GPT-6不只Astra！Sol内测结果曝光，速度快6倍
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我有话说
听雨 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
GPT-6不只有Astra！
Astra刚发布没几天，GPT-6 Sol就被曝正在内测。
表现也很抢眼， 单次测试速度是Astra的6倍 。
大胆猜测一下：Terra和Luna是不是也在路上呢？
而且就在同一天，OpenAI刚刚公开了一组内部数据：
截至目前，按8小时工作日折算，OpenAI研究员每工作一天，身边就有3个多Agent工作日同时运转。
按API价格计算，OpenAI中位数研究员每天使用的Agent推理资源，已经超过600美元。
OpenAI还宣布，已经实现了 ‘自动化研究实习生’ ：
这些Agent能在人类指导下，完成部分原本需要研究员花几天才能做完的任务。
连老黄都说： AGI已经来了！
他透露Astra使用约10万套NVIDIA Grace Blackwell NVLink72训练，接下来还有40万套GPU上线。
看来这波真不是OpenAI单方面吹哈~
GPT-6 Sol被曝开始内测
网友Lentils爆料，OpenAI正在内部测试GPT-6 Sol。
他表示，Sol的整体输出能力明显弱于刚发布的Astra，但速度更快，依然属于‘怪物级’模型。
快到啥程度？ 单次测试速度大约是Astra的6倍 。
网友lyra把同一个任务拿给不同模型测试： 让模型生成一辆BMW M4 Competition的SVG图 。
其中， GPT-6 Sol 使用Max档位、零样本生成，耗时约3分钟，输出约2.8万Token。
GPT-6 Astra 使用Max档位，输出约2.5万Token，耗时约19分钟。
Gemini 3.1 DeepThink 开启High档位，显示输出约3300Token，但推理过程约消耗45.8万Token，耗时约29分钟。
Gemini 3.8 Flash 同样开启High档位，输出约1.9万Token，只用了约42秒。
相比之下，Sol的表现最抢眼：它和Astra的输出规模接近，但单次测试速度约为Astra的6倍——耗时只有后者的约六分之一。
此外，网友Lentils也展示了一个名为‘The Realm of Aurellune’的像素风沙盒世界原型。
GPT-6 Sol一次性生成了城镇、农田、河流、城堡和缩略地图，还配上了昼夜切换、放置地名、调整细节等控制面板，整体更像一款已经搭好雏形的模拟经营游戏。
这是zero-shot、Max推理档位、15分钟、总花费6万token生成的效果。
目前可以推测，Astra偏向最高难度的深度推理，Sol则可能偏向速度、吞吐量和规模化Agent调用。
至于Sol的发布时间，网友Pankaj Kumar称，可能于9月29日的OpenAI开发者大会正式发布。
也不排除，GPT-6 Terra、Luna以及GPT-Image 2.5会一并出场。
OpenAI研究员，人均带着3个Agent实习生上班
就在同一天，OpenAI还晒了一组很有意思的内部数据——AI模型在自家实验室里，到底把科研加速到了什么程度。
截至今年8月中旬， 研究员每上8小时班，背后就有约3.1个Agent工作日的任务量在并行跑 。
好家伙，一个人带三个不睡觉的实习生呗~
至于花销，按API价格算，中位数研究员每天烧掉的Agent推理资源已经 超过600美元 。
差不多是一个初级工程师一天的工资了。
这些Agent具体在干啥？
写研究代码、写基础设施代码、搭训练环境、跑评估实验、排查工具和环境故障、分析实验结果、盯训练任务……连研究结论的整理和沟通都能插一手。
基本上，除了决定研究什么，其他活它都能干。
一个最直观的变化是，以前实验环境挂了，研究员得去内部频道喊人；现在Agent越来越能搞定这类事，人工答疑量直接掉了下来。
还有的团队，直接取消了固定的技术答疑时间，把人腾出来去改进系统本身。
基于这些数据，OpenAI正式宣布：已经达成了 ‘自动化AI研究实习生’ 的目标。
这里的‘实习生’，准确来说是一个能干活的研发节点：在人类指导下，它能独立完成边界清晰的研究任务，其中一些活原来熟练研究员得干好几天。
效果也立竿见影，研究员的代码产出和实验数量都在往上走。
2026年8月，人均实验数创下了自2025年1月有统计以来的新高，Agent接的活也越来越复杂、周期越来越长。
这篇文章的作者 Kevin Liu ，还把这件事放到了更大的背景里。
他认为， 递归式自我改进 很可能是未来几年推动AI能力跃迁的最重要因素之一。
说白了就是，AI造AI，越造越快。
但问题在于，按照目前的发展趋势，这种能力默认只会出现在少数几家前沿AI实验室内部，外界很难看见它究竟进展到了哪一步。
因此，Liu认为透明披露已经比任何时候都更加紧迫。模型到底在多快地变强，研发节奏要不要踩刹车，不能只由几家公司关起门来决定。
他还喊话其他AI公司： 也应该把类似数据公开出来 。
不过，AI研发确实变快了，却还没有快到完全自动驾驶。
OpenAI数据显示，原本需要4到8小时的任务，过去半年里超过一半的成功案例，人类至少得插手一次。至于高层研究规划，更是几乎不交给Agent。
研究员依然负责决定研究什么、哪些结果值得继续，以及什么时候应该扩大训练、暂停实验或部署模型。
OpenAI的下一个目标也定了： 2028年3月前实现‘自动化AI研究员’ 。
跟只能接明确任务的‘实习生’比，‘研究员’得能扛更开放的研究目标，自己推进周期更长的项目——相当于从执行者变成了独立负责人。
如果GPT-6 Sol真的已经在内部测试，那它大概率就是在这套新研发模式下跑出来的：
更多GPU供着算力，更多Agent并行跑着实验，人类研究员则站在更高的地方——选方向、判结果，最后拍板哪些东西值得变成下一代模型。
更强的AI，正在变得越来越难监控
也是同一天，OpenAI首席科学家 Jakub Pachocki 扔出一篇万字长文，标题直接叫——《外星思维》。
我看完之后，感觉意思就是， 连OpenAI首席科学家都在劝整个行业减速了…
Jakub提出，AI根本不是人类照着设计图一块芯片一条规则拼出来的，它更像是在海量数据和算力里自己‘长’出来的。
你能拆开看明白其中一些零件，但整个系统为什么突然就有了某种能力、换个环境又会怎么行动，没人说得清。
更头疼的是，AI用不着全方位碾压人类才会出问题，只要在足够多的关键能力上比人强，它就既能帮你大忙，也能捅大娄子。
于是问题来了： 人类还看得懂它吗？
过去OpenAI监控AI，主要靠一招：看思维链。
说白了就是盯着模型写下来的推理过程，检查它有没有动歪心思，比如想骗人、想越权、想绕开限制。
但到了Astra这一代，这招开始失灵了。
一来，模型越来越会‘管理’自己说出来的话，真实想法未必全写在推理里；二来，Agent早就不只是‘想好了再回答’了。它会调工具、操作电脑、跑环境，还会跟人跟别的Agent打配合。
这些事搅在一起，研究人员根本没法再拉出一条完整透明的思维链逐句审查。
OpenAI还发现，Astra不用把推理过程全写出来，也能搞定复杂任务。
简单来说，模型早已学会‘闷声干大事’了。