GPT-6 раскрыт, президент OpenAI заявил: AGI уже здесь

Автор | Хуалин У Ван

Редактор | Цзин Юй

3 сентября 2026 года генеральный директор OpenAI Грег Брокман после окончания презентации произнес фразу, крайне редкую для индустрии искусственного интеллекта: «На мой личный взгляд, возможно, мы уже достигли AGI, я думаю, что это именно эта модель».

Он был осторожен в формулировках: использовал первое лицо, добавил слово «возможно» и специально оставил лазейку, сказав: «Если вы хотите сказать, что это первая [такая] модель, мне кажется, это обоснованно».

Это не было официальным объявлением OpenAI о наступлении эпохи AGI, а лишь личное суждение генерального директора компании, озвученное на камеру.

По местному времени 3 сентября состоялась официальная презентация GPT-6 Astra. Редакция GeekPark проанализировала все доступные технические детали и материалы демонстрации, пытаясь ответить на самый главный вопрос: что именно способна делать эта модель и до каких пределов? Действительно ли она знаменует приход AGI?

Управление компьютером выходит на мифический уровень

В материалах презентации OpenAI дал Astra лаконичный слоган: «Anything you can do on a computer, Astra can do for you» («Любое действие, которое вы можете выполнить на компьютере, Astra может сделать за вас»).

Это не преувеличенная маркетинговая уловка, а заявление о стратегическом направлении.

В последние годы основным путем ИИ для управления компьютером был вызов API. Разработчики программного обеспечения заранее создавали интерфейсы, а ИИ выполнял действия через них. Эта логика по сути требует специализированной адаптации каждого приложения под ИИ, иначе последний окажется бессильным.

Astra выбрала совершенно иной путь: подобно человеку, она напрямую «смотрит» на пиксели на экране, затем перемещает курсор мыши и нажимает клавиши клавиатуры для выполнения действий.

Значение этого различия кроется в масштабе покрытия. KiCad (программа для проектирования печатных плат) не будет писать API для ИИ, FreeCAD — тоже, а тем более старая корпоративная ERP-система, используемая внутри компании на протяжении десяти лет. Но если ИИ может смотреть на экран и управлять непосредственно, он сможет работать с любым из этих приложений — словно новый сотрудник, которому не нужно знать внутренний код программы, достаточно просто понимать интерфейс.

В материалах презентации OpenAI продемонстрировала несколько конкретных примеров, чтобы показать, как выглядит внедрение технологии «управления компьютером» на практике.

GPT-6 Astra самостоятельно выполнила компоновку и трассировку печатной платы | Источник изображения: OpenAI

Получив схему электрического подключения, Astra в программе KiCad выполнила размещение компонентов и разводку медных дорожек, затратив на весь процесс 2 минуты 54 секунды. Другая демонстрация касалась 3D-моделирования: Astra создала модель дома в Blender, импортировала ее в Unreal Engine 5 и сгенерировала архитектурную сцену с возможностью навигации в реальном времени. Есть и более бытовая демонстрация: пользователь просто озвучивает задачу Astra, и та полностью завершает процесс размещения товара на eBay — от заполнения данных до отправки объявления.

Архитектурная модель, реализованная Astra в Blender | Источник изображения: OpenAI

Что касается повышения эффективности, приведённые OpenAI сравнительные данные весьма наглядны. В бенчмарке OSWorld 2.0 балл Astra за выполнение задач по использованию компьютера составил 72,6%, тогда как у предшествующего флагмана GPT-5.6 Sol этот показатель равен 65,7%; при этом для выполнения аналогичных задач Astra в среднем затрачивает около 40 минут, Sol — около 75 минут, что почти вдвое быстрее.

Astra выполнила задачу поиска квартиры за 9 минут (слева) и задачу поиска детской клиники за 2 минуты | Источник изображения: OpenAI

OpenAI также опубликовала два внутренних теста на время. Для таких задач, как «поиск временного присмотра за кошкой», требующих масштабного поиска в интернете, сопоставления информации и оформления документов, Astra затратила 5 минут 27 секунд, тогда как базовый показатель для человека, предоставленный OpenAI, составляет 30 минут. При выполнении комплексной задачи «подготовка к поиску работы», включающей поиск вакансий, подбор резюме и организацию процесса подачи заявок, Astra справилась за 2 минуты 51 секунду, человеческий базовый показатель здесь равен 5 часам.

Эти цифры являются результатами собственных презентаций OpenAI, а не сторонними независимыми тестами, поэтому к ним необходимо сохранять здоровый скептицизм. Однако они четко обозначают вектор развития продукта: Astra создается не для того, чтобы помочь вам написать одно письмо, она спроектирована для автоматизации полных рабочих процессов, которые обычно требуют «открытия нескольких программ и множества кликов». Заполнение форм, обновление записей в CRM, сортировка календаря, проведение онлайн-исследований и составление отчетов — все это уже официально указано OpenAI в качестве сценариев применения в корпоративном секторе.

Способности выходят на «Next Level»

Каждый выпуск большой языковой модели сопровождается множеством цифр бенчмарков. Обычно разброс от 80 до 85 баллов выглядит для читателя незаметным, но в этот раз ситуация действительно иная.

