OpenAI 内部新模型 BenchCAD 2.0 跑分较 GPT 6 Astra 提升约 47%

据科技媒体TestingCatalog报道，从10月31日起，部分Codex用户的使用量分析页面出现了GPT 6.2 Astra的独立记录，但模型选择界面仍显示GPT 6 Astra。

X平台博主Token Gremlin发布的截图显示，某账户约19.8%的模型调用被计入GPT 6.2 Astra，约80%仍归属于GPT 6 Astra。不同用户截图中的调用比例存在差异，有开发者据此推测，OpenAI可能正在通过后台请求路由开展A/B测试。

此外，11月3日，海外模型追踪账号LuminaBench声称，OpenAI API模型列表中曾短暂出现“rc-ada-or-vm”和“rc-ada-sh-vm”两个新标识，随后消失。部分开发者猜测，这些代号可能与新模型的发布候选版本有关，但目前尚无证据能够确认其对应GPT 6.2 Astra。

值得注意的是，OpenAI尚未正式公布GPT 6.2 Astra，也未确认上述灰度测试及新模型的发布时间。社交平台流传的部分模型演示视频同样存在真实性争议，不能作为新模型性能已经得到验证的依据。

就在灰测传闻持续发酵之际，OpenAI于11月3日发布题为《加速面向物理世界的工程发展》的技术博文，披露了AI模型在机械设计、电子工程及实体制造领域的最新进展。

其中最受关注的是一组尚未发布模型的测试成绩。

在BenchCAD 2.0工程基准测试中，现款GPT 6 Astra在最高推理设置下的平均得分为0.594，而一款被OpenAI称为“更新的内部模型”的平均得分达到0.875，相对提升约47.3%。

BenchCAD 2.0主要评估模型重建三维机械零件及装配体、识别电路板连接关系等能力。OpenAI认为，这一结果初步表明，新一代模型有望进一步提高专业工程设计的迭代效率。

不过，OpenAI并未披露这款内部模型的正式名称，也没有说明其是否就是近期传闻中的GPT 6.2 Astra。上述成绩属于特定工程基准测试结果，尚不能直接代表真实制造任务的整体成功率。

除了公布模型跑分，OpenAI还展示了GPT 6 Astra参与实体硬件设计的案例。

按照官方介绍，两名工程师利用GPT 6 Astra，在不到一周时间内完成了一款便携式AI设备的设计工作。该设备可通过语音与Codex交互，模型参与了外壳结构、内部机械组件、PCB电路板、电子元器件、用户界面及固件软件的设计。

整个设计过程中，工程师没有直接手工修改模型生成的设计。随后，代工厂在不到一个月的时间里制造出了一小批实体原型机。

但OpenAI也承认，将设计转化为可制造产品仍需要多轮人工审查与迭代。GPT 6 Astra尚不能始终准确考虑生产工艺限制、制造公差和装配细节。

OpenAI同时披露，自今年2月以来，其硬件团队使用AI模型消耗的Token数量已经增长23倍。Codex和ChatGPT正被用于计算机辅助设计、制造图纸生成、工程仿真及设计审查等工作。

在外部合作方面，OpenAI宣布与马自达开展新的研究合作，探索利用AI辅助汽车空气动力学及碰撞安全设计。GPT 6 Astra能够生成不同的车头几何造型，并结合气流仿真帮助工程师评估设计方案。

马自达首席工程师中田明宏表示，借助AI探索和模拟数十种设计变体，工程师能够更清楚地理解哪些造型特征会影响空气动力学表现，以及设计师在哪些区域拥有更大的造型自由度。

OpenAI还扩大了与印第赛车队Chip Ganassi Racing的合作，尝试将现有零部件的三维扫描数据转换为可编辑CAD模型和二维制造图纸，以减少工程师在逆向建模及原型开发中的重复工作。

从Codex后台出现的新模型标识，到官方公布的内部模型工程跑分，近期一系列信息显示，OpenAI正在继续推进大模型的编程、计算机操作及实体工程设计能力。

不过，GPT 6.2 Astra是否已经进入正式灰测、内部新模型是否对应这一版本，以及新模型何时发布，目前仍有待OpenAI官方确认。