Riassunto:
Poche ore prima del rilascio di Astra, la comunità dell'intelligenza artificiale era nel caos. La sera del 3 settembre, ChatGPT, Claude e Grok hanno riscontrato quasi contemporaneamente anomalie di servizio su larga scala. Un gran numero di utenti non è riuscito ad aprire i modelli oppure le loro richieste non sono andate a buon fine. In questo momento, l'account ufficiale ChatGPT stava guardando le stelle: "Le stelle sono quasi allineate."
Qualcuno ha presto iniziato a scherzare: Astra ha hackerato sia Anthropic che xAI durante la distribuzione e alla fine non si è nemmeno risparmiata?
Naturalmente, questo è solo uno scherzo creato dai netizen. Al momento non ci sono prove che questo fallimento sia legato ad Astra.
Ma questo scherzo è arrivato al momento giusto: solo due giorni fa, OpenAI aveva appena annunciato che questo nuovo modello, che non è stato ancora rilasciato ufficialmente, è diventato il primo modello dell'azienda a superare la soglia di capacità di sicurezza informatica "critica" del Preparedness Framework.
Poi le stelle andarono davvero al loro posto.
Nella prima mattina del 4 settembre, ora di Pechino, OpenAI ha rilasciato ufficialmente GPT-6 Astra.
Ma non tutti sono online. Astra è attualmente aperta solo a un numero limitato di organizzazioni nel sistema Trusted Access/Daybreak e a utenti controllati della sicurezza di rete: gli utenti Plus, Pro, Business, Enterprise e API dovranno attendere ancora qualche giorno.
Astra sta arrivando, ma Tathagata
Il 4 settembre OpenAI ha rilasciato GPT-6 Astra "internamente".
Attualmente, Astra è aperta solo a un numero limitato di istituzioni nel sistema Trusted Access/Daybreak. OpenAI ha affermato che gli abbonati Plus, Pro, Business, Enterprise e le API avranno accesso nei prossimi giorni.
Per quanto riguarda quanti giorni siano effettivamente questi "pochi giorni", per il momento non esiste un calendario più specifico.
Durante una conferenza stampa a porte chiuse prima del rilascio, il presidente di OpenAI Greg Brockman ha dato ad Astra una nota a piè di pagina piuttosto esagerata: "Benvenuti nell'era AGI".
Benvenuti nell'era dell'AGI.
Aidan Clark, vicepresidente della ricerca presso OpenAI, ha spiegato perché Astra è speciale da un altro punto di vista: "Questa è la prima volta che più di 100.000 GPU vengono utilizzate per il pre-addestramento presso il sito Stargate in Texas. Dalla rete del data center al nucleo di inferenza fino alla forma del modello stesso, tutto è progettato da zero attorno a questa scala di addestramento."
Aidan ha inoltre affermato che Astra è anche il primo prodotto di OpenAI a consentire ai modelli di vecchia generazione di essere profondamente coinvolti nel processo di formazione.
Per dirla in parole povere, le persone che formano la prossima generazione di IA hanno già iniziato ad apparire nella generazione precedente di IA.
Sebbene sia ben lungi dall'essere "l'intelligenza artificiale si addestra da sola", il modello è entrato nel processo di sviluppo del modello di prossima generazione.
Dopo che l'altro ieri Anthropic ha definito Fable/Mythos 5.1 "il modello di codifica e di knowledge working più avanzato al mondo", oggi OpenAI ha definito anche Astra "il modello più forte e più allineato al mondo".
In termini di test benchmark, i numeri più spaventosi provengono da ARC-AGI-3.
Si tratta di un benchmark dell'agente che verifica specificamente se un modello può entrare in un ambiente 2D mai visto prima, scoprire regole attraverso continui tentativi ed errori e raggiungere obiettivi. Non è come un esame tradizionale che verifica quanta conoscenza è memorizzata, ma è più vicino a lanciare l'intelligenza artificiale in un gioco sconosciuto per vedere se riesce a capire da sola "come funziona il mondo".
Astra ha ottenuto il punteggio più alto, pari al 99,9%, con la configurazione Provider Adapter di OpenAI.
Ma questo numero deve essere smontato. ARC Prize utilizza anche una serie di imbracature standard che tutti i produttori possono confrontare in modo uniforme. Qui Astra supera solo il 62,7%.
