GPT-6 Astra 机器人控制得分 95% 引热议

一组在 X（Twitter）上广泛转发的数据称，GPT-6 Astra 在一项机器人控制任务上得分 95%，而前代 Fable 5.1 仅得 40%；同时其输出 token 减少 6.2 倍，成本降低 2.3 倍（即为前代的约 43%）。该消息最早由 @chooijeq 的线程给出，随后在社区中形成多级转发链，各帖数字完全一致。

已确认

• @chooijeq 引述的线程最早给出上述数字：机器人控制任务得分 95%（Fable 5.1 为 40%），输出 token 少 6.2 倍、成本低 2.3 倍。
• @willcb、@AaronBergman18、@maxpaperclips、@chrisjpaxton、@TinfoilTricorn（转发者 beffjezos）等多人接力转发同一组数字，各帖数字完全一致，形成明显传播链。

尚未确认

• 该「机器人控制任务」的具体基准、评测设置与出处未见一手材料，95% 与成本数字仅来自转述的线程，暂无官方文档或论文佐证。

为什么重要

• 若数字属实，意味着通用聊天模型在机器人控制上大幅超越上代版本，且推理成本降至近一半，对具身智能领域的模型选型影响显著。
• 社区反应两极：@AaronBergman18 感慨「机器人控制也被塞进了聊天 Transformer」；beffjezos 宣称「具身 AGI 就在眼前」；DJiafei 在 @chrisjpaxton 转发中调侃 GPT-6 不如直接通过 API 调 MolmoAct2 检查点；Dorialexander 借 @maxpaperclips 的转发回应此前欧洲一轮关于 LLM 的争论。这些讨论显示社区对「通用模型 vs 专用模型」路线分歧明显。

2026-09-05 ~ 2026-09-06 · 6 条相关

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另有 4 条近重复转述:AaronBergman18 · willcb · max_paperclips · TinfoilTricorn