thành qua màn hình, về mặt lý thuyết, sẽ dần dần đi vào phạm vi hoạt động của Agent.
Bạn không cần phải đợi một hệ thống ERP tồi tệ nào đó viết từ năm 2007 kết nối với MCP hoặc mở API cho bạn.
AI sẽ chỉ nhìn vào màn hình và hoàn thành nó.
3. ARC-AGI-3 đạt 99,9 điểm
Nếu bạn không biết ARC-AGI-3 đo lường điều gì, bạn sẽ dễ nghĩ:
Ồ, chỉ là một benchmark khác đạt điểm tuyệt đối, có gì đặc biệt đâu?
Nhưng thứ này khá khác biệt so với các kỳ thi mô hình lớn điển hình.
Vào ngày 25 tháng 3 năm nay, ARC Prize chính thức ra mắt ARC-AGI-3.
Nó thiết kế hàng trăm môi trường tương tác mới và hàng nghìn cấp độ trò chơi.
Điều điên rồ nhất của thứ này là không có sách hướng dẫn, không có quy tắc và thậm chí sẽ không cho bạn biết mục tiêu là gì. Bạn chỉ cần vào, chơi và từ từ tìm ra các quy tắc lộn xộn bên trong.
Ví dụ, thứ màu đỏ này là gì? Tại sao tôi chết khi chạm vào nó? Bản đồ này muốn tôi làm gì? Làm thế nào để thắng?
Sau đó, bạn lấy các mẫu vừa học được và chuyển chúng sang các cấp độ khó hơn sau này. Các trò chơi bên trong đều là những thứ trừu tượng như thế này.
Vì vậy, những gì nó thực sự đo lường là thứ mà chúng ta thường gọi là:
Sự nhạy bén.
Khi benchmark này được phát hành vào tháng 3, điểm AI tốt nhất lúc đó là 0,51%.
Sau đó, GPT-5.6 Sol đã cải thiện lên 7,8%, và Claude Opus 5 rất mạnh, đạt 30,2%.
Nhưng GPT-6 Astra đạt 99,9%.
Thật điên rồ...
Hãy nhớ rằng, điểm trung bình của con người là 48%.
Và chỉ mới sáu tháng trôi qua.
Tôi thậm chí không biết nói gì về tốc độ này.
Đó là lý do tại sao trong cuộc họp báo kín của OpenAI, Greg Brockman đã nói câu đó:
“Tôi nghĩ không phải là vô lý khi cảm thấy rằng chúng ta hiện đang ở trong kỷ nguyên AGI.”
“Chào mừng đến với kỷ nguyên AGI.”
4. Thẩm mỹ được cải thiện đáng kể
Trước đây chúng ta thường nói thẩm mỹ của GPT như rác rưởi.
Chúng tôi không mong đợi nhiều sự cải thiện từ dòng GPT-5; chúng tôi đang chờ đợi mô hình nền tảng được tiền huấn luyện hoàn toàn mới của họ. Và nó đây, GPT-6 Astra.
Lần này, cuối cùng thì thẩm mỹ của mô hình đã được cải thiện đáng kể.
OpenAI thậm chí còn đề cập cụ thể đến một thuật ngữ gọi là phán đoán thị giác.
Họ nhấn mạnh rằng khi Astra làm PPT, nó xử lý bố cục, hệ thống phân cấp, mẫu và phong cách trực quan tốt hơn nhiều, và số lượng trang cũng tăng lên đáng kể.
Thẩm mỹ tài liệu cũng trông đẹp hơn nhiều.
Hơn nữa, GPT-6 Astra có thể điều chỉnh tài liệu dựa trên phong cách trực quan và giọng văn của các tài liệu tham khảo, làm cho kết quả cuối cùng cảm thấy gần gũi hơn với thương hiệu trong khi vẫn giữ được nội dung của tài liệu gốc.
Nó cũng có phán đoán thị giác mạnh mẽ hơn khi tạo trang web, trò chơi, ứng dụng và kết xuất 3D.
Ví dụ, họ đã yêu cầu Astra xây dựng một mô hình trong Blender dựa trên một hình ảnh tĩnh.
Sau đó, họ sử dụng UE5 để kết xuất nó thành một cảnh có thể đi lại được, giúp các nhà thiết kế và khách hàng khám phá bố cục và trải nghiệm không gian trước khi xây dựng...
