GPT-6 Astra 实驾卡罗拉唯一跑完 DrivingBench 赛道
DrivingBench 基准让前沿模型实际控制一辆丰田卡罗拉的方向盘、油门和刹车，在固定锥桶障碍赛道上行驶，考察模型在长程任务中的持续驾驶与规划能力。每个模型在同一连续对话中获得最多三次尝试机会，以测试上下文内学习能力。结果显示 GPT-6 Astra 是唯一完成整条赛道的模型：它首次尝试仅完成 49% 的课程，在被要求反思错误后，第二次尝试完整跑完全程夺冠。
已确认
- 据 @petrusenkomax 转述的详细数据，GPT-6 Astra 第二次尝试行驶 134.7 米、用时 5 分 22 秒，消耗 660 万 token，成本 7.74 美元。
- @1411337 与 Polymarket 均转述了「GPT-6 Astra 是唯一完赛模型」这一结果。
- 各模型成绩对比由 DrivingBench 公布，原始视频由 aramabadran 发布。
尚未确认
- @Polymarket 自身也提示该结果目前为单一来源转述，暂无完整测试报告可供查证。
- 其他参赛模型的具体名单与成绩细节未在帖子中给出。
为什么重要
该测试展示了「反思—重试」机制在真实物理环境长程任务中的有效性：模型能在同一对话中从首次失败中学习并完成全程，是具身智能能力评估的一个标志性案例。
2026-09-23 ~ 2026-09-24 · 5 条相关
一手来源
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