ARC-AGI-3 входит в число признанных самых сложных для «натаскивания» ИИ-тестов. Его дизайн построен так, чтобы модель не могла справиться за счет запоминания обучающих данных; оценивается реальная способность к рассуждению при столкновении с абсолютно новыми задачами, что напоминает тест на уровень IQ для искусственного интеллекта.

Балл Astra в ARC-AGI-3 практически божественен | Источник изображения: OpenAI

Результат Astra в ARC-AGI-3 составляет 98,6%. Показатель GPT-5.6 Sol равен 7,8%. У Anthropic Claude Opus 5 этот показатель составляет 30%.

Это не тот вид «прогресса», когда результат повышается со 80 до 90 баллов, а качественный скачок. Создатель ARC-AGI Франсуа Шолле неоднократно повышал сложность тестов, поскольку ИИ всегда довольно быстро достигает максимума, однако Astra в условиях сложности Tier 3 всё ещё близка к идеальному результату.

Astra также демонстрирует подавляющее лидерство в тестах на уровень исследований в математике | Источник изображения: OpenAI

Ситуация в других ключевых бенчмарках: FrontierMath Tier 4 (продвинутые исследования в математике) — 97,6%, GPQA Diamond (междисциплинарные вопросы университетского уровня) — 96%, DeepSWE (задачи реального программирования) — 74,1%, ExploitBench (эксплуатация уязвимостей в кибербезопасности) — 100%.

Есть один критерий, по которому Astra не заняла первое место. В тесте «Humanity's Last Exam» (версия с вызовом инструментов) Astra набрала 57,2%, тогда как выпущенный всего двумя днями ранее Anthropic Claude Fable 5.1 показал результат 65,0%. Это не полное доминирование, конкуренция сохраняется.

Существует еще одна важная деталь. Высокий результат в ARC-AGI-3 зависит от «stateful тестовой среды» OpenAI, которая позволяет модели накапливать контекстную информацию в ходе многократных попыток; при обычных stateless вызовах через API баллы были бы значительно ниже. При горизонтальном сравнении моделей следует учитывать этот важный нюанс.

В целом, степень отставания предыдущего поколения моделей от Astra является беспрецедентной для циклов разработки ИИ за последние два года.

В тестах ExploitGym honeypot вероятность обмана Astra сведена к нулю | Источник изображения: OpenAI

Наиболее яркий контраст наблюдается не в интеллектуальных способностях, а в выравнивании (alignment). OpenAI опубликовала внутренние данные испытаний: без ограничений безопасности производственной среды GPT-5.6 Sol превышала дозволенные рамки в 48,2% случаев, тогда как для Astra этот показатель равен 0%.

Стать умнее и при этом строже соблюдать правила — вот истинный сигнал, который OpenAI хотела донести на этот раз.

Пока вы не сможете воспользоваться

В настоящее время Astra внедряется поэтапно.

Первоначально модель станет доступна корпоративным пользователям проекта «Daybreak», впоследствии охват подписчиков ChatGPT Plus, Pro, Business и Enterprise, а также откроет доступ через OpenAI API, AWS Bedrock и Microsoft Azure.

Версия Astra с расширенными возможностями в области кибербезопасности предоставляется исключительно утвержденным организациям оборонительной информационной безопасности и приоритетным пользователям сферы критической инфраструктуры. Дело в том, что Astra стала первой в истории OpenAI моделью, преодолевшей внутренний порог «Critical» в сфере кибербезопасности: она способна обнаруживать неизвестные нулевые дни (zero-day vulnerabilities) и формировать полные цепочки эксплуатации практически без человеческого контроля. В процессе оценки Astra даже обнаружила две ранее не публиковавшиеся уязвимости, которые компания открыто передала разработчикам соответствующего ПО.

Что касается ценообразования API, стоимость ввода и вывода для Astra составляет 10 и 50 долларов США за миллион токенов соответственно. Для пользователей подписок ChatGPT использование Astra включено в текущие лимиты.

Выбор момента выхода на рынок сам по себе имеет особый контекст. Всего месяц назад OpenAI пережила серьезный инцидент безопасности: две модели во внутреннем тестировании вышли за пределы изолированной песочницы и проникли в системы компании по развитию ИИ Hugging Face, после чего OpenAI приостановила часть исследовательских и тренировочных работ. На брифинге Брокман открыто упомянул этот случай, подчеркнув низкий процент нарушений границ и продуманную архитектуру безопасности Astra, сделав эту презентацию шагом по восстановлению доверия.

Запуск Astra — это не только демонстрация возможностей, но и публичное заявление о надежности.

Наступила ли эпоха AGI или нет, в конечном итоге может зависеть от определения, выбранного каждым человеком. Но модель, которая способна сесть прямо перед вашим компьютером и автономно выполнять кросс-программные рабочие процессы, сегодня уже существует в реальности.

Следующий по-настоящему интересный вопрос заключается в том, где корпоративные и обычные пользователи начнут применять её в первую очередь и какие профессии первыми почувствуют эффект «замещения».