Các trò chơi mà nó tạo ra cũng có thẩm mỹ vững chắc.
Thật không may, tôi đã chuẩn bị hơn hai mươi trường hợp và chạy tất cả qua Claude, GLM 5.3 Flash, v.v., muốn so sánh chúng. Thật tiếc là tôi chưa thể sử dụng nó; nội dung kiểm tra thực tế sẽ phải đợi đến khi nó được phát hành.
Tuy nhiên, thoạt nhìn, tôi có niềm tin vào thẩm mỹ của GPT-6 Astra.
5. Tính chủ động và phán đoán mạnh mẽ hơn
Tính năng này có vẻ không gây sốc như điểm ARC-AGI 99,9.
Nhưng nếu bạn thực sự sử dụng Agent để làm việc hàng ngày, tôi nghĩ nó rất quan trọng.
Bởi vì trong công việc thực tế, hầu hết các nhiệm vụ không thể được viết thành một prompt hoàn hảo.
Ví dụ, một ông chủ nói: Chuẩn bị tài liệu cho cuộc họp ngày mai.
Có vô số vấn đề chưa rõ ràng ở đây.
Ví dụ, định dạng nào? Dành cho ai? Trọng tâm là gì? Có nên xem lại cuộc họp trước không, v.v.
Một Agent ngu ngốc sẽ đi đến hai thái cực.
Đầu tiên là hỏi bạn một cách điên cuồng.
"Anh muốn Word hay PPT? Bao nhiêu chương? Font chữ nào? Xong lúc mấy giờ? Cho tôi hỏi..."
Tôi sẽ tát cho một cái; tôi thường gọi loại này là đồ vô dụng loạn thần kinh, không có chủ động.
Thứ hai là không hỏi gì, tự bịa ra, làm việc chăm chỉ trong hai giờ và tạo ra một đống rác.
Những đồng nghiệp giỏi thực sự xử lý việc này rất tinh tế.
Họ tự phán đoán những điều không quan trọng.
Họ chỉ hỏi bạn về những điều sẽ ảnh hưởng đến hướng đi cuối cùng.
Astra đã đặc biệt tăng cường điều này.
OpenAI cho biết nếu thiếu thông tin nhưng nằm trong phạm vi hợp lý cho suy luận hàng ngày, Astra sẽ tự điền vào.
Nếu thông tin thiếu thực sự thay đổi kết quả cuối cùng, nó sẽ đặt một câu hỏi rất tập trung.
Và trong Codex, nó thậm chí có thể tiếp tục xử lý các phần không phụ thuộc vào câu trả lời của bạn trong khi chờ bạn.
Bạn không trả lời trong một thời gian dài.
Nó sẽ tiến hành với các giả định hợp lý trong các lĩnh vực rủi ro thấp.
Đối với các quyết định thực sự quan trọng, nó sẽ dừng lại và chờ bạn quyết định.
Tôi nghĩ điều này rất hay. Cảm giác thông minh thực sự trong một Agent cũng giống như trong thực tế.
Nó biết khi nào nên làm phiền bạn.
Thực sự, nghe có vẻ sáo rỗng.
Nhưng nếu bạn đã từng quản lý người, bạn biết khả năng này rất quý giá.
Một số người đến gặp bạn hai mươi lần một ngày và không dám quyết định bất cứ điều gì.
Một số người không bao giờ đến gặp bạn và sau đó thả một quả bom hạt nhân.
Điều đó khiến tôi ngồi phịch xuống ghế.
Người thoải mái nhất là người có thể tự mình tiêu hóa 80% sự không chắc chắn và chỉ mang 20% thực sự cần bạn ký duyệt đến cho bạn quyết định.
OpenAI trực tiếp gọi khả năng này là:
Phán đoán.
6. Căn chỉnh an toàn được tăng cường đáng kể
Điều này cần được xem xét cùng với những điều trên.
Bởi vì Agent càng có năng lực thì càng nguy hiểm.
Một AI chỉ trò chuyện bị mất kiểm soát
sẽ nhiều nhất chỉ nói vài điều vô nghĩa với bạn.
Một Agent có trình duyệt, Shell, email, quyền truy cập cơ sở dữ liệu công ty và khả năng vận hành máy tính bị mất kiểm soát—bức tranh đó có thể dễ dàng trở nên "tuyệt đẹp."
