GPT-6 Astra en Felo Search: el próximo buque insignia de OpenAI, disponible para probar
GPT-6 Astra de OpenAI llega a Felo Search: diez problemas matemáticos abiertos resueltos, la primera calificación de ciberseguridad Crítica y una tasa de rechazo de jailbreak de 91,5%.
OpenAI lanzó Astra el 3 de septiembre y presentó el modelo para trabajo de extremo a extremo: programación, investigación profunda, uso de computadora y creación de documentos. El lanzamiento marcó dos hitos. Diez problemas sin resolver en matemáticas y ciencias de la computación teórica recibieron sus primeras soluciones. Y Astra se convirtió en el primer modelo de OpenAI en cruzar el umbral "Crítico" del Preparedness Framework — un nivel que GPT-5.6 Sol, el buque insignia anterior, no alcanzó.
Felo Search ha añadido GPT-6 Astra a su catálogo de modelos. Selecciónalo junto al micrófono bajo la barra de búsqueda y plantea la clase de pregunta que antes requería un laboratorio de investigación. Esta publicación explica qué es este modelo, qué significa la etiqueta Crítica y cómo aprovecharlo.
Qué es GPT-6 Astra
Astra es el próximo buque insignia de OpenAI. OpenAI lo presenta como "Astra"; la industria y Felo Search lo identifican como el sucesor de la familia GPT-5.6 y lo denominan GPT-6 Astra. OpenAI no ha confirmado el número de versión oficial.
La especificación es pública:
- Ventana de contexto: 1.050.000 tokens
- Salida máxima: 128.000 tokens
- Límite de conocimiento: 30 de abril de 2026
- Entrada: texto e imágenes; salida: texto
- Niveles de esfuerzo de razonamiento desde bajo hasta "xhigh" y "max"
- Precios de API: $10 por millón de tokens de entrada, $50 por millón de salida, $1 por millón de entrada en caché
The Information informó sobre una técnica interna llamada "Recurrent Depth": los datos pasan por las mismas capas varias veces, no en una sola pasada. Debido a que los pasos repetidos dificultan el monitoreo de la cadena de pensamiento, el científico jefe de OpenAI afirmó que la profundidad del grafo de cómputo de Astra se mantiene dentro de un factor de dos respecto a GPT-4, y que el monitoreo sigue como prioridad. OpenAI no ha confirmado la técnica.
Ningún material de OpenAI menciona el número de parámetros. Un informe mencionó una cifra cercana a diez billones; otro análisis estimó decenas de miles de millones. Considera toda afirmación sobre el tamaño como no verificada.
Diez problemas abiertos, resueltos
La primera presentación pública de Astra resolvió diez problemas históricos en matemáticas y ciencias de la computación teórica. Los resultados principales:
- El primer grupo no sófico conocido — una pregunta abierta desde 1999
- Una refutación de la conjetura de rigidez que Alain Connes planteó en 1980
- Tres problemas del conjunto de problemas de Erdős
Cada resultado incluye una prueba verificada por máquina en Lean 4. Investigadores humanos seleccionaron los manuscritos; la máquina comprobó las matemáticas. OpenAI calculó el costo computacional de las diez soluciones, a tarifas de la API Sol, en $2.000. Ningún problema del Premio del Milenio Clay fue resuelto.
Para la búsqueda, esto importa en un aspecto: verificación en varios pasos. Una pregunta que requiere una cadena de inferencias — una prueba, una comprobación de datos, un rastreo bibliográfico — se lleva hasta el final sin omitir pasos.
La etiqueta Crítica: confianza, pero verificación
El Preparedness Framework de OpenAI califica los modelos desde bajo hasta crítico. GPT-5.6 Sol alcanzó "alto". Astra es el primer modelo de OpenAI en el nivel "Crítico" — un nivel donde el modelo puede encontrar vulnerabilidades desconocidas, crear exploits y comprometer sistemas reforzados sin guía humana paso a paso.
