GPT-6 Astra zadziwia. Ale nie wszędzie

GPT-6 Astra imponuje w zadaniach przestrzennych

Nowy model GPT-6 Astra od OpenAI wywołał duże poruszenie wśród pierwszych testerów. W ciągu zaledwie kilku dni po premierze użytkownicy zaczęli publikować przykłady jego możliwości, które szczególnie dobrze pokazują, w czym Astra jest naprawdę mocny: w pracy z obrazem, przestrzenią, kodem i sterowaniem komputerem.

Model zadebiutował 3 września 2026 roku. OpenAI wyceniło go na 10 dolarów za milion tokenów wejściowych i 50 dolarów za milion tokenów wyjściowych, czyli 2,5 razy więcej niż model, który zastąpił.

Co potrafi Astra?

W pierwszych testach Astra radził sobie z zadaniami, które wymagają nie tylko generowania tekstu, ale także rozumienia otoczenia i wykonywania złożonych działań:

• odtworzył Manhattan w Unreal Engine, ulicę po ulicy,
• zbudował w Blenderze rekonstrukcję Apple Park na podstawie zdjęć,
• stworzył z jednego obrazu edytowalną 3D wnętrza domu działającą w 60 kl./s,
• odtworzył w przeglądarce Hangzhou w Three.js w około 24 minuty,
• wygenerował grywalne projekty 3D i browserowe shootery,
• poradził sobie z zadaniem malowania w Clip Studio Paint przy użyciu myszy,
• napisał czterogłosowy choral w stylu Bacha bez błędów prowadzenia głosów.

To właśnie te przykłady sprawiły, że Astra zaczął być opisywany jako model wyjątkowo dobry do zadań agentic — czyli takich, w których nie tylko odpowiada, ale też sam wykonuje kolejne kroki.

Mocny w działaniu, słabszy w pisaniu

Jednocześnie nie wszyscy testerzy byli zachwyceni wszystkimi aspektami modelu. Zbierane opinie dość zgodnie pokazują, że Astra jest bardzo skuteczny tam, gdzie istnieje weryfikowalny wynik: obraz ma się zgadzać, kod ma działać, formularz ma się wysłać, a układ muzyczny ma spełnić reguły.

Znacznie słabiej wypada jednak w zadaniach, w których liczy się styl, kreatywność i „smak” językowy. W jednym z wewnętrznych benchmarków pisarskich Astra uplasował się niżej od swojego poprzednika. W innym teście oceniającym zadania ekonomicznie wartościowe zanotowano spadek o około 80 punktów Elo. Pojawiły się też komentarze, że model brzmi „jak wygenerowany przez maszynę” i nie ma wyraźnej osobowości.

Portal ukończony po około 24 godzinach

Drugi szeroko komentowany eksperyment pokazał Astrę w zupełnie innym zastosowaniu: jako model zdolny do samodzielnego przechodzenia gry Portal.

W tym teście GPT-6 Astra:

• działał przez około 24 godziny,
• wykonał 3 336 wywołań narzędzi,
• osiągnął końcowy rezultat bez bezpośredniej interwencji człowieka w trakcie wykonywania ruchów,
• wygenerował koszt API na poziomie 571,18 USD.

W eksperymencie wykorzystano MCP (Model Context Protocol) oraz zmodyfikowane narzędzie do pauzowania gry, aby model mógł analizować ekran, planować ruchy i dopiero potem je wykonywać. Autor demonstracji zaznaczył jednak, że to nadal nie jest standardowy benchmark i nie należy traktować tego jako ostatecznego testu inteligencji modelu.

Co pokazują te eksperymenty?

Zebrane przykłady sugerują, że GPT-6 Astra jest bardzo mocny tam, gdzie trzeba:

• rozumieć układ przestrzenny,
• pracować na obrazie,
• wykonywać wieloetapowe zadania,
• sterować aplikacjami i interfejsami,
• budować gry i środowiska 3D.

Jednocześnie jego słabszą stroną pozostaje tekst twórczy. To ważna różnica, bo pokazuje, że nawet bardzo zaawansowany model może być świetnym „wykonawcą”, a jednocześnie niekoniecznie najlepszym „pisarzem”.

Nowy etap w agentach AI

GPT-6 Astra wygląda na model, który wyraźnie przesuwa granicę możliwości w obszarze computer use i multimodalnej pracy z komputerem. Zamiast samego generowania odpowiedzi potrafi analizować ekran, planować akcje i prowadzić złożone zadania do końca.

Na razie nie oznacza to jeszcze pełnej autonomii bez ograniczeń. Wysokie koszty, długi czas działania i konieczność odpowiednio przygotowanego środowiska pokazują, że to wciąż technologia w fazie intensywnego rozwoju. Mimo to Astra daje bardzo konkretny obraz tego, jak mogą wyglądać kolejne generacje agentów AI.