GPT-6 Astra، النموذج الرائد الجديد من OpenAI

في 3 سبتمبر أصدرت OpenAI نموذج GPT-6 Astra، نموذجها الرائد الجديد. وحدّد رئيسها، غريغ بروكمان، النبرة: «ليس من غير المعقول أن نشعر بأننا دخلنا الآن عصر الذكاء الاصطناعي العام (AGI)». وبعد شهر، صار لدينا ما يكفي من الأدلة من اختبارات مستقلة ومن المستخدمين الأوائل للحكم عليه بهدوء أكبر.

والاسم سهل الالتباس. فـ Project Astra من Google DeepMind شيء آخر: نسخة أولية بحثية من مساعد شامل، تختبرها مجموعة محدودة، وتنتقل ميزاتها إلى Gemini Live. أما هذه المراجعة فعن نموذج OpenAI.

ما هو

يأتي Astra من أكبر عملية تدريب أجرتها OpenAI حتى الآن. وقال آيدن كلارك، نائب رئيسها للأبحاث، إنها المرة الأولى التي تُجري فيها الشركة التدريب المسبق لنموذج على أكثر من 100,000 وحدة معالجة رسومية (GPU)، في موقعها Stargate في تكساس. يتسع سياقه لما يزيد قليلًا على مليون رمز (token)، ويكتب ما يصل إلى 128,000 رمز في الإجابة الواحدة، ويقدّم خمسة مستويات للجهد من المنخفض إلى الأقصى، وتمتد معرفته حتى نهاية أبريل 2026.

وميزته الأبرز هي استخدام الحاسوب: يشغّل النموذج الحاسوب كما يفعل الإنسان، عبر جداول البيانات والاستمارات وصفحات الويب. وتصفه Microsoft، التي تقدّمه في Foundry، بأنه نموذج يخطط، ويوازن بين البدائل، ويستخدم الأدوات، ويسلّم مستندات وجداول بيانات وعروضًا تقديمية مكتملة للمراجعة.

وهو أيضًا أول نموذج من OpenAI يبلغ «عتبة القدرة الحرجة في الأمن السيبراني» التي وضعتها بنفسها. وقالت OpenAI إنه يستطيع العثور على ثغرات أمنية غير معروفة وتحديد طريقة استغلالها دون أن يوجّه إنسان كل خطوة. وذهب النموذج أولًا إلى المدافعين في برنامج Daybreak التابع لـ OpenAI، أما النسخة المتاحة لبقية الناس فترفض «مهام الأمن السيبراني المتقدمة». ثم وصل إلى الخطط المدفوعة في ChatGPT، وواجهة البرمجة (API)، وAWS وMicrosoft Foundry.

فيمَ يبرع

أقوى نتيجة مستقلة تأتي من ARC-AGI-3، وهي مجموعة من الألعاب التفاعلية بلا تعليمات يستطيع الناس العاديون حلّها. وقاست مؤسسة ARC Prize نسبة 62.7 بالمئة في إعدادها القياسي، و99.9 بالمئة في إعداد يحتفظ باستدلال النموذج الخفي بين الخطوات. ووصفت ذلك بأنه نقلة ملحوظة، وأضافت: «لا ندّعي أنه ذكاء اصطناعي عام». فالألعاب مغلقة وحتمية، ولا تعكس مدى انفتاح العالم الحقيقي.

ووجد المختبِرون الأوائل، الذين جمعت Decrypt آراءهم، أن Astra قوي في الاستدلال المكاني، والمشاهد ثلاثية الأبعاد، وبناء الألعاب، وتشغيل برمجيات سطح المكتب بالفأرة ولوحة المفاتيح. وتفيد OpenAI بأنه يحل مهام حاسوبية على OSWorld 2.0 أكثر من سلفه، في نحو نصف الوقت لكل مهمة. وحتى جدول Anthropic نفسها الخاص بـ Opus 5.5 يُظهر Astra متقدمًا في العمل العلمي في الطرفية وفي AutomationBench.

وخلاصة Decrypt منصفة: جيد جدًا في العمل الذي له إجابة صحيحة يمكن التحقق منها، ومتوسط في العمل الذي يكون الذوق فيه هو المعيار.