Evidencia publicada por OpenAI:
- ExploitBench, un benchmark público de generación de exploits: puntuación de 100%
- ExploitGym: puntuación de 42,4%, frente a 30,3% de GPT-5.6 Sol
- Una prueba interna sobre 20 fallos graves de V8 reportados después del límite de conocimiento de Astra (descartando memorización): tasa de ejecución de código arbitrario de 39% en 76.000 tokens de salida, frente a 1% de GPT-5.6 Sol con presupuesto comparable
- Dos vulnerabilidades zero-day que Astra descubrió e integró en una cadena de exploits; OpenAI las está comunicando a las partes afectadas
- Tasa de rechazo de jailbreak de 91,5%, frente a 59% de GPT-5.6 Sol
- Prueba honeypot que ofrece un atajo para "hacer trampa" en tareas difíciles: GPT-5.6 Sol lo tomó 56% de las veces; Astra, cero veces
Las advertencias forman parte de esta historia. La cifra de 39% proviene de una prueba interna en el nivel de acceso Daybreak Blue — no la configuración de producción predeterminada. Falta verificación externa. OpenAI reforzó el despliegue, sin ofrecer la capacidad bruta: revisión automática previa a la ejecución, monitoreo de acciones y contención, y monitoreo de cadena de pensamiento. El acceso estándar a la API rechaza trabajo avanzado de ciberseguridad, y los controles de seguridad pueden detener una tarea durante la ejecución.
Qué cambia para usuarios de Felo Search
La elección de modelo cambia lo que un motor de búsqueda puede responder. Con Astra en el catálogo, Felo Search responde preguntas que requieren razonamiento sostenido — matemáticas de nivel de investigación, cadenas de hechos múltiples, síntesis entre idiomas — y entrega fuentes citadas para cada afirmación.
Astra ejecuta software como una persona: navegadores, hojas de cálculo, aplicaciones de escritorio, terminales. En OSWorld V2-Offline obtiene 72,6%, frente a 65,7% de GPT-5.6 Sol, y la duración media de tareas bajó de 75 minutos a 40. En Codex mantiene notas contextuales autorreflexivas — un registro de la tarea actual que persiste entre ventanas de contexto.
- Plantea una pregunta abierta y recibe una respuesta con fuentes adjuntas
- Envía una tarea de varios pasos y observa el razonamiento desplegarse
- Compara modelos en la misma pregunta y elige uno por tarea
Una nota honesta: un modelo con calificación Crítica dentro de un producto de consumo exige responsabilidad. OpenAI limita las capacidades más potentes, y Felo presenta este modelo como una opción entre varias. El trabajo sigue igual — buscar, razonar, verificar.
Acceso: la ola de lanzamiento de OpenAI fue para organizaciones del Trusted Access Program, con planes Plus, Pro, Business y Enterprise y la API general en los días siguientes. Felo Search mantiene el modelo en su catálogo desde el día de lanzamiento — el enlace de experiencia lo abre, sin importar el plan.
Cómo usar GPT-6 Astra en Felo Search
Felo Search agrupa todos los modelos en un selector: cambiar requiere un toque:
- Inicia sesión en felo.ai.
- Abre el selector de modelos — el nombre del modelo junto al micrófono bajo la barra de búsqueda, marcado con la flecha pequeña.
- Selecciona GPT-6 Astra.
- Haz tu pregunta y lee la respuesta citada.
El enlace de experiencia hace lo mismo — abre Felo Search con GPT-6 Astra preseleccionado:
Enlace de experiencia: Felo Search con GPT-6 Astra
Preguntas que vale la pena plantear esta semana
- Una demostración matemática de un libro abierto — con los pasos de razonamiento mostrados
- Una comparación de dos artículos a través de una barrera idiomática
- Una cadena de hechos múltiple — "¿qué modelo, lanzado a la mitad del precio de su predecesor, obtuvo peor resultado en este benchmark?"
Prueba GPT-6 Astra en Felo Search
Astra está en el catálogo de modelos de Felo Search. Abre el enlace de experiencia, cambia el modelo y plantea la pregunta que pensabas que un motor de búsqueda no podía responder.
Prueba GPT-6 Astra en Felo Search — abre el enlace de experiencia
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