Модель GPT-6 Astra от OpenAI научилась управлять роботами без предварительного обучения под конкретные задачи. Система использует архитектуру «наблюдение-действие», анализируя визуальные данные с камер и проприоцепцию для преобразования движений человека в команды для манипуляторов.
В ходе сентябрьских испытаний 2026 года, проведенных организацией RoboCurve, Astra показала 95% успеха в задачах по перемещению объектов с помощью манипуляторов I2RT YAM, выполнив 19 из 20 попыток. Каждая операция занимала около 2,5 минут и требовала 2,1 тыс. токенов.
В симуляторах RoboLab показатель успеха достиг 98% — 49 из 50 заданий были выполнены успешно. Разрыв в 3 процентных пункта между виртуальной средой и реальностью эксперты объясняют влиянием внешних факторов, таких как освещение и неровности поверхностей.
Astra превзошла предыдущие модели, включая варианты Claude Fable, по скорости, эффективности использования токенов и надежности при выполнении базовых моторных задач. При этом специалисты отмечают, что модель все еще испытывает трудности с высокоточными манипуляциями.
