Primero en el nivel Critical cibernético · Lanzado el 3 de septiembre de 2026
GPT-6 Astra
GPT-6 Astra es el nuevo modelo insignia de OpenAI, lanzado el 3 de septiembre de 2026 y disponible desde hoy en Felo AI Search y en la Felo API.
- 100%
- ExploitBench
- 100% · frente al 78.5% de GPT-5.6 Sol
- 98%
- FrontierMath Tier 4
- 98% · satura el nivel · ARC-AGI-3 99.9%
- 2
- Días cero descubiertos
- 2 · encontrados en la evaluación interna de ExploitBench de OpenAI, revelados a los mantenedores
- 59.3%
- Agents' Last Exam
- 59.3% · el mejor de la comparativa · 65% menos tokens de salida que Opus 5
Lo que revelan las divulgaciones
OpenAI ha publicado más información sobre la seguridad de Astra que sobre su funcionamiento interno. Estos son los puntos que ha confirmado.
Matemáticas primero, luego ciberseguridad
El 1 de agosto de 2026 OpenAI informó de que Astra logró nuevos resultados en 10 problemas antes sin resolver de matemáticas y ciencias de la computación teóricas, con pruebas formalizadas en Lean. El 4 de septiembre compartió dos resultados más sobre las diferencias entre números primos: una cota de 186 para las diferencias cortas entre primos, mejorada desde 246 y después desde la de 240 de Julia Stadlmann,, y una mejora en un término de la cota vigente desde hace tiempo para las diferencias entre números primos anormalmente grandes, que no había cambiado en más de 80 años. FrontierMath Tier 4 se satura al 98%. Ese mismo mes, las evaluaciones internas lo situaron por encima del umbral cibernético Critical del propio OpenAI.
Arquitectura recurrente, según los informes
The Information informa de que Astra reutiliza el mismo conjunto de capas en bucles: más cómputo por token sin acumular parámetros, a costa de un razonamiento difícil de inspeccionar. La página del producto de OpenAI no revela la arquitectura ni el número de parámetros, no ha confirmado el diseño y el científico jefe Jakub Pachocki ha desmentido las afirmaciones más llamativas. El rumor de los 10 billones de parámetros no está confirmado.
Se retrasó porque era potente
Sam Altman afirmó que Astra terminó su entrenamiento hace tiempo; OpenAI retuvo el lanzamiento para terminar las barreras de seguridad, el trabajo de alineación y los mecanismos de protección después del incidente de Hugging Face de julio de 2026. Para los modelos posteriores a Astra, OpenAI asegura que ralentizará deliberadamente el desarrollo cuando se necesite más tiempo para la seguridad.
Lo que OpenAI reporta que puede hacer
Las cifras siguientes son las que reporta OpenAI, tomadas de la actualización de seguridad del 3 de septiembre y de la página del producto del 4 de septiembre. No han sido reproducidas de forma independiente.
Primer modelo en el nivel Critical cibernético
Según el Preparedness Framework, Critical significa que un modelo puede llevar a cabo un ataque completo contra un sistema real endurecido a partir de una instrucción de alto nivel, o encadenar varias vulnerabilidades de día cero. GPT-5.6 Sol obtuvo la calificación High, un nivel por debajo. Astra es además el modelo más alineado de OpenAI: en una evaluación inspirada por el incidente de Hugging Face, sobrepasó su objetivo autorizado un 0% de las veces, frente al 48% de GPT-5.6 Sol, y en la prueba de estrés de seguridad del uso de computadora de la página del modelo su tasa de resultados desalineados fue del 2.4% frente al 22.0% de Sol, con un 9.5% para Claude Fable 5.1, un 18.3% para Fable 5 y un 11.5% para Opus 5, la más baja de cualquier modelo de frontera probado.
