GPT-6 Astra no Felo Search: o próximo carro-chefe da OpenAI, disponível para testar
GPT-6 Astra da OpenAI chega ao Felo Search: dez problemas matemáticos abertos resolvidos, primeira classificação Crítica em cibersegurança e taxa de recusa a jailbreak de 91,5%.
A OpenAI lançou o Astra em 3 de setembro e apresentou o modelo para trabalho de ponta a ponta: programação, pesquisa profunda, uso de computador e criação de documentos. O lançamento marcou dois momentos históricos. Dez problemas não resolvidos em matemática e ciência da computação teórica receberam soluções inéditas. E o Astra se tornou o primeiro modelo da OpenAI a atingir o nível "Crítico" no Preparedness Framework — um patamar que o GPT-5.6 Sol, o carro-chefe anterior, não alcançou.
O Felo Search adicionou o GPT-6 Astra ao seu catálogo de modelos. Escolha-o no seletor ao lado do microfone, abaixo da caixa de busca, e faça perguntas que antes exigiam um laboratório de pesquisa. Este post explica o que é esse modelo, o significado do selo Crítico e como aproveitá-lo ao máximo.
O que é o GPT-6 Astra
Astra é o novo carro-chefe da OpenAI. A OpenAI apresenta como "Astra"; o setor e o Felo Search identificam como sucessor da família GPT-5.6 e o nomeiam GPT-6 Astra. A OpenAI não confirmou o número oficial da versão.
A especificação é pública:
- Janela de contexto: 1.050.000 tokens
- Saída máxima: 128.000 tokens
- Limite de conhecimento: 30 de abril de 2026
- Entrada: texto e imagens; saída: texto
- Níveis de esforço de raciocínio de baixo até "xhigh" e "max"
- Preço da API: $10 por milhão de tokens de entrada, $50 por milhão de saída, $1 por milhão de entradas em cache
O The Information relatou uma técnica interna chamada "Recurrent Depth": os dados passam pelas mesmas camadas múltiplas vezes, não uma única passagem direta. Como as passagens repetidas dificultam o monitoramento do raciocínio, o cientista-chefe da OpenAI afirmou que a profundidade do grafo de computação do Astra permanece dentro de um fator de dois em relação ao GPT-4, e que o monitoramento segue como prioridade. A OpenAI não confirmou a técnica.
Nenhum material da OpenAI informa a quantidade de parâmetros. Um relatório mencionou um valor próximo de dez trilhões; outra análise estimou dezenas de bilhões. Considere todas as afirmações sobre tamanho como não verificadas.
Dez problemas abertos, resolvidos
A primeira divulgação pública do Astra resolveu dez problemas antigos em matemática e ciência da computação teórica. Os principais resultados:
- O primeiro grupo não-sofic conhecido — uma questão aberta desde 1999
- Uma refutação da conjectura de rigidez proposta por Alain Connes em 1980
- Três problemas do conjunto de problemas de Erdős
Cada resultado acompanha um artefato de prova verificado por máquina no Lean 4. Pesquisadores humanos revisaram os manuscritos; a máquina conferiu a matemática. A OpenAI calculou o custo computacional para todas as dez soluções, nas tarifas da API Sol, em $2.000. Nenhum dos problemas do Prêmio Millennium Clay foi resolvido.
Para busca, isso impacta de uma forma específica: verificação em múltiplas etapas. Uma pergunta que exige uma cadeia de inferências — uma prova, uma checagem de dados, uma busca na literatura — chega ao fim sem perder etapas.
O selo Crítico: confiança com verificação
O Preparedness Framework da OpenAI classifica modelos de baixo até crítico. O GPT-5.6 Sol atingiu "alto". Astra é o primeiro modelo da OpenAI em "Crítico" — um nível em que o modelo encontra vulnerabilidades desconhecidas, cria exploits e compromete sistemas protegidos sem orientação humana passo a passo.
