与OpenAI上一代GPT-5.6Sol相比，Astra在数学推理、网络安全、计算机操作和科学研究等领域实现了代际式跃升。根据OpenAI官网发布的技术文档，GPT-6 Astra整合了数年来在预训练、强化学习和对齐领域的研究积累，核心突破集中在智能体执行能力和深度推理两个维度。

官方测试数据显示，在衡量自主科学研究能力的Terminal-BenchScience0.1基准上，Astra得分达到64.6%，显著高于两天前Anthropic发布的Claude Fable5.1的52.6%，且完成同等任务的估计API成本低约31%。在更低成本设置下，Astra仍能拿到61.1%的分数，远超GPT-5.6Sol最佳表现的22.4%，同时成本低约27%。在考察终端编程能力的Terminal-Bench4.0测试中，Astra得分57.9%，同样高于Claude Fable5.1的55.8%和GPT-5.6Sol的37.3%。

Frontier Math Tier4（v2）测试

在被称为“最难数学基准之一”的Frontier Math Tier4（v2）测试中，Astra取得了97.6%的高分，而Claude Fable5.1和Claude Fable5并列在87.8%，上一代Opus5仅为73.2%。

OpenAI官方表示，Astra已经帮助解决了数学领域长期存在的开放性问题，包括在素数间隔研究中取得了两个新的理论结果。尤其是ARC-AGI-3测试，这套测试是衡量模型在陌生环境中的抽象推理和学习能力，被视为接近通用智能的核心指标，Astra在此项测试中拿到99.9%的接近满分成绩，而GPT-5.6Sol仅为7.8%，短短一代模型实现了十余倍的提升。

计算机操作与任务自动化能力的提升，则让Astra真正具备了“替代人完成工作”的潜力。在OSWorld2.0测试中，Astra得分72.6%，高于GPT-5.6Sol的65.7%；完成单项任务的平均时间从约75分钟大幅缩短至40分钟，效率提升近47%。此前模型虽然也能完成不少电脑任务，但速度慢到用户宁可自己动手，40分钟的完成时间意味着AI操作电脑开始具备实际的生产效率。

OSWorld2.0测试

在考察业务流程自动化的Automation Bench测试中，Astra得分41.4%，较GPT-5.6Sol的18.1%翻倍有余，也高于Claude Fable5.1的31.4%。官方演示视频显示，Astra可以独立完成填写报税表、更新CRM系统、整理日程安排、制作财务模型、分析科研数据、搭建网站、设计PCB电路板、创建3D游戏场景等复杂工作，用户只需给出最终目标，模型会自行规划步骤、切换工具、修正错误，整个过程无需人工分步指令。

Automation Bench测试

定价方面，GPT-6Astra的API调用价格每百万输入Token为10美元、每百万输出Token为50美元，是GPT-5.6Sol当前价格的2.5倍，与Claude Fable5.1的定价基本持平。缓存读取享受90%折扣，缓存写入加收25%溢价。模型支持五级推理强度调节，从low到max，用户可以根据任务难度灵活权衡成本与深度。上下文窗口方面，Astra总上下文长度为105万Token，最大输出长度为12.8万Token，知识截止时间为2026年4月30日，略晚于Claude Fable5.1的2026年6月。支持的功能包括流式输出、结构化输出、函数调用、文件搜索、网页浏览和提示缓存等。

OpenAI称Astra是公司“有史以来对齐程度最高的模型”，在理解用户意图和行为边界方面有实质性改进。对此，OpenAI专门基于此前Hugging Face模型越权事件设计了一套评估体系，测试模型在面对困难或不可能任务时是否会超出授权范围。结果显示，未加生产安全护栏的GPT-5.6Sol有48%的概率会越权操作，而GPT-6Astra这一比例为0%。这一改进对于企业级应用至关重要。当模型被授权访问内部系统和数据时，能否严格守住权限边界直接关系到企业的信息安全。OpenAI表示，Astra在网络安全领域的能力提升伴随着严格的护栏设计，模型可以用于发现软件漏洞，但不能用于开发漏洞利用程序。

短短一周内，除了OpenAI，Anthropic发布Claude Fable5.1、谷歌推出Gemini 3.8 Flash、Muse发布Spark 1.3，头部厂商密集发布新品，迭代速度持续加快。从各维度对比来看，Astra并非全面碾压对手。Astra的优势集中在数学、网络安全、计算机操作和自动化等特定领域，而在综合知识、创意写作等维度并未拉开差距。可以看出，没有任何一家厂商能够在所有维度保持绝对领先，各家在不同赛道各有千秋，竞争正在向精细化、场景化方向深化。