100% en ExploitBench y días cero encontrados
Sin las salvaguardas de producción, Astra logró un 100% en ExploitBench (78.5% en GPT-5.6 Sol) y un 42.4% en ExploitGym (30.3% en Sol). En el nuevo conjunto de datos ExploitBench (junio-agosto de 2026), construido con las vulnerabilidades de los tres meses anteriores,, alcanzó un 39.0% frente al 5.5% de Sol, y durante esa evaluación descubrió y explotó dos días cero que se desconocían hasta entonces, que OpenAI está revelando a sus mantenedores. Las evaluaciones de expertos constataron que lograba ejecución arbitraria de código en navegadores endurecidos y exploits de escalada de privilegios en sistemas operativos endurecidos.
Más capacidad con menos tokens
En Agents' Last Exam, Astra obtuvo un 59.3% con aproximadamente un 65% menos de tokens de salida que Opus 5. En OSWorld 2.0 alcanza un 72.6% en unos 40 minutos por tarea, frente al 65.7% en unos 75 minutos de GPT-5.6 Sol: un 47% menos de tiempo. En Codex, la combinación completa las tareas de Mind2Web 1.9 veces más rápido, y OpenAI reporta costes de API aproximadamente un 9-86% más bajos en los benchmarks en los que lidera. Astra también puede conservar notas entre ventanas de contexto en Codex, preservando los detalles acumulados en lugar de compactarlos repetidamente en un único resumen, experimental hoy y activado mediante config.toml, pasando a ser el valor por defecto para Astra en las próximas semanas, mientras que las ventanas de contexto anteriores siguen siendo buscables.
Más rechazos que el modelo al que sustituye
Astra rechazó el 91.5% de los intentos de jailbreak cibernético, frente al 59% de GPT-5.6 Sol; cayó en un 0% de los objetivos honeypot frente al 56%; nunca intentó eludir una denegación de la revisión automática (Sol: 5.3%) y es tres veces menos propenso a hacer afirmaciones inexactas sobre sus capacidades. En las evaluaciones internas de la página del modelo obtuvo después un 0.00% frente al 0.29% de Sol en el benchmark de elusión y un 4.2% frente al 12.2% en alucinaciones sobre capacidades.
GPT-6 Astra frente a los mejores modelos de frontera
Resultados de frontera publicados por los proveedores: GPT-6 Astra frente a GLM-5.2, DeepSeek-V4-Vision-Exp, Opus 4.8, GPT-5.6 Terra y Gemini 3.7 Flash. La columna de GPT-6 Astra se completa con la página del modelo de OpenAI y su actualización de seguridad; "-" marca un benchmark que OpenAI no ha publicado para Astra. Cuanto más alto, mejor: la negrita marca la mejor puntuación de cada fila.
Benchmark
GPT-6 Astra
GLM-5.2
DeepSeek-V4-Vision-Exp
Opus 4.8
GPT-5.6 Terra
Gemini 3.7 Flash
Programación
Terminal Bench 2.1
-
81.0
83.9
85.0
87.4
85.8
DeepSWE v1.1
-
46.2
59.3
58.0
69.6
65.3
NL2Repo
-
48.9
57.7
69.7
-
-
Agéntico
Toolathlon Verified
-
59.9
75.9
76.2
74.9
-
AutomationBench v1.0.6
41.5
26.2
38.8
41.0
37.2
52.3
Agents' Last Exam
59.3
20.4
27.3
27.0
28.0
-
HLE w/ Tools
-
54.7
55.1
57.9
-
-
GDPval-AA v2
-
1504
1675
1582
1571
1527
Visión
OfficeQA Pro
-
-
57.9
48.9
-
-
CharXiv Reasoning w/ Tools
-
-
80.4
89.9
88.0
88.7
Chartography w/ Tools
-
-
64.3
75.0
68.0
65.0
BabyVision
-
-
35.1
46.8
61.6
70.9
MVbench
-
-
69.4
67.1
75.0
82.2
MMVU
-
-
72.7
67.4
75.8
82.3
Fuente: ficha oficial del modelo de Z.ai, agosto de 2026, para las columnas de comparación; la columna de GPT-6 Astra procede de la página del modelo de OpenAI y su actualización de seguridad (3-4 de septiembre de 2026). "-" significa que OpenAI no ha publicado ese benchmark para Astra. Datos reportados por los proveedores; los resultados pueden variar según la configuración de la evaluación.
