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除了基准测试的全面突破，Astra在"计算机使用"能力上实现了质的飞跃。它可以自主完成填写在线表格、更新CRM客户记录、整理日程等繁琐任务，也能够进行在线研究并起草摘要，还能分析科学数据、生成图表、创建网站并运行前端质量检查。在OSWorld2.0延迟模拟测试中，Astra的计算机使用性能达到72.6%，每任务耗时约40分钟，而GPT-5.6Sol为65.7%且耗时约75分钟——Astra在性能提升的同时，任务耗时减少约47%。在Mind2Web基准测试中，结合更新的Codex harness，任务完成速度比当前体验提升1.9倍。该模型针对专业工作环境定向训练，能处理复杂问题并执行多步骤工作流，生成精良的文档、电子表格和演示文稿，尤其擅长遵循现有模板，可产出布局精良、要点清晰的演示幻灯片，在金融建模、工程设计等商业任务领域也进展显著。GEO国内优化版（¥7，980/年）:在提单版基础上增加国内GEO优化管理及站群管理(开发中)，聚焦优化执行能力;,这款代号"Astra"的模型，拉丁语意为"星辰"，被官方定义为"全球最智能且对齐程度最高的模型"。它整合了OpenAI在预训练、强化学习与对齐研究领域多年积累的核心成果。在多项关键评测中，Astra交出了近乎满分的成绩单:FrontierMath Tier4得分98%，已接近饱和并帮助解决了数学领域长期悬而未决的开放问题;ARC-AGI-3得分99.9%;ExploitBench网络安全测试更是达到100%的满分水准。在软件工程基准DeepSWE v1.1中，Astra拿下74.1%的得分，较Claude Fable5.1高出6.7个百分点。模型上下文窗口扩展至105万token，最大输出达128000token，知识截止时间为2026年4月30日。