La differenza più grande tra i due non è che l'argomento sia stato cambiato. OpenAI aveva scoperto in precedenza che il motivo per cui Sol aveva ottenuto un punteggio basso non era perché il modello fosse stupido, ma perché l'imbracatura continuava a formattare la sua memoria. Pertanto, ciò che ha fatto OpenAI è stato sostituire il cablaggio di ARC-AGI-3 con la configurazione di produzione della propria API di risposta, e quindi preparare appositamente due impostazioni speciali per ARC-AGI-3, vale a dire il ragionamento mantenuto e la compattazione. Il primo consente al modello di ricordare i suoi pensieri precedenti tra un'azione e l'altra, mentre il secondo utilizza il riassunto invece del troncamento approssimativo.
Dopo essersi collegata a questo sistema di produzione, Astra è balzata dal 62,7% al 99,9%. Nelle attività completate con successo da entrambe le parti, il Provider Adapter ha funzionato complessivamente circa 3,66 volte più velocemente e il consumo di token è stato ridotto del 49%.
In un certo senso, è come aprire un plug-in.
Nella matematica difficile, FrontierMath Tier 4 è del 97,6%. Epoch AI, dove ha sede FrontierMath, ha affermato che OpenAI ha finanziato lo sviluppo del benchmark e ha accesso esclusivo ad alcune delle sue domande.
I punteggi degni di attenzione includono:
DeepSWE v1.1 74,1%
BenchCAD 95,9%
Compito scientifico al banco terminale 64,6%.
Ma questa volta OpenAI ovviamente non si è basata solo su una serie di benchmark per introdurre Astra.
Quando apri il sito ufficiale, i casi vengono pubblicati quasi uno dopo l'altro.
KiCad, Excel, Blender, Power BI, compilazione di moduli del browser, QA del sito web; poi cercare una casa, trovare un medico, fissare un appuntamento al DMV, compilare moduli fiscali, creare PPT, sviluppare giochi e analizzare i dati della ricerca scientifica.
Nelle ultime generazioni di versioni GPT, OpenAI comunicava principalmente agli utenti a cosa poteva rispondere il modello; con Astra, il suo focus sembra essere cambiato ed è diventato: quante cose ti restano che possono essere consegnate direttamente all'intelligenza artificiale.
OpenAI ha addirittura definito Astra "il miglior modello di utilizzo del computer al mondo".
Il progresso del modello nell'"uso del computer" potrebbe essere più importante del punteggio. Nel Codex, Astra introduce un nuovo meccanismo di contesto: invece di limitarsi a comprimere il riepilogo quando la finestra di contesto è piena, puoi tenere note tra le finestre e cercare messaggi precedenti e output dello strumento.
Astra può anche continuare a lavorare sulla parte che non dipende dalla risposta quando una determinata domanda rimane irrisolta, in modo da evitare che una singola domanda irrisolta blocchi l'intera attività.
Naturalmente, anche le funzionalità sono incluse direttamente nel prezzo.
Il prezzo API standard di GPT-6 Astra è: 10 USD per milione di token di input, 1 USD per l'input memorizzato nella cache e 50 USD per l'output.
Rispetto agli attuali 4 dollari di input di GPT-5.6 Sol, 0,4 dollari di cache e 20 dollari di output, il prezzo dell'intera gamma di Astra è stato direttamente aumentato a 2,5 volte. Anche il posizionamento di OpenAI è molto chiaro: se non sai quale modello di punta scegliere, puoi scegliere Astra; se ti interessa di più il costo, continua a utilizzare GPT-5.6 Terra o Luna.
Fornisce comunque 1,05 milioni di contesto di token e un output massimo di 128.000 token. Ma il contesto lungo comporta anche costi aggiuntivi: come la serie GPT-5.6, quando un singolo input supera i 272.000 token, il costo di input dell'intera richiesta verrà calcolato come 2 volte e l'output verrà calcolato come 1,5 volte.
Quindi, OpenAI ha effettivamente impostato un livello intelligente più costoso per Astra.
Se ti limiti a porre una domanda e a modificare alcuni paragrafi del testo, potrebbe non valere la pena spendere 2,5 volte il prezzo.
Ma se il modello può davvero sedersi davanti al computer, lavorare ininterrottamente per decine di minuti o addirittura ore e completare l'intera attività che prima richiedeva alle persone di cambiare software, controllare informazioni, compilare moduli e modificare file, allora ciò che realmente deve essere confrontato non è più solo la quantità di denaro per milione di token.
