GPT-6 Astra a été récemment publié. J'y ai eu accès vendredi soir, heure européenne, et je l'utilise intensivement depuis. Dans cet article, je partagerai mes premières impressions sur le modèle et les techniques que j'utilise pour en tirer le maximum et maximiser son efficacité. Je partagerai également certains des inconvénients que j'ai rencontrés avec le modèle et comment je tente d'y faire face dans les semaines à venir, lorsque j'utiliserai de plus en plus le modèle, et nous essaierons de maximiser ma productivité avec lui.

Pourquoi utiliser GPT-6 Astra ? Tout d'abord, j'aime toujours expliquer pourquoi vous devriez vous intéresser au sujet d'un article. Dans ce cas, c'est parce que GPT-6 est la dernière version d'OpenAI, qui est l'un des laboratoires de pointe. Cela en fait naturellement l'un des LM que vous voulez immédiatement essayer pour voir comment il fonctionne sur mes flux de travail. Mes flux de travail consistent principalement en des tâches de codage, bien que j'aie également d'autres tâches comme utiliser mon ordinateur, naviguer dans le navigateur et faire des recherches, donc mesurer son efficacité pour la recherche approfondie et ainsi de suite.

Mes premières impressions de GPT-6 Astra : Immédiatement, dès que j'ai commencé à utiliser le modèle, j'ai commencé à tester quelques choses : l'exécuter sur des tâches que j'ai déjà faites, l'exécuter sur de nouvelles tâches (implémentations de fonctionnalités et corrections de bugs), et commencer à chercher des opportunités de refactorisation. Mes premières impressions seront donc basées sur mon expérience lors de l'exécution de ces trois tâches. Je voudrais cependant noter que les premières impressions pourraient ne pas donner la meilleure image de la qualité du modèle de codage. Je me souviens que lors de la sortie de GPT 5.6 Sol, j'ai eu de très bonnes premières impressions, mais avec le temps, j'ai commencé à remarquer quelques bizarreries.

En ce qui concerne l'exécution de tâches que j'ai déjà faites et vérifiées, je dirais que GPT-6 a bien sûr pu toutes les accomplir. Mais une chose que j'ai réellement remarquée en faveur de GPT-6, c'est qu'il y est parvenu beaucoup plus rapidement, et je ne pense pas que cela ait quoi que ce soit à voir avec la vitesse d'inférence. D'après mon expérience, cela semble simplement indiquer que le modèle est plus efficace pour utiliser ses jetons et plus capable de terminer les tâches rapidement. Cette impression a été davantage vérifiée lorsque j'ai commencé à exécuter le modèle sur de nouvelles tâches également. Il semble que le modèle ait pu terminer les tâches très rapidement tout en les faisant correctement, du moins par rapport à la génération précédente de modèles d'OpenAI et par rapport à Claude Fable 5.

Entités clés : Entreprises : OpenAI, Towards Data Science