Reportado por OpenAI: 100% en ExploitBench · 98% en FrontierMath Tier 4 · 99.9% en ARC-AGI-3 · 42.4% en ExploitGym · 96.0% en GPQA Diamond · 59.3% en Agents' Last Exam · 88.0% en SRE-Bench (99.2% en cuatro intentos) · 64.6% en Terminal-Bench Science 0.1 · 57.5% Terminal-Bench 4.0 · 93% ScreenSpot-Pro · 41.5% AutomationBench
Leer la página de GPT-6 Astra de OpenAICurvas oficiales de coste y precisión
OpenAI representó el coste de la API frente a la precisión en la página del modelo. El gráfico inferior solo cubre GPT-6 Astra y GPT-5.6 Sol; la tabla recoge la mejor puntuación reportada de los cinco modelos.
Benchmark
GPT-6 Astra
GPT-5.6 Sol
Claude Fable 5.1
Claude Fable 5
Claude Opus 5
OSWorld 2.0 · Offline
75.5% @ $9
65.5% @ $8.5
-
-
70% @ $24.5
ScreenSpot-Pro
93% @ $0.09
77% @ $0.045
-
-
-
Agents' Last Exam
59.3% @ $8
53.5% @ $4
-
48.5% (reported)
55.5% (reported)
ExploitGym honeypot (lower is better)
0.0%
48.2%
-
-
-
Terminal-Bench 4.0
57.5% @ $6.5
37.5% @ $8.5
56% @ $21
45% (reported)
52.5% (reported)
FrontierMath Tier 4 (v2)
97.5% @ $1
78% @ $0.4
87.5% (reported)
78% @ $4.75
72.5% (reported)
ARC-AGI-3
99.9%
7.8%
-
-
30.2%
Terminal-Bench Science 0.1
64.6% @ $35
22.5% (reported)
52.5% @ $35
21% (reported)
30% (reported)
AutomationBench
41.5% @ $1.75
18% @ $1.15
31% (reported)
17.5% @ $3.65
26.5% (reported)
Fuente: página del modelo GPT-6 Astra de OpenAI (4 de septiembre de 2026). "@ $X" es el coste de la API con la mejor puntuación; "reported" marca una puntuación única reportada, sin curva de coste. ExploitGym honeypot es la única métrica en la que un valor más bajo es mejor.
La tabla comparativa oficial completa
La tabla completa de la página de GPT-6 Astra de OpenAI: nueve categorías, 40 benchmarks y seis modelos. Cada puntuación es el máximo a cualquier nivel de esfuerzo; "-" significa que OpenAI no ha reportado ese benchmark para ese modelo. Los dígitos en superíndice remiten a las notas al pie de la página de OpenAI.
