Hoy OpenAI comenzó el despliegue de «GPT-6 Astra», su más reciente modelo de IA que puede correr tareas directamente en computadores, software y navegadores y que la compañía presentó como su sistema más avanzado para programar, análisis científico y trabajo profesional. El acceso inicial parte con organizaciones seleccionadas y se extenderá durante los próximos días a los planes pagados y la API.
Y hay que decirlo, este lanzamiento viene acompañado por una fuerte discusión sobre seguridad. Astra es el primer modelo de OpenAI clasificado en el nivel «Critical» de capacidades de ciberseguridad, debido a su capacidad para encontrar y explotar vulnerabilidades desconocidas. Al mismo tiempo, la empresa reconoció que supervisar el razonamiento del modelo resulta más difícil que en GPT-5.6 Sol.
GPT-6 Astra puede usarse dentro de programas y sitios web
Astra fue diseñado para funcionar directamente sobre las herramientas que utiliza una persona. Puede completar formularios, actualizar registros en sistemas empresariales, organizar calendarios, realizar búsquedas en Internet, preparar documentos y analizar datos científicos. También puede instalar y probar software y solucionar problemas que aparecen en pantalla.
OpenAI mostró tareas que van desde diseñar una placa de circuito en KiCad hasta construir escenas tridimensionales, trabajar con modelos en Blender y preparar un borrador de declaración de impuestos a partir de un formulario W-2. El modelo también puede crear sitios web, aplicaciones y juegos desde una instrucción y ejecutar controles sobre su funcionamiento.
Las evaluaciones publicadas por la compañía muestran una mejora frente a GPT-5.6 Sol en varias tareas. En OSWorld 2.0, una prueba de uso de computadores, Astra obtuvo un 72,6 %, frente al 65,7 % de Sol. OpenAI calculó además que alcanzó ese desempeño en aproximadamente un 47 % menos tiempo por tarea. En Agents’ Last Exam, centrado en trabajos profesionales realizados en software real, registró un 59,3 %, frente a un 53,6 %.
El modelo también obtuvo mejores resultados en programación y ciencia. En Terminal-Bench 4.0 alcanzó un 57,7 %, frente al 37,3 % de GPT-5.6 Sol, mientras que en GPQA Diamond llegó a un 96 %. En FrontierMath Tier 4 obtuvo un 97,6 %. OpenAI informó además que Astra ayudó a obtener nuevos resultados sobre las brechas entre números primos.
En una de esas investigaciones matemáticas, Astra ayudó a reducir de 240 a 186 el límite conocido para la distancia entre pares de números primos que aparecen infinitamente. La compañía también presentó un resultado sobre las brechas inusualmente grandes entre números primos.
La forma de interactuar con instrucciones incompletas también cambió. Astra puede utilizar el contexto disponible para resolver vacíos rutinarios, preguntar cuando una decisión puede alterar el resultado y continuar trabajando en las partes de una tarea que no dependen de la respuesta del usuario. En Codex, OpenAI incorporará además una función para conservar información entre ventanas de contexto y recuperar posteriormente requisitos o resultados anteriores.
En paralelo, OpenAI dijo que Astra fue entrenado en su mayor ejecución de entrenamiento hasta ahora, con más de 100.000 GPU en su instalación Stargate de Texas. La compañía también señaló que utilizó otros modelos de manera significativa para supervisar el entrenamiento de Astra.
El salto en ciberseguridad condiciona el acceso
La ciberseguridad es el aspecto que impuso mayores restricciones al lanzamiento. En pruebas sin las salvaguardas de producción, Astra consiguió 100 % en ExploitBench, frente al 78,5 % de GPT-5.6 Sol, y un 42,4 % en ExploitGym, frente a un 30,3 %. En una evaluación con vulnerabilidades de los meses anteriores, además, descubrió y utilizó dos vulnerabilidades zero-day que OpenAI dijo que comunicaría a sus responsables.
La compañía había ralentizado el desarrollo de Astra para realizar pruebas adicionales después de determinar que sus capacidades podían alcanzar el nivel «Critical». La versión disponible para los usuarios mantiene restricciones: rechazará tareas avanzadas como crear exploits de prueba de concepto, mientras que el programa Daybreak permitirá ampliar gradualmente el acceso a funciones defensivas para determinados usuarios.
OpenAI sostiene que Astra también mejoró su capacidad para respetar los límites establecidos por el usuario. En una evaluación inspirada en el incidente de Hugging Face, el modelo no superó el objetivo autorizado en ninguno de los casos analizados, mientras GPT-5.6 Sol lo hizo en un 48 % de las pruebas cuando no contaba con las salvaguardas de producción. Astra tampoco intentó eludir una denegación de Codex Auto-Review en otra evaluación.
Pero esa mejora convive con una dificultad que la propia compañía considera relevante. Las pruebas diseñadas para comprobar si Astra podía evadir la supervisión encontraron que su razonamiento escrito es más difícil de monitorizar que el de GPT-5.6 Sol. OpenAI atribuyó parte de esa diferencia a que el nuevo modelo puede resolver determinadas tareas con menos pasos escritos.
El científico jefe de OpenAI, Jakub Pachocki, dijo que el problema podría limitar el desarrollo futuro si la compañía pierde suficiente confianza en su capacidad para supervisar el comportamiento de los modelos. OpenAI plantea reforzar esa supervisión mediante el seguimiento de la cadena de pensamiento, mecanismos basados en activaciones y otros sistemas de monitorización.
La cuestión de la AGI quedó deliberadamente abierta. Greg Brockman dijo que, si en algunos años se intenta determinar cuándo apareció la inteligencia artificial general, podría considerarse que ocurrió alrededor de este momento y que Astra podría ser el modelo asociado. También dijo personalmente que OpenAI ya está en la era de la AGI.
Esa postura contrasta con una declaración reciente de Sam Altman, en la que describió la AGI como un término mal definido y llegó a calificarlo de concepto de marketing irrelevante. Brockman, en cambio, señaló que cada lector puede decidir si Astra cumple esa definición.
