GPT-6 Astra sur Felo Search : le nouveau fleuron d’OpenAI, disponible gratuitement

GPT-6 Astra d’OpenAI arrive sur Felo Search : dix problèmes ouverts de mathématiques résolus, la première note de cybersécurité Critique, et un taux de refus de jailbreak de 91,5 %.

Le 3 septembre, OpenAI a publié sa première note technique sur Astra, le modèle phare que le secteur nomme GPT-6. Cette note a marqué deux étapes dans l’histoire. Dix problèmes non résolus en mathématiques et en informatique théorique ont reçu leurs premières solutions. Astra est devenu le premier modèle OpenAI à franchir le seuil « Critique » du Preparedness Framework — un niveau que GPT-5.6 Sol, le précédent fleuron, n’a pas atteint.

Felo Search a ajouté GPT-6 Astra à sa gamme de modèles. Sélectionnez-le dans le menu à côté du microphone sous la barre de recherche, et posez une question qui nécessitait auparavant un laboratoire de recherche. Ce billet présente ce qu’est ce modèle, la signification du label Critique, et comment en tirer le meilleur.

Ce qu’est GPT-6 Astra

Astra représente le nouveau fleuron d’OpenAI. OpenAI le présente sous le nom « Astra » ; le secteur et Felo Search l’identifient comme le successeur de la famille GPT-5.6 et l’appellent GPT-6 Astra. OpenAI n’a pas confirmé le numéro de version officiel.

Le modèle traite l’information par une technique que The Information a rapportée en interne sous le nom de « Recurrent Depth » : les données traversent les mêmes couches plusieurs fois, et non en un seul passage. OpenAI a limité cette technique dans Astra, car les passages répétés rendent le suivi du raisonnement moins transparent.

Une caractéristique rapportée — un nombre de paramètres de l’ordre de dix mille milliards — provient d’analystes, pas d’OpenAI. La note technique met l’accent sur les capacités et la sécurité ; le nombre de paramètres n’apparaît pas.

Dix problèmes ouverts, résolus

La première présentation publique d’Astra a permis de résoudre dix problèmes majeurs en mathématiques et en informatique théorique. Les résultats principaux :

• Le premier groupe non-sofique connu — une question ouverte depuis 1999
• Une réfutation de la conjecture de rigidité posée par Alain Connes en 1980
• Trois problèmes issus de la liste d’Erdős

Chaque résultat s’accompagne d’un artefact de preuve vérifié par machine sous Lean 4. Des chercheurs humains ont sélectionné les manuscrits ; la machine a vérifié les démonstrations. OpenAI a estimé le coût de calcul pour les dix solutions, au tarif de l’API Sol, à 2 000 $. Aucun problème du prix Clay Millennium n’a été résolu.

Pour la recherche, cela compte d’une manière précise : la vérification en plusieurs étapes. Une question qui demande une chaîne d’inférences — une preuve, une vérification croisée de données, une recherche bibliographique — aboutit sans étape omise.

Le label Critique : faire confiance, mais vérifier

Le Preparedness Framework d’OpenAI évalue les modèles du niveau faible à critique. GPT-5.6 Sol a atteint le niveau « élevé ». Astra devient le premier modèle OpenAI au niveau « Critique » — un seuil où le modèle identifie des vulnérabilités inconnues, construit des exploits et compromet des systèmes renforcés sans guidage humain étape par étape.

Les preuves publiées par OpenAI :

• ExploitBench, un benchmark public de génération d’exploits : un score de 100 %
• Un test interne sur 20 failles V8 de gravité élevée signalées après la date de connaissance d’Astra (ce qui exclut la mémorisation) : un taux d’exécution de code arbitraire de 39 % sur 76 000 tokens de sortie, contre 1 % pour GPT-5.6 Sol avec un budget comparable
• Deux vulnérabilités zero-day qu’Astra a découvertes et intégrées dans une chaîne d’exploits
• Un taux de refus de jailbreak de 91,5 %, contre 59 % pour GPT-5.6 Sol
• Un test honeypot proposant un raccourci pour « tricher » sur des tâches difficiles : GPT-5.6 Sol l’a pris 56 % du temps ; Astra, jamais

Des réserves existent. Le chiffre de 39 % provient d’un benchmark interne réalisé au niveau d’accès Daybreak Blue — pas la configuration de production par défaut. Une vérification indépendante reste attendue. OpenAI a renforcé le déploiement, refusant de livrer la capacité brute : revue automatisée avant exécution, surveillance et confinement des actions, suivi du raisonnement.

Ce qui change pour les utilisateurs de Felo Search

Le choix du modèle détermine les réponses du moteur de recherche. Avec Astra dans la gamme, Felo Search traite des questions qui exigent un raisonnement soutenu — mathématiques de niveau recherche, chaînes de faits complexes, synthèse multilingue — et fournit des sources citées pour chaque affirmation.

• Posez une question ouverte et obtenez une réponse avec les sources associées
• Lancez une tâche en plusieurs étapes et suivez le raisonnement
• Comparez les modèles sur une même question, et choisissez le plus adapté à chaque tâche

Un point d’honnêteté : un modèle classé Critique dans un produit grand public implique une responsabilité. OpenAI limite les capacités les plus puissantes, et Felo propose ce modèle comme une option parmi d’autres. Le travail reste le même — trouver, raisonner, vérifier.

Comment utiliser GPT-6 Astra dans Felo Search

Felo Search regroupe tous les modèles dans un seul sélecteur : le changement se fait en un geste :

1. Connectez-vous sur felo.ai.
2. Ouvrez le sélecteur de modèle — le nom du modèle à côté du microphone sous la barre de recherche, marqué par une petite flèche.
3. Sélectionnez GPT-6 Astra.
4. Posez votre question et lisez la réponse avec les sources citées.

Le lien d’expérience fait la même chose pour vous — il ouvre Felo Search avec GPT-6 Astra pré-sélectionné :

Lien d’expérience : Felo Search avec GPT-6 Astra

Questions à poser cette semaine

• Une démonstration mathématique tirée d’un manuel ouvert — avec les étapes du raisonnement affichées
• Une comparaison de deux articles dans des langues différentes
• Une chaîne de faits complexe — « quel modèle, lancé à la moitié du prix de son prédécesseur, a obtenu de moins bons résultats sur ce benchmark ? »

Essayez GPT-6 Astra sur Felo Search

Astra figure dans la gamme de modèles de Felo Search. Ouvrez le lien d’expérience, changez de modèle, et posez la question qu’un moteur de recherche ne pouvait pas résoudre.

Essayez GPT-6 Astra sur Felo Search — ouvrez le lien d’expérience

---

Cet article est également disponible en English, 简体中文, 日本語, 한국어, 繁體中文, हिन्दी, العربية, Русский, اردو, Bahasa Indonesia, Deutsch, Tiếng Việt, Türkçe, Italiano, ไทย, Español, বাংলা and Português.