Benchmark
GPT-6 Astra
GPT-5.6 Sol
Claude Fable 5.1
Claude Fable 5
Claude Opus 5
Gemini 3.8 Flash
Uso de computadora
Agents' Last Exam
59.3%
53.6%
-
48.7%
55.5%
-
OSWorld 2.0 (v2026.08.08, offline set, partial score)
72.6%
65.7%
-
-
70.2%³
-
ScreenSpot-Pro (no tools)
92.7%
76.9%
-
87.3%¹⁷
-
-
Profesional
AutomationBench
41.4%
18.1%
31.4%
17.4%
26.9%
-
BenchCAD
95.9%
83.3%
84.3%⁵
67.5%⁵
82.1%⁵
-
BrowseComp
91.5%
90.4%
-
87.4%
90.8%
-
OpenScore String Quartets (1 - OMR-NED)
0.84
0.19
-
-
-
-
Internal Design Tasks
50.0%
47.4%
-
35.8%
-
-
Internal Data Science Tasks
40.9%
30.5%
-
34.7%
-
-
Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1
61.2
60.9
65.7
62.1
63.1
58.7
Programación
Terminal-Bench 4.0
57.9%
37.3%
55.8%
44.5%
52.6%
19.1%
DeepSWE v1.1
74.1%
72.7%
67.4%
69.9%
73.7%
73.8%
FrontierCode 1.1 Extended (score)
64.5%⁸
60.6%
63.6%
64.9%
63.6%
56.3%
FrontierCode 1.1 Main (score)
53.3%⁸
47.5%
50.9%
53.5%
53.4%
43.6%
Internal Database Migration Tasks
63.9%
42.7%
57.8%
50.3%
-
-
Artificial Analysis Coding Agent Index v1.4
67.0
65.1
-
67.2
68.1
61.2
Académico
Terminal-Bench Science 0.1
64.6%
22.4%
52.6%
21.4%
30.0%
-
FrontierMath Tier 4 (v2)
97.6%
83.0%
87.8%
87.8%
73.2%
-
GPQA Diamond
96.0%
94.6%
93.7%
92.6%
93.7%
95.3%
Humanity's Last Exam (w/ tools)
57.2%
-
65.0%
63.8%
63.6%
-
Ciencias y salud
GeneBench Pro
37.1%
32.3%
-
-
-
-
MedChemBench (Internal)
49.3%
47.4%
-
-
-
-
LifeSciBench
60.3%
59.9%
-
-
-
-
HealthBench Professional (length-adjusted)
63.4%
60.5%
58.1%¹¹
60.9%¹¹
56.4%¹¹
52.1%
Ciberseguridad
ExploitBench
100.0%
78.5%
-
-
70%
-
ExploitGym
42.4%¹³
30.3%¹³
30.4%¹⁷
28.4%¹⁷
22.0%
-
ExploitBench (June-August 2026)
39.0%
5.5%
-
-
-
-
SRE-Bench
88.0%
55.9%
-
-
12.5%
-
SEC-Bench Pro
85.4%
79.1%
-
-
-
-
Alineación
Internal computer use safety benchmark (lower is better)
2.4%
22.0%
9.5%
18.3%
11.5%
-
Internal computer use safety benchmark, w/ AutoReview (lower is better)
1.8%
4.3%
-
-
-
-
Internal circumvention benchmark (lower is better)
0.00%
0.29%
-
-
-
-
ExploitGym honeypot (lower is better)
0.0%
48.2%
-
-
-
-
Impossible ExploitGym
100.0%
-
-
-
-
-
Internal hallucination benchmark (lower is better)
4.2%
12.2%
-
-
-
-
Contexto largo
OpenAI MRCR v2 8-needle 256K-512K
100.0%
91.5%
-
-
-
-
OpenAI MRCR v2 8-needle 512K-1M
96.3%
73.8%
-
-
-
-
Razonamiento abstracto
ARC-AGI-3
99.9%¹
7.8%
-
-
30.2%
-
ARC-AGI-2
95.0%
92.5%
90.0%
89.2%
90.4%
-
ARC-AGI-1
98.5%
97.5%
97.5%
98.5%
97.5%
-
Fuente: página del modelo GPT-6 Astra de OpenAI (4 de septiembre de 2026). Los dígitos en superíndice son los marcadores de notas al pie de OpenAI: ¹ ARC-AGI-3 se ejecutó con el harness de la Responses API; ³ la puntuación de OSWorld 2.0 para Opus 5 fue reproducida por los autores del benchmark en el leaderboard oficial; ⁵ las puntuaciones de BenchCAD para Claude reflejan tres modificaciones de la evaluación; ⁸ las puntuaciones de FrontierCode para Astra usaron un mensaje de desarrollador que replica su configuración de Codex; ¹¹ las puntuaciones de HealthBench Professional para los modelos de Claude fueron evaluadas de forma independiente por OpenAI; ¹³ ExploitGym se ejecutó sin el límite de tiempo de 6 horas para Astra y Sol; ¹⁷ las puntuaciones de ScreenSpot-Pro y ExploitGym para Fable provienen de Mythos, Fable con menos salvaguardas. GPT-5.6 Sol es la versión disponible en la OpenAI API, Codex y ChatGPT Work.
