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UniPat AI牵头推出Science Prediction Universe（SPU）湿实验预测基准，以116个任务、4207个实验评测12款前沿模型，首轮Claude Opus 5.5平均分最高但仅约半数任务超过随机水平，GPT-6 Astra推理强度升至最高也未显著提分。
无界前沿正式开源生物信息大模型Fx-Bio-1031，在BioMysteryBench困难子集取得70.59%的Pass@5，领先GPT-6-Astra和Claude Opus-5。
OpenAI已解散独立机器人研究团队并将人员并入核心研究和Applied部门，称并非退出机器人领域，而是因GPT-6 Astra等通用模型可直接执行机器人任务，推动机器人研发与基础模型更紧密结合。
姚期智、杨植麟等发表论文并开源TCSExam基准，GPT-6 Astra以71.9分居首、Kimi K3.1 Pro得57.4分，所测模型均未独立攻破30道开放猜想，但部分数学结果刷新了既有边界。
Robocurve的RoboSpoof评测显示，GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1等五款多模态模型控制真实机械臂时，画面模糊或AI篡改使危险任务总体尝试率从27%升至约88%和97%。
月之暗面（Moonshot AI）创始人杨植麟联合清华大学及图灵奖得主姚期智团队推出TCSExam，以机器核验的科研交付物评测大模型，GPT‑6 Astra居Full榜首，开放猜想有效解答仍依赖联网检索改编。
斯坦福研究团队让GPT-6 Astra直接修改π₀.₅机器人策略的65行词嵌入，将765条留出指令的整体成功率从86.3%提升至92.0%，但仍有4个回合退化且结果仅限仿真。
啥，机器人已经能接管酒店洗衣房了？？
AI 能逼真地 “搭出” 一个世界，就能准确预测它如何运转吗？GPT-6 Astra 展现出的场景建模能力令人印象深刻。但几何与外观的逼真还原，并不意味着对物理规律的准确把握。避免物体穿模、借助语义先验估计物理属性，与准确推演物体运动之间，仍有距离。后者还需要进一步识别质量、摩擦系数和阻尼等难以仅凭外观确定的属性与参数。
GPT-6 Astra发布才两个月，GPT-6.2 Astra眼瞅着就要来了。