GPT-6 Astra 模型测评导航

汇总 GPT-6 Astra 的官方基准、媒体分析和社区实测，不把第三方观点包装成 Tabbit 自测。

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OpenAI 官方表格显示 Astra 在所选的电脑使用、专业工作、代码和科学基准上普遍高于 GPT-5.6 Sol，但结果依赖具体 harness、工具、成本档位和数据版本，不能脱离脚注横向解读。

一次 Astra 父代理编排中，47 次没有状态变化的 30 秒轮询处理了 713 万输入 token，占父代理输入量约 68%，说明短间隔轮询会把高价父模型的上下文成本放大。

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CodeRabbit 的早期评测显示，Astra 在跨文件代码审查的可行动缺陷覆盖率上相对 GPT-5.6 Sol 和 Opus 5 有明显增益，但这是单一评测方向的早期信号，不能直接当作所有代码审查任务的总体排名。

Artificial Analysis 的同页六档对照显示，Astra Max 智能指数最高但单任务成本也最高，Low 的首 token 延迟和成本最低，适合按任务价值分层路由而非统一使用最高档。

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在一个 100K+ LOC 的真实商业代码库中，Astra High 被作者视为实现和规划的甜点档，但超长重构与 Fast/Ultra 会很快耗尽额度，而且“大重写”最终仍未完成。

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