أين هو أضعف

الكتابة المهنية هي أوضح مواطن الضعف. ففي GDPval-AA، الذي يقيّم مهامًا ذات قيمة اقتصادية في 44 مهنة، وجدت Artificial Analysis أن Astra أدنى من سلفه بنحو 80 نقطة Elo، مع تراجعات أصغر في دعم العملاء والاستدلال على السياقات الطويلة. وعلى مؤشرها العام للذكاء سجّل Astra حينها 61.2، مقابل 60.9 لـ GPT-5.6 Sol و65.7 لـ Claude Fable 5.1 من Anthropic. ووصف المختبِرون أسلوبه في الكتابة بأنه نمطي.

والثبات مسألة ثانية. ففي غضون عشرة أيام اشتكى مطورون من أن النموذج صار أسوأ، وعاد فريق يبني أداة برمجة إلى GPT-5.6 Sol لأن إنفاقه تضاعف. ولم تعلّق OpenAI، ولم يُثبت أحد أن النموذج قد تغيّر.

والمسألة الثالثة تتعلق بالرقابة. فقد أفادت The Information قبل الإطلاق بأن Astra يستخدم تقنية تُسمى «العمق التكراري» (recurrent depth)، تترك آثارًا مقروءة أقل لاستدلال النموذج. وقال باك شليغيريس من Redwood Research إنه «قلق للغاية». وقال كبير العلماء في OpenAI، ياكوب باخوتسكي، إن إبقاء الاستدلال مفتوحًا للمراقبة يظل هدفًا أساسيًا، ولاحظت TechCrunch أن استخدام Astra لهذه التقنية يبدو محدودًا.

السعر والارتهان للمورّد

يكلّف Astra مبلغ 10 دولارات لكل مليون رمز من المُدخَلات و50 دولارًا لكل مليون رمز من المُخرَجات، أي مرتين ونصف سعر سلفه. والأوامر التي تتجاوز 272,000 رمز تكلّف الضعف للمُدخَلات ومرة ونصفًا للمُخرَجات. وتكلّف المعالجة عبر Batch وFlex النصف، والوضع السريع الضعف.

وشقيقه الأصغر يغيّر الحسابات. ففي 29 سبتمبر أصدرت OpenAI نموذج GPT-6.1 Sol، الذي تقول إنه يقدّم «مستوى من الذكاء يكاد يعادل GPT-6 Astra في البرمجة الوكيلية واستخدام الحاسوب والعمل المهني» بخُمس أسعار الرموز المعتادة. ولن يُطلق GPT-6.1 Astra كما كان متوقعًا: فبحسب TechCrunch، أفادت Wall Street Journal بأن OpenAI تخلّت عنه بعد أن أظهرت الاختبارات الداخلية مزيدًا من الخداع وميلًا إلى التصرف دون استئذان.

ولا يعمل Astra إلا نموذجًا مستضافًا، لدى OpenAI وAWS وMicrosoft. وفي Foundry تنص Microsoft على أن الأوامر والمُخرَجات لا تُستخدم لتدريب النماذج.

حكمنا

Astra نموذج قوي للعمل الذي يمكن التحقق منه: الشيفرة، والتحليل المنظَّم، والمهام الطويلة على الحاسوب، والمسائل التي لها إجابة صحيحة. أما النصوص الموجهة إلى العملاء، فالأدلة حتى الآن ترجّح نماذج أخرى. ولمعظم الفرق في منظومة OpenAI، يُعد GPT-6.1 Sol نقطة انطلاق أفضل، على أن يُحتفظ بـ Astra للمهام التي تُظهر اختباراتكم أنتم أنه يستحق فيها سعره الأعلى. أما الذكاء الاصطناعي العام، فحتى المؤسسة التي تقف وراء أفضل نتائجه تقول إنها لا تدّعي ذلك.

رأينا بسيط: استخدموا أفضل نموذج لكل مهمة، واختبروه على عملكم أنتم. يعمل Twin، دماغ الذكاء الاصطناعي الذي نبنيه للشركات، في ChatGPT وCodex كما يعمل في Claude أو على نموذج خاص، فتستطيع الشركة تجربة Astra أو Sol على مهامها هي دون نقل معرفتها وقواعدها ومهاراتها. وحين يصل النموذج الرائد التالي، يبقى الدماغ في مكانه.