A OpenAI liberou em 3 de setembro o GPT-6 Astra, que apresenta como seu modelo mais capaz até aqui. A distribuição começou pelas organizações do Daybreak, o programa de cibersegurança da empresa, e nos dias seguintes chega aos planos pagos Plus, Pro, Business e Enterprise, à API e a plataformas de nuvem como o Amazon Bedrock e o Microsoft Azure. Assinantes Pro, Business e Enterprise recebem o GPT-6 Astra Pro, variante de desempenho maior que o administrador do espaço corporativo precisa ativar à mão. Na API, o preço padrão é de US$ 10 por milhão de tokens de entrada e US$ 50 por milhão de tokens de saída, o que põe o Astra 2,5 vezes acima do GPT-5.6 Sol, o modelo anterior, e na mesma faixa do Claude Fable 5.1, da Anthropic. O modo rápido, que a OpenAI diz ser 2,5 vezes mais veloz, dobra esse preço.
Os números de desempenho divulgados são da própria OpenAI, e é assim que precisam ser lidos enquanto não houver medição independente. Nessa lista, o Astra marca 100% no ExploitBench, que mede achar e explorar falhas reais de software, 97,6% no FrontierMath Tier 4, 96% no GPQA Diamond, 74,1% no DeepSWE e 57,7% no Terminal Bench 4.0. No ARC-AGI-3, de raciocínio abstrato, o placar é de 99,9%, obtido sob condições de teste da própria empresa. O treino, segundo o pesquisador Aidan Clark, foi o maior já feito pela OpenAI: mais de 100 mil GPUs na instalação Stargate, no Texas. Na apresentação, o presidente Greg Brockman chamou o Astra de modelo mais inteligente e, disse ele, também mais alinhado da empresa.
O primeiro modelo que a própria OpenAI chama de crítico
Sob o Preparedness Framework, o quadro de risco que a OpenAI aplica a si mesma, o Astra é o primeiro modelo classificado como crítico em capacidade cibernética. A definição, na descrição da empresa, é a de um sistema capaz de encontrar vulnerabilidades desconhecidas e encadear exploits contra sistemas bem defendidos, dadas ferramentas e acesso, sem que um humano conduza passo a passo. Durante a avaliação, ainda segundo a OpenAI, o modelo descobriu duas vulnerabilidades até então desconhecidas, comunicadas depois aos fabricantes afetados, e especialistas humanos confirmaram que ele identifica falhas inéditas em categorias que incluem navegadores e sistemas operacionais. As capacidades ofensivas mais avançadas ficam restritas, por ora, a defensores de confiança no programa Daybreak Blue, e o lançamento já havia sido adiado uma vez para mais testes de segurança. A faca corta dos dois lados, e o próprio material não esconde isso: o agente que encontra sozinho uma falha serve tanto a quem vai corrigi-la quanto a quem vai explorá-la.
A parte incômoda: auditar o raciocínio ficou mais difícil
O Astra usa uma técnica de raciocínio conhecida como recorrência opaca, que reduz o que aparece na cadeia de pensamento, o registro em texto que pesquisadores usam para auditar por que o modelo decidiu o que decidiu. Na conversa com jornalistas, o cientista-chefe Jakub Pachocki tratou o monitoramento do raciocínio como forma crítica de supervisão e disse, na sequência, que a monitorabilidade fica mais difícil conforme a capacidade aumenta, entre outras razões porque modelos mais capazes resolvem tarefas difíceis usando menos tokens de linguagem, ou nenhum. A OpenAI minimiza o quanto o Astra recorre à técnica. O contraste com o outro laboratório de fronteira é direto: o BrazNews.IA.BR registrou na semana passada o balanço em que a Anthropic diz evitar treinar sobre a cadeia de raciocínio justamente para não ensinar o modelo a esconder o que pensa.
Eu deixo para o leitor decidir por si mesmo se isso se qualifica para ele. Para mim, pessoalmente, eu acho que chegamos lá.
A frase é de Brockman, respondendo a um repórter que perguntou se a OpenAI estava anunciando a chegada da AGI. Antes dela, o executivo lembrou que não existe mais gatilho contratual de AGI, referência à cláusula que dissolveria a parceria com a Microsoft quando a inteligência artificial geral chegasse e que saiu do contrato renegociado, e afirmou que o termo virou um conceito de missão. Segundo o The Decoder, ele encerrou a apresentação dando as boas-vindas à era da AGI. Para quem contrata IA no Brasil, o anúncio tem duas leituras práticas, e nenhuma delas exige definir AGI. A primeira é preço: token de saída a US$ 50 por milhão pesa em real, e o argumento da empresa, de que o custo por tarefa concluída cai mesmo com token mais caro, é uma conta que cada equipe precisa refazer com a própria carga, porque a economia de cerca de 57% que a OpenAI cita vale para uma configuração específica num benchmark de programação. A segunda é a classificação crítica: o mesmo modelo que um time de segurança daqui pode usar para achar falha no próprio código está descrito pelo fabricante como capaz de encadear ataques sozinho, e o que separa um uso do outro é a política de acesso de quem vende, não uma propriedade do modelo.
