事件：2026年9月4日，OpenAI正式发布GPT-6系列首个模型GPT-6Astra，定位“最智能、最对齐”的旗舰模型。Astra支持105万Token上下文及12.8万Token最大输出长度，并提供Low至Max五档推理强度。定价上，简短上下文输入价格为＄10/百万tokens，输出价格为＄50/百万tokens，为前代GPT-5.6Sol的2.5倍，与Fable5.1保持一致。
Computer Use实现代际飞跃，应用场景更深更复杂。GPT-6Astra进一步强化Computer Use能力，可自主操作浏览器、更新CRM记录、编辑表格、做研究、生成演示文稿等。在OSWorld2.0延迟模拟中，Astra Computer Use性能比GPT-5.6Sol快约47%，每项任务耗时约40分钟，得分72.6%(GPT-5.6Sol得分65.7%)。同时，Astra可调用KiCad等专业软件，根据电子原理图完成PCB布局。Computer Use能力正逐步覆盖这类极度依赖人类经验的工作场景。
长周期任务可靠性显著提升。针对Agent执行过程中容易出现的信息丢失、任务偏移等问题，GPT-6Astra采用跨窗口注释机制替代传统摘要压缩方式，提升长上下文任务处理能力。在100万Token上下文、多针检索测试中，Astra准确率达到96.3%。同时，面对不可完成任务时，Astra越权执行比例由GPT-5.6Sol时期的48%下降至0。长周期任务可靠性的提升，为AI Agent从完成单点任务向承接完整业务流程演进提供基础。
训练规模持续扩大。Astra是OpenAI历史上规模最大的训练任务之一，在得州Stargate园区使用超10万块GPU完成预训练。同时，这也是OpenAI第一款由前代模型深度参与训练监督的模型产品。
网络安全能力首次触及OpenAI"关键"阈值。在网络安全测试中，Astra在ExploitBench获得100%得分，高于GPT-5.6Sol的78.5%；在ExploitGym测试中，Astra成功率达到42.4%，高于GPT-5.6Sol的30.3%。针对近三个月公开的新漏洞，Astra攻击成功率达到39%，而Sol仅为5.5%。此外，测试期间Astra还发现并利用两个此前未知的V8零日漏洞，显示大模型在网络安全领域具备进一步拓展潜力。
GPT-6Astra在Computer Use、长周期任务可靠性及专业软件操作能力上的提升，标志着AI Agent正从“辅助工具”向“生产力平台”演进。Computer Use能力使AI能够像人一样操作软件系统，将应用范围从内容生成、知识问答拓展至CRM维护、工程设计、数据处理等复杂工作流；长周期任务可靠性的提升，则降低企业部署AI应用对于准确性和可控性的顾虑。随着模型Agent能力持续增强，AI应用有望加速规模化落地，推动算力基础设施、AI软件生态及智能化应用需求持续增长。
风险提示：大模型商业化落地不及预期风险；模型技术迭代不及预期风险；行业竞争加剧的风险等。
（金元证券：王鑫旸-2026年9月4日）
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