系统评估 GPT-6 Astra 作为具身控制策略的能力
一项研究在六个机器人控制领域评估了 GPT-6 Astra。Astra 能生成数值形式的动作，但结果显示，有用的任务决策与可靠的物理控制之间仍存在差距。与已训练的控制器结合时，它在受测的 RoboDojo 子集上成功率为 48%，在 DexJoCo 的十次试验中为 50%，在 RoboCasa365 上为 38.7%。导航方面，它在 RxR 指令跟随和 HM3D 物体搜索中的成功率分别达到 92% 和 82%，但搜索会出现较大绕行。移动控制仍不可靠：五次障碍路线尝试均未能到达终点。推理延迟也制约实际应用：一次持续 30 秒的移动运行需要调用模型 250 次，每次平均耗时 39.86 秒；推理期间物理仿真会暂停。
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