GPT-6 Astra wurde kürzlich veröffentlicht. Ich habe am Freitagabend, europäischer Zeit, Zugang dazu erhalten und nutze es seitdem ausgiebig. In diesem Artikel teile ich meine ersten Eindrücke von dem Modell und die Techniken, die ich nutze, um so viel wie möglich aus dem Modell herauszuholen und seine Effektivität zu maximieren. Ich werde auch einige der Nachteile teilen, die ich mit dem Modell erlebt habe, und wie ich versuche, sie in den kommenden Wochen zu bewältigen, wenn ich das Modell immer mehr nutzen werde, und wir versuchen werden, meine Produktivität mit dem Modell zu maximieren.

Warum GPT-6 Astra verwenden? Zunächst erkläre ich immer gerne, warum Sie sich für das Thema eines Artikels interessieren sollten. In diesem Fall, weil GPT-6 die neueste Veröffentlichung von OpenAI ist, einem der führenden Labore. Das macht es natürlich zu einem der LMs, die Sie sofort ausprobieren möchten, um zu sehen, wie gut es in meinen Arbeitsabläufen funktioniert. Meine Arbeitsabläufe bestehen hauptsächlich aus Codierungsaufgaben, obwohl ich auch andere Aufgaben habe, wie die Nutzung meines Computers, das Bewegen im Browser und das Durchführen von Recherchen, also messe ich, wie gut es für tiefgehende Recherchen und so weiter funktioniert.

Meine ersten Eindrücke von GPT-6 Astra: Sofort, als ich begann, das Modell zu verwenden, begann ich, einige Dinge zu testen: Es auf Aufgaben auszuführen, die ich zuvor erledigt habe, es auf einige neue Aufgaben auszuführen (Feature-Implementierungen und Fehlerbehebungen) und nach Refactoring-Möglichkeiten zu suchen. Meine ersten Eindrücke basieren daher auf meiner Erfahrung bei der Ausführung dieser drei Aufgaben. Ich möchte jedoch anmerken, dass erste Eindrücke möglicherweise nicht das beste Bild davon vermitteln, wie gut das Codierungsmodell ist. Ich erinnere mich, als GPT 5.6 Sol veröffentlicht wurde, hatte ich extrem gute erste Eindrücke, aber im Laufe der Zeit begann ich, einige Eigenheiten zu bemerken.

Wenn es also darum geht, Aufgaben auszuführen, die ich zuvor erledigt und verifiziert habe, würde ich sagen, dass GPT-6 natürlich in der Lage war, sie alle zu erledigen. Aber eine Sache, die ich tatsächlich zugunsten von GPT-6 bemerkt habe, ist, dass es viel schneller erreicht wurde, und ich glaube nicht, dass dies etwas mit der Inferenzgeschwindigkeit zu tun hat. Meiner Erfahrung nach scheint es nur so, dass das Modell seine Tokens effektiver nutzt und besser in der Lage ist, Aufgaben schnell abzuschließen. Dieser Eindruck wurde weiter bestätigt, als ich begann, das Modell auch auf neuen Aufgaben auszuführen. Es scheint, dass das Modell in der Lage war, Aufgaben super schnell abzuschließen und dabei auch korrekt zu handeln, zumindest im Vergleich sowohl zur vorherigen Generation von OpenAI-Modellen als auch im Vergleich zu Claude Fable 5.

Wichtige Entitäten: Unternehmen: OpenAI, Towards Data Science