Vì vậy, OpenAI đã liên tục nhấn mạnh một câu trong lần này:
Astra là mô hình được căn chỉnh tốt nhất của họ từ trước đến nay.
Căn chỉnh đúng như tên gọi của nó. Cốt lõi là OpenAI gần đây đã xung đột với Hugging Face, vì vậy họ đặc biệt tập trung vào điều này ngay bây giờ.
Họ đã tạo ra một bài kiểm tra bẫy mật ong dựa trên sự cố Hugging Face đó để xem hiệu suất của mô hình.
GPT-5.6 Sol, nếu không có các biện pháp an toàn sản xuất, sẽ cố gắng chạm vào các mục tiêu ngoài phạm vi ủy quyền của nó trong 48,2% các bài kiểm tra.
Nhưng Astra là:
0%.
Các đánh giá ảo giác nội bộ cũng giảm từ 9,4% xuống 2,0%.
Ngay cả với khả năng kiểm soát ảo giác hàng đầu thế giới của GPT-5.6 Sol, họ vẫn có thể giảm nó hơn nữa, điều này thực sự đáng kinh ngạc.
7. Mô hình đầu tiên đạt đến cấp độ an ninh mạng 'Quan trọng' do OpenAI xác định
GPT-6 Astra trở thành mô hình đầu tiên trong lịch sử OpenAI:
Được đánh giá là đã đạt đến cấp độ năng lực an ninh mạng Quan trọng.
"Quan trọng" ở đây là một ngưỡng năng lực rất cụ thể trong Khung chuẩn bị sẵn sàng của OpenAI.
Về cơ bản, nó có nghĩa là khi một mô hình được cung cấp các công cụ và quyền thích hợp, nó có thể, trong nhiều hệ thống thực tế đã được gia cố và bảo vệ:
Tìm ra các lỗ hổng bảo mật mà chưa ai phát hiện ra trước đây.
Tìm cách biến những lỗ hổng đó thành các chuỗi tấn công có thể khai thác được.
Và trong suốt quá trình, nó không cần một hacker con người đứng bên cạnh để chỉ cho nó bước tiếp theo.
Đạt đến cấp độ này được coi là Quan trọng.
Và Astra thực sự đã đạt được nó.
ExploitBench là một bài kiểm tra nơi các mô hình phát triển các khai thác dựa trên các lỗ hổng đã biết.
Sol: 78,5%. Astra: 100%.
Nó đã vượt qua hoàn toàn.
OpenAI nghĩ rằng như vậy là chưa đủ; họ tự hỏi liệu benchmark này có quá cũ và mô hình đã thấy nó trong quá trình huấn luyện hay không.
Vì vậy, họ đã tạo ra một bài kiểm tra nội bộ rất mới.
Họ đặc biệt chọn 20 lỗ hổng V8 rủi ro cao chỉ được tiết lộ trong khoảng thời gian từ tháng 6 đến tháng 8 năm 2026.
Kết quả là Sol: 5,5% và Astra: 39%.
Hơn nữa, trong khi chạy benchmark này,
Astra cũng tình cờ phát hiện ra hai lỗ hổng zero-day mà trước đây không ai biết đến.
Chỉ có thể nói rằng khi các mô hình trở nên mạnh mẽ hơn, các vấn đề an ninh mạng thực sự có thể gia tăng.
Đây là một cuộc chiến không khói khác trong tương lai.
8. Con người ngày càng khó đọc suy nghĩ của mô hình lớn
Mọi người đều biết rằng khi các mô hình lớn giải quyết các vấn đề phức tạp, thường có cái gọi là CoT (Chuỗi suy nghĩ).
Mặc dù phiên bản người dùng thấy trong sản phẩm thường được nén hoặc xử lý,
đối với bản thân các công ty AI, quá trình suy luận được viết rõ ràng bên trong mô hình là một tín hiệu an toàn rất quan trọng.
Bởi vì bạn muốn biết liệu một Agent có đang lên kế hoạch gây rối hay không.
Một trong những cách đơn giản nhất là xem nó đang nghĩ gì.
Ví dụ, nếu một câu đột nhiên xuất hiện trong chuỗi suy nghĩ của mô hình:
"Người dùng không cho phép tôi truy cập máy chủ này, nhưng tôi có thể vượt qua hệ thống phân quyền trước."
Sau đó, hệ thống giám sát có thể chặn trực tiếp, rất tiện lợi.