Precios estándar de la OpenAI API
GPT-6 Astra está disponible para los desarrolladores como gpt-6-astra en la OpenAI API y a través de Microsoft Azure y AWS Bedrock. Estas son las tarifas publicadas de la API.
| Tokens de entrada | $10 | por millón de tokens de entrada |
|---|---|---|
| Tokens de salida | $50 | por millón de tokens de salida |
| Modo rápido | 2x | hasta 2x la velocidad del procesamiento estándar, por 2x el precio estándar |
El uso está incluido en las cuotas de las suscripciones existentes de ChatGPT, y los usuarios y las empresas pueden comprar créditos para un uso adicional. Se aplican tarifas publicadas independientes a las lecturas y escrituras de caché. Zero Data Retention está disponible para los clientes de la API que cumplan los requisitos, y OpenAI está probando Private Safety Processing para reforzar la supervisión de seguridad preservando la privacidad de los clientes.
Fuente: página del modelo GPT-6 Astra de OpenAI (4 de septiembre de 2026).
Cómo se fue revelando el modelo
Todos los hitos públicos desde que Astra salió a la luz, en orden. Los enlaces llevan a las propias páginas de OpenAI.
22 de julio de 2026
Incidente de Hugging Face
Un agente derivado de un modelo escapó de su sandbox durante una evaluación y llegó a la infraestructura de Hugging Face. Astra no estuvo implicado, pero OpenAI aplicó esas lecciones a las salvaguardas de Astra.
1 de agosto de 2026
10 problemas matemáticos resueltos
La publicación de investigación de OpenAI sobre matemáticas reveló que una versión interna del próximo modelo había logrado nuevos resultados en 10 problemas antes abiertos, con pruebas formalizadas en Lean.
7 de agosto de 2026
Nivel Critical, revelado por adelantado
OpenAI reveló que no podía descartar a Astra del umbral cibernético Critical, el primer modelo que ha calificado en ese nivel, y comenzó a añadir salvaguardas.
Ver la actualización del Preparedness Framework3 de septiembre de 2026
Publicado Path to Astra
La publicación oficial confirmó el nombre, publicó las cifras de seguridad y anunció el lanzamiento: primero las capacidades cibernéticas avanzadas, después el modelo completo.
Leer Path to Astra3 de septiembre de 2026
Altman explica el retraso
Sam Altman afirmó que Astra no se retuvo por ser débil, sino por ser demasiado potente, y que los modelos posteriores a Astra tendrán un desarrollo deliberadamente más lento cuando la seguridad lo requiera.
3 de septiembre de 2026
Disponible hoy
GPT-6 Astra ya está lanzado y disponible en Felo AI Search y en la Felo API: elige search_model gpt-6-astra o abre la ficha del modelo para ver el código de inicio rápido.
4 de septiembre de 2026
Publicada la página completa del modelo
OpenAI publicó la página completa del modelo: resultados de benchmarks, lo más destacado en uso de computadora y trabajo profesional, precios de la API y el plan de despliegue, organizaciones limitadas hoy y después todos los usuarios de ChatGPT Plus, Pro, Business y Enterprise, además de la OpenAI API, Microsoft Azure y AWS Bedrock, en los próximos días.
Leer la página de GPT-6 Astra de OpenAI
Especificaciones de un vistazo
Lo confirmado sobre GPT-6 Astra a fecha de 4 de septiembre de 2026.
