GPT-6 Astra正式推送 性能追平Claude Fable5

GPT-6 Astra正式向订阅用户推送的消息传来时，我原本以为还要再等一周，结果周末就用上了，甚至还攒了三张重置卡，这种宽裕的使用体验之前很少有。

经过一下午多会话的深度测试，我可以给出一个客观的评价：这一次GPT-6 Astra真正完成了升级，完全追平了Claude Fable 5，OpenAI也终于回到了三年前的黄金时代。这个判断没有任何偏向性，只是基于实打实的使用体验。

相比Claude Fable 5的额度限制，OpenAI这次直接开放了100%的可用额度，没有任何套路，这一点就足够诚意满满。而且整体性能更全面，是真正的水桶级模型，更关键的是，我们终于可以毫无限制地使用这款顶级模型了。

用过之前的GPT-5.6 Sol的用户应该知道，之前为了约束模型的过度设计和错误输出，我们在Codex里设置了大量限制规则。但对于GPT-6 Astra这种智能水平已经跃升的模型来说，这些旧规则反而会束缚它的发挥，就像用约束小学生的手册去要求博士生，完全没必要。

我已经简化了全局规则文档AGENT.md，只保留了必要的偏好和实际场景，甚至鼓励模型更自由地完成任务。这份文档可以直接复制到Codex的个性化设置中，或者直接发送给Codex让它帮忙优化，具体的优化提示可以参考下面的内容：

# AGENT.md

## 沟通
- 面向用户的叙述默认使用简体中文；代码、命令和技术标识保持英文。
- 先给影响与结论，再给行动、待决策和必要证据；没有对应内容就省略。
- 技术细节只保留对理解结论、判断风险或复现结果有帮助的部分。

## 指令优先级
- 遵守系统、平台和安全约束。
- 用户当前明确指令优先于 Skill、历史记忆和默认偏好。
- 项目目录中的 `AGENTS.md` 只在该项目范围内补充或覆盖全局规则。

## 执行方式
- 用户表示要开始新工作或修复现有问题时，持续推进，直到用户的目标完成，在目标方向上自主推进。
- 向用户提问之前，先完成上下文里已经授权、并且能把下一步变成可审查结果的工作。用户批准的应该是具体、可检查的结果。
- 用户建议不适合目标时直接说，不要迎合。
- 不要因为假想风险，主动加警告、免责声明、审批流程或安全/合规清单。

## 测试与验证
- 不要为可逆、影响小、只是复述实现的改动写测试。
- 跑与本次改动相称的测试，并完成必要检查。这些通过之后，只有出现新改动、新失败或尚未解决的疑点时，才扩大或重复测试；否则继续把任务做完。
- 收尾删掉本次产生、之后用不上的临时文件。

## 工具与并行
- 网页控制台无 CLI/API 时用已登录的Chrome浏览器；飞书优先 `lark-cli`。
- 只有存在真正独立的工作流，且委派能节省时间或提升质量时才使用子 Agent。
- 共享状态、连续决策和简单任务由当前 Agent 直接完成；委派任务必须有明确输入、输出和完成判据，最终结论由主 Agent 汇总并验证。

## 规则来源
- 全局规则维护在当前生效的 canonical `AGENTS.md`；`CLAUDE.md` 只作兼容入口，不复制规则正文。
- 项目事实、生产状态、历史决策和对外契约以项目级 `AGENTS.md` 及其指定的脚本、探针、决策记录和合同文件为准。

如果想要让Codex帮你优化这套规则，可以直接发送这段提示：

审阅我的 AGENTS.md 和 Skills，寻找不清晰、冲突或重叠的指令。
重点检查：
1. 自主性
2. 澄清
3. 批准
4. 任务完成
找出会导致重复确认、提前停止、过度工程或任务无法完成的规则。
然后帮我进行优化，所有的优化，都是为了GPT-6 Astra这种超级模型所服务的。

1. 响应速度大幅提升

最直观的感受就是速度变快了太多，之前的GPT-5.6 Sol已经慢到几乎无法正常使用。我之前处理AIHOT的BUG修复，一个任务就要花3个多小时，封禁IP的策略任务也要1小时以上，另一个BUG修复更是花了2小时，一天的时间大部分都耗在等待上，完全无法高效工作。

这次GPT-6 Astra的速度提升非常明显，估计是OpenAI调配了更多算力支持新模型。比如之前需要20分钟起步的大型系统审查和优化，现在只需要10分钟就能完成，操作电脑和浏览器的速度也快了一倍。

当然，这也可能是刚上线的短期效果，不过目前的体验已经足够惊艳。相比GPT-5.6 Sol，整体体验提升巨大，不过和Grok、Gemini相比，交互丝滑度还是略有差距，有朋友调侃和Gemini交互就像便秘般丝滑，这个比喻倒是挺形象的。

