GPT-6 Astra 机器人控制得分 95%，成本仅前代 43%
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%）。
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 等多人转发同一组数字，形成传播链，各帖数字完全一致。
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专用版本，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。
- @AaronBergman18 感慨「机器人控制也被塞进了聊天 Transformer」；@chrisjpaxton 转发中 DJiafei 则调侃 GPT-6 不如直接通过 API 调 MolmoAct2 检查点，@maxpaperclips 转发中 Dorialexander 借此回应此前欧洲一轮关于 LLM 的争论，显示社区对「通用模型 vs 专用模型」路线分歧明显。
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一手来源
- GPT-6 Astra 机器人控制任务得分 95%,成本仅前代 43% — willcb ·
- GPT-6 Astra 机器人控制得分 95%，成本仅为前代 43% — scaling01 ·
- 【源头】GPT-6 Astra 机器人控制得分 95%，成本仅为前代 43% — scaling01 · 2026-09-05
- GPT-6 机器人任务得分 95%，网友调侃不如直接调 MolmoAct2 检查点 — chris_j_paxton · 2026-09-06
另有 3 条近重复转述:AaronBergman18 · willcb · max_paperclips