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OpenAI ha lanciato GPT-6 Astra, il nuovo modello di punta che l’azienda considera un possibile passo decisivo verso l’intelligenza artificiale generale (AGI). Addestrato su oltre 100.000 GPU, Astra raggiunge risultati record in diversi benchmark e apre una nuova fase nella competizione tra OpenAI, Google, Anthropic e Meta.
OpenAI ha lanciato GPT-6 Astra, il suo nuovo modello di punta. L’azienda lo descrive come “il modello più intelligente e allineato al mondo” e, a giudicare dai benchmark.
Durante una conferenza stampa, il presidente di OpenAI, Greg Brockman, si è spinto un po’ oltre i semplici parametri di riferimento. Dopo aver riconosciuto che l’AGI rimane una “cosa grigia e sfocata”, ha suggerito che in futuro gli osservatori potrebbero guardare ad Astra come al modello che ne ha segnato l’avvento e ha detto: “Penso che non sia irragionevole pensare che ci troviamo ormai nell’era dell’intelligenza artificiale generale (AGI)”.
Interrogato sulla possibilità che OpenAI dichiarasse formalmente di aver raggiunto l’intelligenza artificiale generale (AGI), ha affermato che il termine non era più legato a un vincolo contrattuale (riferendosi al precedente accordo con Microsoft) e lo ha invece descritto come un “concetto di missione o un concetto spirituale”.
“Lascio al lettore la libertà di decidere se questo rientri nelle sue categorie”, ha detto Brockman. “Personalmente, credo che ci siamo quasi. Credo che ci siano argomentazioni piuttosto valide a sostegno di questa tesi. Ma, ripeto, penso che questo sia solo l’inizio di un percorso, non la fine.”
Alla fine ha concluso con queste parole: “Benvenuti nell’era dell’intelligenza artificiale generale”.
Astra è stata la più grande sessione di addestramento mai realizzata da OpenAI. “È la prima volta che abbiamo pre-addestrato un modello su oltre 100.000 GPU presso il nostro sito Stargate in Texas”, ha affermato. Clark ha anche sottolineato che Astra è la prima release di un modello OpenAI in cui i modelli precedenti hanno svolto un ruolo significativo nella supervisione del processo di addestramento.
L’unica cosa che Il lancio inizierà con i clienti aziendali che hanno già accesso tramite il programma Daybreak di OpenAI. OpenAI afferma che Astra sarà disponibile per gli utenti Plus, Pro, Business ed Enterprise, nonché tramite l’API OpenAI e AWS, “nei prossimi giorni”. Anche gli utenti Pro, Business ed Enterprise avranno accesso a GPT-6 Astra Pro, e i clienti API idonei potranno utilizzare Astra con conservazione dei dati pari a zero.
Una volta disponibile nell’API, Astra costerà 10 dollari per milione di token di input e 50 dollari per milione di token di output. Si tratta di un prezzo 2,5 volte superiore all’attuale prezzo promozionale di Sol, sebbene corrisponda al prezzo di Anthropic per Fable 5.1 .
È ben al di sopra del prezzo standard di Muse, pari a 1,25 dollari per milione di token di input e 4,25 dollari per milione di token di output. Meta offre anche una versione Contributor a 0,10/0,20 dollari, rispettivamente, ma afferma che i dati di questo livello possono essere utilizzati per migliorare i suoi prodotti. I prezzi di lancio di Google per Gemini 3.8 Flash sono di 0,75/3,75 dollari.
Un prezzo per token più elevato non si traduce necessariamente in una fattura più salata se il modello completa un’attività in meno passaggi e richiede meno tentativi. OpenAI afferma che Astra utilizza un numero inferiore di token in diverse valutazioni e nei test dei partner. I dati di lancio sono troppo scarsi per dimostrare se tali risparmi compensino il sovrapprezzo. A differenza di quanto accaduto con GPT-5.6, OpenAI non ha annunciato le varianti Luna, Terra e Sol per GPT-6. Per ora, la gamma comprende Astra e Astra Pro.
OpenAI afferma che, salvo diversa indicazione, i modelli utilizzati nelle sue valutazioni sono stati eseguiti con le massime prestazioni. Ciò può migliorare i risultati dei benchmark, ma può anche aumentare la latenza e il consumo di token.
I risultati di DeepSWE v1.1 di Astra rappresentano un netto miglioramento rispetto ai modelli di OpenAI. Ha ottenuto un punteggio del 74,1% nel test di codifica agentica composto da 113 attività, contro il 70,8% di Sol.
Ma all’inizio di questa settimana, Meta ha riportato un valore del 75,4% per Muse Spark 1.3 con l’impostazione di ragionamento massima. Muse 1.3 è disponibile, ma l’impostazione massima è in fase di revisione per motivi di sicurezza e non sarà generalmente disponibile al lancio. Si tratta di una vittoria sorprendente per Meta. Su un benchmark di queste dimensioni, la differenza di 1,3 punti equivale all’incirca a una o due attività, ma dimostra comunque i progressi compiuti da Meta.
La classifica pubblica di DeepSWE attualmente vede Gemini 3.8 Flash e Claude Opus 5 al 74%, mentre Sol si attesta al 73%. Gli intervalli di incertezza riportati si sovrappongono, pertanto questi risultati non consentono di stabilire un leader chiaro. Il grafico di OpenAI esclude Muse e utilizza un risultato del 67,4% per Fable 5.1, facendo apparire il vantaggio di Astra maggiore di quanto suggerirebbe l’insieme più ampio dei risultati.
Il risultato più notevole è il punteggio del 98,6% ottenuto su ARC-AGI-3. OpenAI ha eseguito Astra con un framework basato sull’API Responses che preserva il ragionamento tra un turno e l’altro e utilizza la compattazione per gestire contesti lunghi. L’azienda aveva già dimostrato in precedenza che queste scelte di sistema possono aumentare significativamente i punteggi ARC-AGI-3 senza modificare il modello sottostante, e il benchmark misura congiuntamente Astra e i sistemi di agenti di OpenAI.
Detto questo, il mondo dell’intelligenza artificiale a token è in fermento e occorre giustificare (e rientrare) degli elevatissimi costi di apprendimento che occorre stanziare per produrre tali modelli. Ma attenzione ai modelli open weight cinesi che hanno raggiunto oramai livelli paragonabili ai modelli di frontiera, facilitando l’hosting all’interno di datacenter privati, eliminando completamente la necessità di API on cloud.
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