2. 前端开发与视觉审美史诗级升级

之前看到官方案例的时候就已经很期待了，实际测试之后才发现，这款模型的视觉生成能力远超预期。我用几个经典的Prompt进行了测试，效果完全超出了想象。

测试一：月面探测车3D网页

我要求生成一个包含高精度写实月面探测车的网页，探测车能在月球表面缓慢行驶，支持鼠标缩放旋转浏览。GPT-5.6 Sol生成的效果非常粗糙，细节和动画都有明显问题，而GPT-6 Astra生成的效果细节拉满，材质和物理效果都非常真实，完全是一句话生成的顶级效果。

测试二：家居建筑3D模型网页

我要求生成包含多房间的家居3D模型，支持切换材质、昼夜模式、单独浏览房间和一键切换平面图。GPT-5.6 Sol的生成效果已经比很多同类模型优秀，但对比GPT-6 Astra的结果，差距一目了然，只能说后者的表现完全可以用“震撼”来形容。

无论是高精度的工业模型、场景还原，还是平面网页设计的形式感和排版，GPT-6 Astra都补上了之前最大的短板，终于达到了顶级的视觉创作水平，这或许就是AGI级别的能力体现。

3. 代码开发能力追平Fable 5

之前因为Claude账号的问题，我有很长一段时间只能依赖GPT-5.6 Sol，但这款模型在代码深度和系统优化方面表现一般，只能解决表层问题，无法从本质上找到系统的优化点。之前用GPT-5.6 Scan我的AIHOT项目，几乎没有发现明显的性能问题，但GPT-6 Astra却找出了大量隐藏的性能漏洞。

我让它列出所有问题后，直接定义修复目标，整个修复过程包括CI和部署时间只花了2小时，而且它还自动保留了三个需要我确认的关键修改，这些修改确实会影响线上产品体验，确认后就能完成全面的系统迭代。

这次Codex和GPT-6 Astra的配合还有一个重要更新：之前长任务依赖反复压缩历史对话来节省上下文，但这样很容易丢失细节。现在GPT-6 Astra支持跨窗口笔记功能，可以检索旧窗口的消息和工具结果，带来了几个明显的好处：

• 减少反复摘要造成的信息损失
• 减少上下文窗口被旧内容长期占用
• 减少因为记忆丢失而重复探索
• 改善长任务的连续性

这个功能目前还是实验性的，需要手动开启，你可以发送这段提示来启用：

在当前机器上安全开启 Codex 实验性上下文管理功能。
请定位实际生效的 Codex 配置目录和 `config.toml`，修改前先创建带时间戳的备份。然后启用下面的配置：
[features.context_management]
experimental_mode = true
如果该 table 已存在，只更新对应键，避免重复 TOML table。完成后做语法检查，并重新读取配置验证值为 `true`。不要修改任何无关配置、项目文件或代码。最后报告实际修改文件、备份文件、验证结果，以及我是否需要重启 Codex 并新建任务。

重启Codex后就能生效，我体验下来上下文管理更加精准，也更节省额度。之前的GPT-5.6 Sol总是过度设计、过度防御，就像受过创伤的孩子谨小慎微，而这次GPT-6 Astra的过度设计和防御都少了很多，完成的任务质量也更高。

当然，Computer Use功能还有提升空间，比如操作Blender的时候还是需要更多摸索，不过整体的UI走查和测试速度已经比之前精准和快速很多，后续可以单独出一期关于GPT-6 Astra操控专业软件的内容。

4. 写作能力优化

写作能力也是很多用户关心的点，我用之前的写作Skill测试了白描手法的故事，GPT-6 Astra的表现明显优于GPT-5.6 Sol，用词更精准，没有冗余的描述，氛围和悬念感的渲染也更好，开始有了节奏上的处理。

我还让它续写之前的一篇科普文章，2000多字的内容直接由模型直出，文风结构和原文非常接近。不过在中文科普写作中，GPT模型还是存在啰嗦、重复观点的问题，相比之下Gemini 2.5 Pro和Claude Opus 4.5在中文意境和留白的把握上还是更胜一筹。

对于写作来说，GPT-6 Astra的提升是明显的，但并没有颠覆性的变化。如果想要获得更好的效果，直接提供2-3篇精准的范文参考，效果可能比使用专门的写作Skill更好。

写在最后

总的来说，GPT-6 Astra是一款非常优秀的顶级模型，整体性能达到了Fable级别的水桶级表现，完全对得起GPT-6的命名。这两年OpenAI经历了不少起伏，从几乎没有对手到被Anthropic压制，如今终于迎来了翻盘的时刻。

ChatGPT依然是我日常使用最多的AI应用，无论是聊天查资料还是作为游戏攻略搭子都非常好用，Codex也是我最常用的Agent工具，功能丰富且体验极佳。能够重新用上顶级的AI工具，确实让人感到兴奋，欢迎回来，OpenAI。