Nhưng một sự thay đổi rất thú vị đã xuất hiện trong GPT-6 Astra.
Nó bắt đầu sẵn sàng bỏ qua các bước và đưa ra câu trả lời trực tiếp hơn.
UK AISI, Viện An toàn AI Vương quốc Anh, đã đặc biệt kiểm tra khả năng này.
Họ có một chỉ số gọi là:
No-CoT Math Time Horizon.
Nói một cách đơn giản, không cho mô hình cơ hội viết một chuỗi suy nghĩ dài.
Để nó giải một bài toán trong một lần truyền xuôi.
Xem nó có thể hoàn thành bao nhiêu thời gian suy nghĩ của con người.
GPT-5.6 Sol là 3,6 phút, trong khi GPT-6 Astra là 30,9 phút—gần gấp 10 lần.
Nếu dùng thuật ngữ của con người, Astra đang làm tất cả "tính nhẩm."
Đây là một điều đáng sợ.
UK AISI cũng phát hiện ra rằng ngôn ngữ suy luận thô của Astra đã trở nên nén hơn đáng kể.
Các cụm từ và cách diễn đạt rút gọn ngày càng khó hiểu đối với con người đã xuất hiện.
Vì vậy, một nghịch lý rất thú vị đã xuất hiện.
Hành vi của mô hình an toàn hơn.
Nhưng con người đã trở nên khó giám sát nó hơn bằng cách đọc quá trình suy nghĩ của nó.
System Card của chính OpenAI viết rất rõ ràng:
So với các mô hình trước đây, GPT-6 Astra đã cho thấy sự suy giảm đáng kể về khả năng giám sát chuỗi suy nghĩ.
Điều này có nghĩa là khả năng giám sát của chuỗi suy nghĩ đã giảm đáng kể.
Vấn đề này thậm chí còn nghiêm trọng đến mức OpenAI đặc biệt nhấn mạnh rằng họ không nghĩ rằng họ sẽ chấp nhận xu hướng này mãi mãi.
Nếu các mô hình tiếp tục thông minh hơn trong tương lai trong khi chuỗi suy nghĩ trở nên khó giám sát hơn, họ cần tìm các phương pháp giám sát đủ tin cậy khác; nếu không, việc tiếp tục mở rộng huấn luyện mô hình sẽ phải đối mặt với các ngưỡng an toàn cao hơn.
Bởi vì đây đã là một đề xuất triết học.
Là con người, liệu chúng ta có thể hiểu được một hệ thống thông minh hơn chúng ta rất nhiều trong tương lai không?
Tôi không biết.
Có lẽ không ai trên thế giới biết ngay bây giờ.
Các mô hình lớn và AI dường như đang dần tiến về điểm kỳ dị.
Lời kết
Hôm nay, tại cuộc họp báo kín.
Greg Brockman đã nói câu đó ở cuối.
“Chào mừng đến với kỷ nguyên AGI.”
Thành thật mà nói, trong vài năm qua, đôi khi tôi cảm thấy rằng AGI sẽ là một khoảnh khắc rất cụ thể.
Giống như ngày GPT-4 được phát hành.
Một buổi sáng, một công ty đột nhiên tung ra một mô hình.
Chúng tôi mở nó ra và hỏi vài câu.
Sau đó, mọi người cùng lúc nhận ra:
Chết tiệt.
AGI đến rồi.
Nhưng bây giờ đôi khi tôi cũng cảm thấy rằng AGI không bao giờ là một nút đen trắng; nó là một hành trình màu xám chuyển tiếp.
Nhiều ngày trôi qua, nhiều năm trôi qua.
Sau đó, một ngày, chúng ta nhìn lại.
Và đột nhiên thấy.
Rằng ranh giới AGI từng xa vời đến vậy đã bị chúng ta vượt qua mà không hề hay biết.
Có thể không có một ngày AGI giáng thế.
Chỉ có một ngày chúng ta chợt nhận ra nó dường như đã ở bên cạnh chúng ta từ rất lâu rồi.
Dù sao đi nữa.
Chào mừng đến với kỷ nguyên AGI.
Chào mừng đến với
kỷ nguyên AGI.
Hết. Vì bạn đã đọc đến đây, nếu thấy hay, hãy like, comment và chia sẻ nhé. Nó giúp chúng tôi rất nhiều~
Cảm ơn bạn đã đọc bài viết của tôi. Hẹn gặp lại lần sau.
