OpenAI представила GPT-6 Astra как большой шаг вперёд, но тесты Artificial Analysis дают куда менее впечатляющую картину. В главном рейтинге Intelligence Index новая модель получила 61 балл — ровно столько же, сколько GPT-5.6 Sol, тогда как Claude Fable 5.1 набрала 66.
В программировании ситуация лучше. В Coding Agent Index Astra получила 67 баллов в Codex и сравнялась с Claude Opus 5, Fable 5 и Muse Spark 1.3. Лидером при этом осталась Fable 5.1 с 70 баллами.
Главное преимущество Astra — эффективность. Модель генерирует примерно треть объёма токенов GPT-5.6 Sol и пятую часть Claude Opus 5. В задачах по коду рост цены частично компенсируется экономией: при максимальных усилиях стоимость сопоставима с предшественницей, а при одинаковом результате Astra вдвое дешевле Fable 5.
Но вне программирования картина неоднозначная. В AA-Omniscience частота галлюцинаций снизилась с 92% до 51%, а в AA-Briefcase модель прибавила 80 Elo на проектах с тысячами файлов. Зато качество презентаций оказалось ниже, чем у Sol, а в GDPval-AA v2 Astra потеряла 80 Elo на практических задачах 44 профессий.
При этом цена API выросла с $4 до $10 за миллион входных токенов и с $20 до $50 за миллион выходных. В итоге Astra выглядит скорее специализированным обновлением для агентского программирования, чем революционным скачком интеллекта. Для разработчиков это означает более дешёвую работу ИИ-агентов, а конкуренция заставит производителей доказывать эффективность независимыми тестами.
Но как бы ни менялись модели и их цена, главный вопрос для бизнеса остаётся прежним: как ваш бренд представлен в ответах этих ИИ-систем. Отслеживать это помогает платформа AIMonitor.pro, которая показывает упоминания, позиции и тональность бренда в ChatGPT, Алисе, Gemini и других нейросетях.