Evidências publicadas pela OpenAI:
- ExploitBench, um benchmark público de geração de exploits: pontuação de 100%
- ExploitGym: pontuação de 42,4%, contra 30,3% do GPT-5.6 Sol
- Um teste interno com 20 falhas graves do V8 relatadas após o limite de conhecimento do Astra (descartando memorização): taxa de execução arbitrária de código de 39% em 76.000 tokens de saída, contra 1% do GPT-5.6 Sol em orçamento comparável
- Duas vulnerabilidades zero-day que o Astra descobriu e incorporou em uma cadeia de exploits; a OpenAI está informando as partes afetadas
- Taxa de recusa a jailbreak de 91,5%, contra 59% do GPT-5.6 Sol
- Um teste honeypot oferecendo um atalho para "trapacear" em tarefas difíceis: o GPT-5.6 Sol aceitou 56% das vezes; Astra, nenhuma vez
As ressalvas fazem parte do contexto. O número de 39% vem de um benchmark interno rodando em nível de acesso Daybreak Blue — não na configuração padrão de produção. A verificação independente está pendente. A OpenAI reforçou a implantação, sem liberar a capacidade bruta: revisão automatizada antes da execução, monitoramento de ações e contenção, e monitoramento do raciocínio. O acesso padrão à API recusa tarefas avançadas de cibersegurança, e verificações de segurança podem interromper uma tarefa durante a execução.
O que muda para usuários do Felo Search
A escolha do modelo altera o que um buscador pode responder. Com o Astra no catálogo, o Felo Search responde perguntas que exigem raciocínio sustentado — matemática de pesquisa, cadeias de fatos complexas, síntese entre idiomas — e retorna fontes citadas para cada afirmação.
Astra executa softwares como uma pessoa: navegadores, planilhas, aplicativos de desktop, terminais. No OSWorld V2-Offline marca 72,6%, contra 65,7% do GPT-5.6 Sol, e a duração média das tarefas caiu de 75 minutos para 40. No Codex mantém notas contextuais autorreflexivas — um registro da tarefa atual que persiste entre janelas de contexto.
- Faça uma pergunta aberta e receba uma resposta com fontes anexadas
- Envie uma tarefa em múltiplas etapas e acompanhe o raciocínio
- Compare modelos na mesma pergunta e escolha um para cada tarefa
Um ponto importante: um modelo com classificação Crítica em um produto de consumo exige responsabilidade. A OpenAI limita as capacidades mais fortes, e o Felo apresenta esse modelo como uma opção entre várias. O objetivo permanece — buscar, raciocinar, verificar.
Acesso: a onda de lançamento da OpenAI foi para organizações do Trusted Access Program, com planos Plus, Pro, Business e Enterprise e a API mais ampla liberada nos dias seguintes. O Felo Search mantém o modelo no catálogo desde o lançamento — o link de experiência abre o modelo, independente do plano.
Como usar o GPT-6 Astra no Felo Search
O Felo Search mantém todos os modelos em um seletor: a troca exige um toque:
- Acesse felo.ai.
- Abra o seletor de modelos — o nome do modelo ao lado do microfone, abaixo da caixa de busca, marcado com uma seta pequena.
- Selecione GPT-6 Astra.
- Faça sua pergunta e leia a resposta com fontes citadas.
O link de experiência faz o mesmo — abre o Felo Search com o GPT-6 Astra pré-selecionado:
Link de experiência: Felo Search com GPT-6 Astra
Perguntas que valem a pena testar nesta semana
- Uma prova matemática de um livro didático aberto — com os passos do raciocínio apresentados
- Uma comparação de dois artigos em idiomas diferentes
- Uma cadeia de fatos complexa — "qual modelo, lançado pela metade do preço do antecessor, teve desempenho inferior neste benchmark?"
Teste o GPT-6 Astra no Felo Search
Astra está no catálogo de modelos do Felo Search. Abra o link de experiência, troque o modelo e faça a pergunta que você achava que um buscador não responderia.
Teste o GPT-6 Astra no Felo Search — abra o link de experiência
Este post também está disponível em English, 简体中文, 日本語, 한국어, 繁體中文, हिन्दी, Français, العربية, Русский, اردو, Bahasa Indonesia, Deutsch, Tiếng Việt, Türkçe, Italiano, ไทย, Español and বাংলা.