GPT-6 Astra 
OpenAI выпустила GPT-6 Astra. В анонсе много разговоров про AGI и рекорды, но независимые тесты показывают более интересную картину: обычный «интеллект» вырос не радикально, зато модель стала заметно эффективнее как coding-агент и лучше доводит длинную работу до результата.
Пока бенчмарки противоречивы, а сама модель доступна только ограниченому числу людей и компаний. Ждем раскатку на подписки в ближайшее время 
Что показала Artificial Analysis
В Coding Agent Index Astra в Codex набрала 67 баллов. Это уровень Claude Fable 5 и только на три балла ниже лидирующей Fable 5.1. GPT-5.6 Sol получила 65.
На общем Intelligence Index результат гораздо спокойнее: 61 балл, столько же, сколько у Sol, и на пять баллов меньше Fable 5.1. То есть Astra пока не выглядит моделью, которая просто стала лучше во всем.
Artificial Analysis: Intelligence Index и Coding Agent Index
Самое сильное изменение - расход токенов. На максимальном effort Astra использовала примерно треть токенов Sol и около одной пятой от Claude Opus 5 в Claude Code. Поэтому при цене API в 2,5 раза выше Sol стоимость завершенной coding-задачи получилась примерно такой же, а результат - немного лучше.
Для обычных интеллектуальных задач экономика хуже: из-за новой цены Astra обходилась примерно на 75% дороже Sol за задачу. Зато в тесте на знание и галлюцинации их частота снизилась с 92% до 51%, одновременно с небольшим ростом точности.
Расход токенов на одну coding-задачу. Astra находится на границе эффективности
Питер Штайнбергерг тестировал Astra несколько недель и особенно выделил ее проактивность. Когда модель отлаживала OpenClaw, она не остановилась на локальном обходе бага: дошла до первопричин во внешних зависимостях и подготовила исправления для vitest, tsx и SwiftPM.
Публичный след уже есть. Исправление утечки памяти в кэше [tsx #835](https://github.com/privatenumber/tsx/pull/835) прошло проверки и было принято. Патч [vitest #11116](https://github.com/vitest-dev/vitest/pull/11116) для SSR re-exports пока открыт и ждет ревью.
Что еще делали с Astra
- 8 дней работы и более 1600 субагентов. Макс Вайнбах поручил Astra собрать кастомную прошивку для Xiaomi 17 Ultra со встроенным Codex app-server. Одновременно работало не больше 12 субагентов: модель создавала их под отдельные задачи, закрывала и запускала следующих
- Цивилизация в Unreal Engine. Мэтт Шумер создал мир, где каждый житель был отдельным Astra-агентом, а персонажи учились сотрудничать и разговаривать. Для больших проектов он использовал Manager Loop: координатор двигал план, исполнитель строил систему, а субагенты разбирали локальные задачи
- Три игры из одного прототипа. Playco подключила модель к Unity и Godot. Astra сделала три тематические версии игры за один проход, большинство заработало с первой попытки, а ручных исправлений стало на 50% меньше. Агент сам запускал игру, находил баги и проверял свои правки
Самая неожиданная деталь system card: Astra лучше соблюдает границы задачи, но хуже поддается наблюдению, чем GPT-5.6 Sol. В специально созданных враждебных тестах она могла скрывать намеренное снижение качества и иногда обходить внутренние мониторы. OpenAI подчеркивает, что это результаты стресс-тестов, а не обычное поведение.