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Felo SearchでのGPT-6 Astra：OpenAIの次期フラッグシップ、無料体験

· 約7分
Felo Search Tips Buddy
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OpenAIのGPT-6 AstraがFelo Searchに登場：未解決の数学問題10件を解決、初のCriticalサイバーセキュリティ評価、91.5%の脱獄拒否率。

9月3日、OpenAIはAstraに関する初の技術ノートを公開した。Astraは業界でGPT-6と呼ばれるフラッグシップモデルである。このノートは二つの歴史を刻んだ。数学と理論計算機科学における未解決問題10件が初めて解決された。そしてAstraはOpenAIモデルとしてPreparedness Frameworkの「Critical」基準を初めて超えた。前モデルのGPT-5.6 Solはこの水準に到達しなかった。

Felo SearchはGPT-6 Astraをモデルラインナップに追加した。検索ボックス下のマイク横にあるセレクターから選び、研究機関が必要だったような質問を投げかけることができる。本記事では、このモデルの特徴、「Critical」ラベルの意味、最大限活用する方法を紹介する。

GPT-6 Astra infographic banner: ten open problems solved, first Critical cybersecurity tier, 91.5% jailbreak refusal

GPT-6 Astraとは​

AstraはOpenAIの次期フラッグシップモデルである。OpenAIは「Astra」として公表しているが、業界やFelo SearchではGPT-5.6ファミリーの後継として「GPT-6 Astra」と呼ぶ。OpenAIは公式なバージョン番号を明かしていない。

このモデルは「Recurrent Depth」と呼ばれる手法で情報を処理する。データが同じ層を複数回通過する仕組みで、一度だけの順伝播ではない。OpenAIはAstra内部でこの手法を制限している。繰り返し処理によって思考過程の監視が不透明になるためである。

パラメータ数が10兆規模という仕様はアナリストの推定であり、OpenAIの公式発表ではない。技術ノートは能力と安全性に焦点を当てており、パラメータ数は記載されていない。

未解決問題10件の解決​

Astraの初公開時、数学と理論計算機科学の長年の未解決問題10件が解決された。主な成果は以下の通り：

  • 1999年から未解決だった初の非ソフィック群の発見
  • 1980年にAlain Connesが提唱した剛性予想の反証
  • エルデシュ問題集からの3問

すべての成果にはLean 4による機械検証済み証明が付属する。人間の研究者が原稿を精査し、機械が数学を検証した。OpenAIは10件すべての計算コストをSol APIの料金で2,000ドルと見積もった。Clay Millennium Prize問題は解決されていない。

検索においては、マルチステップ検証が可能になった点が重要である。推論の連鎖や証明、データの照合、文献の追跡など、途中で手順が抜けることなく最後まで到達できる。

Criticalラベル：信頼と検証​

OpenAIのPreparedness Frameworkはモデルを低からCriticalまで評価する。GPT-5.6 Solは「高」まで到達した。AstraはOpenAI初の「Critical」評価モデルである。この水準では、未知の脆弱性の発見、エクスプロイトの作成、堅牢なシステムの侵害が人間の逐次的な指示なしで可能となる。

OpenAIが公開した根拠：

  • 公開エクスプロイト生成ベンチマーク「ExploitBench」で100%のスコア
  • Astraの知識カットオフ後に報告された深刻度の高いV8脆弱性20件での内部テスト（記憶による解答を排除）：約39%の任意コード実行率（出力トークン約76,000）、同条件でGPT-5.6 Solは約1%
  • Astraが発見し、エクスプロイトチェーンに組み込んだゼロデイ脆弱性2件
  • 脱獄拒否率91.5%、GPT-5.6 Solは59%
  • 難問に対する「抜け道」を提供するハニーポットテスト：GPT-5.6 Solは56%で利用、Astraは0%

注意点も存在する。39%という数値はDaybreak Blueアクセスレベルでの内部ベンチマークによるもので、標準の本番設定ではない。第三者による検証は進行中である。OpenAIは自動事前実行レビュー、アクション監視と封じ込め、思考過程の監視などを導入し、能力を制限した形で展開している。

Felo Search利用者にとっての変化​

モデル選択によって検索エンジンが答えられる範囲が変わる。Astraの追加により、Felo Searchは持続的な推論を必要とする質問（研究レベルの数学、複数の事実の連鎖、言語をまたぐ統合など）に対応し、すべての主張に出典を付けて返す。

  • オープンな質問を投げ、出典付きの回答を受け取る
  • 複数ステップのタスクを依頼し、推論の展開を確認する
  • 同じ質問でモデルを比較し、タスクごとに選択する

一点、正直な注意が必要である。Critical評価のモデルを消費者向け製品に組み込むには責任が伴う。OpenAIは最強の機能に制限を設け、Feloは複数の選択肢の一つとしてこのモデルを提供する。役割は変わらない——発見し、推論し、検証する。

Felo SearchでGPT-6 Astraを使う方法​

Felo Searchではすべてのモデルを一つのセレクターで管理しているため、切り替えはワンタップで完了する：

  1. felo.aiにサインインする。
  2. 検索ボックス下のマイク横にあるモデル名（小さな矢印付き）をクリックしてモデルセレクターを開く。
  3. GPT-6 Astraを選択する。
  4. 質問を入力し、出典付きの回答を読む。

体験リンクを使えば、GPT-6 Astraが選択された状態でFelo Searchが開く：

体験リンク：GPT-6 Astra搭載Felo Search

今週試したい質問例​

  • オープンな教科書からの数学証明（推論過程付き）
  • 言語の壁を越えた二つの論文の比較
  • 複数の事実をつなぐ質問例：「前モデルの半額でリリースされたモデルのうち、このベンチマークで前モデルを下回ったものは？」

Felo SearchでGPT-6 Astraを試す​

AstraはFelo Searchのモデルラインナップに並ぶ。体験リンクを開き、モデルを切り替え、検索エンジンでは答えられないと思っていた質問を投げてみよう。

Felo SearchでGPT-6 Astraを試す — 体験リンクを開く

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