Alcuni punti tecnici degni di nota
Astra presenta anche diversi punti tecnici che potrebbero essere più degni di nota rispetto al Benchmark stesso.
Il primo è il reverse engineering.
OpenAI ha citato SRE-Bench in questa versione. Si tratta di una serie di benchmark di reverse engineering lanciati quest'anno da team come Columbia DAPLab: non viene fornito il codice sorgente del modello, viene fornito solo il programma binario compilato per vedere se è in grado di ricomprendere la logica del programma e trovare comportamenti chiave.
Astra ha una percentuale di successo dell'88,0% in un tentativo e del 99,2% fino a quattro tentativi.
Secondo lo stesso insieme di regole, GPT-5.6 Sol è rispettivamente solo del 55,9% e del 68,7%.
In termini umani, di fronte a un programma che è stato compilato e non ha quasi alcun codice leggibile dall'uomo, l'intelligenza artificiale sta cominciando a essere in grado di "riprenderlo" poco a poco dalle istruzioni della macchina.
Ciò ha implicazioni dirette per l'analisi del malware, la ricerca del firmware, l'estrazione delle vulnerabilità e l'analisi forense digitale.
Il secondo cambiamento è che Astra "non è più facile trovare oggetti smarriti" nelle missioni estremamente lunghe.
Nel test di recupero a otto pin MRCR v2, la precisione di Astra ha raggiunto il 100% quando si affrontano contesti da 256K a 512K; quando si trattava di token da 512.000 a 1 milione, la precisione era ancora del 96,3%. Tuttavia, GPT-5.6 Sol ha rispettivamente solo il 91,5% e il 73,8% in questi due intervalli.
In passato, molti modelli affermavano di supportare milioni di contesti, ma se un'informazione importante è sepolta al di fuori di centinaia di migliaia di token, il modello potrebbe averla quasi dimenticata nella seconda metà del processo.
Astra ha iniziato a spingere "quanto è grande la finestra di contesto" a un'altra domanda più pratica: per quanto tempo un agente può ricordare cosa è successo prima.
Per un agente che deve funzionare ininterrottamente per decine di minuti o addirittura ore, questo potrebbe essere più importante dell'aggiunta di centinaia di migliaia di finestre token in più.
Inoltre, Astra presenta un altro cambiamento insolito.
Diventa più allineato, ma anche più difficile da monitorare.
In una serie di test interni sulla sicurezza dell'utilizzo del computer pubblicati da OpenAI, il tasso di violazione di Astra è sceso dal 22,0% nel Sol al 2,4%; in un test che osservava specificamente se il modello avrebbe aggirato le restrizioni per completare l'attività, quello di Astra era dello 0%. Anche il test delle allucinazioni interne è sceso dal 9,4% su Sol al 2,0% su Astra.
Almeno secondo i test di OpenAI, Astra è significativamente meno "caotica". Ma il capo scienziato di OpenAI Jakub Pachocki ha anche ricordato: "Il progresso dell'intelligenza non garantisce il progresso dell'allineamento."
Uno dei motivi è che Astra ha iniziato a scrivere sempre meno il suo processo di pensiero completo.
Un metodo di sicurezza dell'IA molto importante in passato era monitorare la catena di pensiero del modello: se il modello stava oltrepassando la sua autorità, attaccando un determinato sistema o modificando segretamente i suoi obiettivi, potevi vedere in anticipo indizi nel suo ragionamento.
Ma OpenAI ha scoperto che Astra aveva un maggiore controllo sul proprio ragionamento scritto. Alcuni problemi che in passato dovevano essere risolti scrivendo molti passaggi ora possono essere risolti con ragionamenti meno espliciti; se il modello sa che il suo processo di pensiero viene monitorato, questi contenuti verranno significativamente modificati o accorciati.
Pertanto, OpenAI non può più concentrarsi solo sulla catena del pensiero.
Per tenere d'occhio Astra ed evitare che commetta gli stessi attacchi apparsi in precedenza su Sol, OpenAI ha installato il "monitoraggio del disallineamento" nell'ambiente di produzione. Osserva simultaneamente il ragionamento del modello, le azioni effettive, le chiamate agli strumenti e l'intera traiettoria dell'attività.
