Мы подключили GPT-6 Astra — свежую модель от OpenAI, заточенную под написание кода, работу в консоли и самостоятельные действия в интерфейсах программ.
Главное в характеристиках — объем памяти. Astra принимает на вход 1 050 000 токенов и выдает до 128 000 токенов в одном ответе. Этого хватает, чтобы целиком скормить модели кодовую базу проекта, увесистый пакет документации или книги без предварительной нарезки на куски.
В прикладных тестах разработчики явно делали ставку на автоматизацию рутины, а не на абстрактные рассуждения. В бенчмарке Agents' Last Exam, где нейросети выполняют практические задачи внутри реального софта, Astra набрала 59,3%, оставив позади Claude Opus 5 с его 55,5% и GPT-5.6 Sol с 53,6%. В сценариях сквозных бизнес-процессов AutomationBench результат составил 41,4% против 31,4% у Claude Fable 5.1, а в терминальном тесте Terminal-Bench 4.0 модель получила 57,9% против 55,8%.
Сложные вычисления тоже подтянули: в научном тесте аспирантского уровня GPQA Diamond у модели 96%, а в высшей математике FrontierMath Tier 4 — 97,6%.