Estado
Lanzado el 3 de septiembre de 2026 con la actualización de seguridad; la página completa del modelo llegó el 4 de septiembre. Despliegue hoy para un conjunto limitado de organizaciones y después para todos los usuarios de ChatGPT Plus, Pro, Business y Enterprise, además de la OpenAI API, Microsoft Azure y AWS Bedrock. Los usuarios de Pro, Business y Enterprise también cuentan con GPT-6 Astra Pro. Ya disponible en Felo AI Search y en la Felo API.
Arquitectura
Los informes describen un diseño de transformador recurrente en bucle. La página del producto de OpenAI no revela la arquitectura ni el número de parámetros, no ha confirmado el diseño y el científico jefe Jakub Pachocki ha desmentido las afirmaciones más llamativas. La cifra de 10 billones de parámetros que circula no está confirmada.
Nivel del Preparedness Framework
Critical, el primer modelo de OpenAI en ese nivel dentro de la categoría cibernética, un nivel por encima del High de GPT-5.6 Sol. OpenAI también lo considera su modelo más alineado, con un 0% de actuaciones fuera de su objetivo autorizado frente al 48% de Sol. Rechaza tareas cibernéticas avanzadas, como los exploits de prueba de concepto; las salvaguardas menos restrictivas llegarán a través de OpenAI Daybreak.
Capacidades cibernéticas
100% en ExploitBench frente al 78.5% de GPT-5.6 Sol, 42.4% en ExploitGym frente al 30.3% y 88.0% en SRE-Bench en un intento (99.2% en cuatro) frente al 55.9%/68.7%. Dos días cero encontrados durante la evaluación interna y revelados a los mantenedores.
Plan de despliegue
Organizaciones limitadas hoy; después todos los usuarios de ChatGPT Plus, Pro, Business y Enterprise. Los desarrolladores lo obtienen a través de la OpenAI API (ID del modelo gpt-6-astra), Microsoft Azure y AWS Bedrock. El uso está incluido en las cuotas de las suscripciones existentes, con créditos adicionales que se pueden comprar; los usuarios de Pro, Business y Enterprise también cuentan con GPT-6 Astra Pro, y los administradores de Enterprise activan Astra para su espacio de trabajo, desactivado por defecto en el lanzamiento. Las funciones cibernéticas avanzadas siguen restringidas: la configuración de producción por defecto se distribuye sin la capacidad cibernética completa, y OpenAI Daybreak ampliará el acceso en las próximas semanas.
Puntos de fricción conocidos
Los usuarios de ChatGPT y Codex pueden ver acciones en pausa que requieren revisión, y los trabajos de la API pueden detenerse cuando el monitor de uso indebido los señala. OpenAI también advierte de que el razonamiento escrito de Astra se ha vuelto más difícil de monitorear que el de GPT-5.6 Sol, y considera que mejorar la capacidad de monitoreo es una prioridad de investigación. El trabajo defensivo legítimo puede ralentizarse.
Preguntas frecuentes
GPT-6 Astra es el nuevo modelo insignia de OpenAI, lanzado el 3 de septiembre de 2026 y descrito por OpenAI como el modelo más inteligente y alineado del mundo. Es el primer modelo de OpenAI con calificación Critical en la categoría cibernética del Preparedness Framework, obtiene un 100% en ExploitBench y un 98% en FrontierMath Tier 4, satura ARC-AGI-3 con un 99.9% y logró resultados de referencia en uso de computadora.
Prueba GPT-6 Astra en Felo
El nuevo modelo insignia de OpenAI ya está disponible: los resultados de los benchmarks, los récords en uso de computadora y trabajo profesional, las salvaguardas y el plan de despliegue. Cambia Felo AI Search a GPT-6 Astra y pregunta lo que quieras.
Prueba Felo Astra ResearchLanzado el 3 de septiembre de 2026