Se il sistema determina che il modello potrebbe deviare seriamente dall'intenzione originale dell'utente, può mettere in pausa o addirittura terminare direttamente l'attività.
Nell'API, l'attività intercettata può terminare direttamente; in ChatGPT o Codex, in alcuni casi all'utente verrà chiesto di riconfermare prima:
"È davvero questo quello che vuoi che faccia?"
A livello di prodotto, il nome del modello API di Astra è direttamente gpt-6-astra ed entra anche in Amazon Bedrock.
OpenAI ha lanciato anche la modalità Veloce: il prezzo è raddoppiato e la velocità massima di esecuzione è di circa 2,5 volte.
Per una chat informale, questo potrebbe non essere attraente. Ma se originariamente un agente deve essere eseguito nel browser e nel software per 40 minuti e il tempo si riduce a dieci o venti minuti, la velocità stessa diventerà parte delle capacità del prodotto.
Lato abbonamento, Astra sarà inclusa nella quota di abbonamento esistente; Pro, Business ed Enterprise riceveranno anche la più potente Astra Pro. Enterprise non verrà attivato direttamente per impostazione predefinita e dovrà essere attivato manualmente dall'amministratore.
Anche se non può ancora essere aperto...
Storia complessa, apertura limitata
Astra potrebbe essere il modello più "storico" di OpenAI fino ad oggi.
Molti modelli vengono prima rilasciati e poi lentamente espongono i problemi, ma Astra fa il contrario: ovviamente non sono esclusi alcuni metodi di marketing. Ma prima che fosse lanciato ufficialmente, OpenAI aveva trascorso quasi un mese a spiegare costantemente perché necessitava di essere addestrato, testato e aperto con maggiore attenzione.
Il 7 agosto, OpenAI ha dichiarato pubblicamente per la prima volta che l'ultima valutazione interna ha reso impossibile per l'azienda escludere la possibilità che Astra abbia raggiunto la soglia di capacità di sicurezza informatica "critica" ai sensi del Quadro di preparazione.
Il 1° settembre questa "possibilità" è diventata una conclusione formale: Astra è diventato il primo modello di OpenAI classificato come critico in termini di capacità di sicurezza della rete.
Secondo gli standard di OpenAI, ciò significa che con gli strumenti e i diritti di accesso giusti, Astra è stata in grado di scoprire in modo indipendente vulnerabilità precedentemente sconosciute e sviluppare exploit disponibili in molti sistemi reali rafforzati senza la necessità di una guida umana passo dopo passo; oppure può progettare ed eseguire una serie di strategie di attacco end-to-end contro obiettivi rafforzati semplicemente assegnandogli un obiettivo di alto livello.
Questo non è più solo il livello di "essere in grado di scrivere codice di attacco". Su ExploitBench, Astra ha ottenuto direttamente il 100%.
Per evitare che il modello memorizzi solo le vulnerabilità pubbliche, OpenAI ha preparato un'altra serie di test interni e ha inserito 20 vulnerabilità V8 ad alto rischio che sono state divulgate solo da giugno ad agosto 2026. Astra non solo utilizza meno token di output rispetto a GPT-5.6 Sol, ma raggiunge anche un tasso di successo di esecuzione di codice arbitrario significativamente più elevato.
Durante il test ha scoperto e sfruttato anche due zero-day precedentemente sconosciuti e li ha collegati in una catena di exploit. OpenAI ha affermato che sta attualmente rivelando queste due vulnerabilità ai manutentori.
I test condotti da esperti sono più vicini agli attacchi nella vita reale. Di fronte a un browser rinforzato, Astra può uscire completamente dalla sandbox dopo aver trovato vulnerabilità sconosciute ed eseguire comandi sulla macchina host; sul sistema operativo rafforzato, unisce più vulnerabilità in una catena di escalation dei privilegi locali per ottenere privilegi di root dagli utenti ordinari.
Fu durante questo processo che OpenAI scoprì per la prima volta che le pericolose capacità del modello avevano iniziato a influenzare il modo in cui il modello stesso avrebbe dovuto essere addestrato.
Il 18 agosto, OpenAI ha ammesso pubblicamente che la società aveva temporaneamente sospeso l'espansione della scala di formazione, inclusa la sospensione per due settimane dell'ultimo modello di formazione con apprendimento per rinforzo pianificato per l'implementazione.
