GPT-6 Astra был недавно выпущен. Я получил доступ к нему в пятницу вечером по европейскому времени и с тех пор активно его использую. В этой статье я поделюсь своими первыми впечатлениями о модели и методах, которые я использую, чтобы извлечь из модели как можно больше и максимизировать ее эффективность. Я также расскажу о некоторых недостатках, с которыми я столкнулся при использовании модели, и о том, как я планирую с ними справляться в ближайшие недели, когда буду использовать модель все больше и больше, и мы попытаемся максимизировать мою продуктивность с помощью модели.

Почему использовать GPT-6 Astra? Во-первых, мне всегда нравится объяснять, почему вам стоит обратить внимание на тему статьи. В данном случае это потому, что GPT-6 — это последний выпуск OpenAI, одной из передовых лабораторий. Это естественно делает его одной из языковых моделей, которые вы сразу хотите попробовать, чтобы увидеть, как она работает в моих рабочих процессах. Мои рабочие процессы в основном состоят из задач кодирования, хотя у меня есть и другие задачи, такие как использование компьютера, перемещение по браузеру и проведение исследований, поэтому важно измерить, насколько хорошо она работает для глубоких исследований и так далее.

Мои первые впечатления о GPT-6 Astra: Сразу же, как только я начал использовать модель, я начал тестировать несколько вещей: запуск ее на задачах, которые я выполнял раньше, запуск на новых задачах (реализация функций и исправление ошибок) и начал искать возможности для рефакторинга. Таким образом, мои первые впечатления будут основаны на моем опыте выполнения этих трех задач. Однако я хотел бы отметить, что первые впечатления могут не дать наилучшей картины того, насколько хороша модель кодирования. Я помню, когда был выпущен GPT 5.6 Sol, у меня были чрезвычайно хорошие первые впечатления, но со временем я начал замечать некоторые особенности.

Что касается выполнения задач, которые я выполнял ранее и проверил, я бы сказал, что GPT-6, конечно, смог выполнить их все. Но одна вещь, которую я действительно заметил в пользу GPT-6, — это то, что он справился намного быстрее, и я не думаю, что это связано со скоростью вывода. По моему опыту, это просто означает, что модель более эффективно использует свои токены и более способна быстро завершать задачи. Это впечатление было дополнительно подтверждено, когда я начал запускать модель и на новых задачах. Похоже, модель могла выполнять задачи очень быстро, при этом делая это правильно, по крайней мере, по сравнению с предыдущим поколением моделей OpenAI и по сравнению с Claude Fable 5.

Ключевые сущности: Компании: OpenAI, Towards Data Science