Raschka 深度解读 GPT-6 Astra:循环深度与隐藏思维链传闻
Ahead of AI (Sebastian Raschka) · rss · 2026-09-09
Sebastian Raschka 长文分析 OpenAI 新模型 GPT-6 Astra 及「looped transformer」架构传闻：
- 实测印象：Astra 是他用过最强的模型，全面超越 GPT-5.6，尤其在 3D 渲染/图形类任务上优势突出；ARC-AGI-3 得分 99.9%（前代 Sol 仅 7.8%）。但在 Artificial Analysis 等独立评测中，编码智能体能力领先但差距不大。
- 评测方法提醒：模型通常主要针对一个 harness 微调，独立评测的共享 harness 可能低估其实际表现。
- Computer use：Astra 在图形界面操作上显著领先（如他用鼠标在 MS Paint 里画画），预计未来模型训练将更多围绕 computer use 展开；与 OpenAI 采购数万台 Mac mini/studio 用于 RL 环境的报道相符——Mac 用于提供 macOS 训练环境而非训练算力。
- 实用建议：新模型对 prompt 理解更强，可考虑精简或重新生成 AGENTS.md/SKILL.md，旧的手把手指令可能反而束缚新模型。
- Looped transformers：文章后半部分讲解循环深度（recurrent depth）架构原理及其与「隐藏思维链」传闻的关系。
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