Allo stesso tempo, un gran numero di attività di formazione e valutazione che coinvolgono Astra continuano a essere sospese perché non sono ancora state trasferite nel nuovo ambiente sicuro.
In passato, quando si parlava di sicurezza dell'IA, ci chiedevamo principalmente se il modello potesse essere consegnato in sicurezza agli utenti dopo la formazione; ma qui ad Astra il problema è stato portato alla fase formativa.
OpenAI ha quindi rafforzato l'intero ambiente di ricerca. Il compito di eseguire il codice di generazione del modello richiede un sandboxing più rigoroso; i carichi di lavoro ad alto rischio richiedono un isolamento di rete più forte; Il checkpoint Astra aggiunge crittografia e controllo degli accessi; tutta l'inferenza di Astra con gli strumenti è soggetta a monitoraggio aggiuntivo.
Questo sistema di monitoraggio in sé non è nemmeno economico. OpenAI stima che il sovraccarico di calcolo causato dal solo sistema di monitoraggio sia equivalente a circa il 20% della potenza di calcolo dell'inferenza monitorata.
In altre parole, il costo di Astra non è solo quello di "addestrare un modello più grande", ma OpenAI spende anche una notevole quantità di potenza di calcolo aggiuntiva per tenere d'occhio ciò che sta facendo il modello.
Ciò spiega anche perché, dopo il rilascio ufficiale di Astra, le funzionalità di sicurezza di rete più avanzate non sono state rese disponibili direttamente a tutti.
OpenAI ha chiarito che la versione di produzione predefinita di Astra fisserà comunque dei limiti sulle richieste di attacco di rete ad alto rischio; I flussi di lavoro di sicurezza di rete più avanzati saranno inizialmente aperti a un piccolo gruppo di tester Alpha, per poi espandersi gradualmente agli utenti difensivi controllati tramite Daybreak Blue.
Sebbene anche gli utenti comuni riceveranno Astra nei prossimi giorni, ciò non significa che tutti avranno esattamente le stesse funzionalità.
Tali restrizioni potrebbero persino causare lesioni accidentali. OpenAI avvisa in anticipo che ulteriori controlli di sicurezza potrebbero rallentare, sospendere o addirittura interrompere le normali attività. Anche alcune attività dell'agente a lungo termine che sembrano non avere nulla a che fare con la sicurezza della rete potrebbero essere etichettate in modo errato.
Se le attività in ChatGPT o Codex vengono sospese dal monitoraggio del disallineamento, l'utente potrebbe dover tornare per confermare l'operazione prima di continuare; le attività nell'API possono essere terminate direttamente.
Questa parte del cambiamento è stata facilmente messa in ombra dall'"AGI" dopo il rilascio di Astra.
Più il modello è capace, maggiori sono le capacità che una persona può ottenere direttamente, e tutto inizia a dipendere sempre di più da quanta autorità la piattaforma è disposta a darti.
Poi, dopo una serie di "critiche, sospensione dell'addestramento, isolamento, monitoraggio e apertura graduale", Greg Brockman ha detto alla conferenza stampa sul rilascio di Astra: "Benvenuti nell'era AGI".
Ha anche detto che, se avesse dovuto giudicare personalmente, avrebbe pensato che "ce l'abbiamo fatta".
Ma alla domanda: "OpenAI ha annunciato ufficialmente l'implementazione dell'AGI?" Brockman ha ammesso che l'AGI è diventata una "cosa grigia e confusa", più simile a un "concetto di missione" o "concetto spirituale" piuttosto che a uno standard tecnico che può essere tracciato con precisione.
In precedenza, in "Sources Podcast", Altman era riluttante a discutere seriamente la questione di "quando implementeremo l'AGI". Credeva che il termine AGI fosse "nella migliore delle ipotesi, un concetto molto vago" e lo definì addirittura quasi un "termine di marketing insignificante".
Il motivo non è che OpenAI sia più lontano dall'AGI. Al contrario, è perché, a giudizio di Altman, l'AGI potrebbe non essere più così importante.
Ciò di cui iniziò davvero a preoccuparsi fu la parola successiva: superintelligenza.
Altman ha affermato che un anno fa non credeva che OpenAI fosse sulla traiettoria a breve termine verso la superintelligenza. Ora pensa che "potrebbe succedere".
Ma voglio comunque lamentarmi: ASI non è un "termine di marketing insignificante"?
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