На початку вересня професійні спільноти раптом знову заговорили про AGI (так званий загальний ШІ, здатний адаптуватися, самостійно ставити собі завдання і виконувати їх). А приводом стала нова модель OpenAI, GPT-6 Astra, яку президент компанії Ґреґ Брокман назвав “стрибком покоління”. Він припустив, що колись її можуть вважати моментом появи того самого загального штучного інтелекту. Так це чи ні, поки складно сказати, бо якогось узгодженого єдиного визначення AGI досі немає. Натомість ми спробуємо розібратися в конкретиці, що нового принесла Astra порівняно з GPT-5.6 Sol та звідки взялися гучні цифри в бенчмарках.
Що таке Astra
OpenAI представив нову модель 3 вересня 2026 року. Це наступниця GPT-5.6 Sol, і позиціюють її розробники не як розумнішого співрозмовника, а саме як виконавця. Astra вміє користуватись інструментами, працювати з файлами й програмами та проходити більше кроків, перш ніж попросить нових вказівок.
Була зроблена ставка на роботу за комп’ютером, у ChatGPT Work і Codex модель може працювати в тих самих застосунках, якими користуються люди, навіть якщо в цих застосунків немає API. Простіше кажучи, вона бачить екран, рухає курсор і друкує. Серед прикладів OpenAI наводить заповнення онлайн-форм, оновлення записів у CRM, упорядкування календаря, а також створення сайту з подальшою перевіркою, чи всі його функції працюють.
Що змінилося порівняно з GPT-5.6 Sol
Найпомітніше – швидкість у реальних завданнях. На тесті OSWorld 2.0 Astra набрала 72,6% і витрачала близько 40 хвилин на завдання, тоді як Sol – 65,7% за приблизно 75 хвилин. Результат кращий, а часу йде майже вдвічі менше. Разом з оновленою оболонкою Codex це дає завершення завдань у 1,9 раза швидше, ніж у Sol, на бенчмарку Mind2Web.
OpenAI називає Astra своєю найкращою моделлю для роботи з презентаціями за наявними шаблонами. Окремо згадується функція Sites, через яку модель може створити, розмістити й поширити сайт чи гру прямо з промпту.
Ще одна зміна стосується великих проєктів. Раніше, коли контекст заповнювався, модель стискала всю попередню роботу в короткий підсумок, і з кожним таким стисканням губилися подробиці. У Codex Astra веде нотатки між вікнами контексту, а до попередніх вікон може повертатися пошуком.
99,9% vs 62,7%. Так це AGI чи ні?
AGI (artificial general intelligence, загальний штучний інтелект) – це гіпотетична система, яка може навчитись і виконати майже будь-яке інтелектуальне завдання на рівні людини, а не лише те, під яке її створили.
Головна цифра релізу OpenAI стосується тесту ARC-AGI-3. Модель потрапляє в незнайомі покрокові абстрактні ігри без жодних інструкцій і має сама дослідити середовище, зрозуміти правила й мету та спланувати ходи. Завчити такі завдання неможливо, тому їх вважають одними з найближчих до “загального” інтелекту. OpenAI повідомила, що Astra повністю підкорила цей тест із результатом 99,9%.
Але автори тесту з ARC Prize прогнали модель двічі. У їхній стандартній обв’язці, де модель може переносити між кроками лише нотатки, які сама вирішила зберегти, Astra набрала 62,7%. А 99,9% вийшло в обв’язці Provider Adapter, яка зберігає між запитами ще й приховані міркування моделі. Обидва тести прозорі, просто умови різні.
Втім, навіть “скромні” 62,7% багато про що говорять. У тих самих стандартних умовах GPT-5.6 Sol набрала лише 7,8%, а Claude Opus 5 – 30,2%. Водночас у запуску Astra через Provider Adapter модель ще й використала менше кроків, ніж медіанна людина, на 96% пройдених рівнів.
Та є й холодний душ, на зведеному незалежному індексі Artificial Analysis Astra набирає 61,2 бала, фактично нарівні із Sol (60,9) і позаду Claude Fable 5.1 (65,7). Модель стала значно сильнішою в конкретних речах: робота за комп’ютером, код, абстрактні завдання, кібербезпека, але розумнішою в усьому одразу вона не стала.
Що показали перші тестувальники
Найбільше уваги за перші тижні привернули ігри та 3D-світи, зібрані з промптів. Сама OpenAI серед прикладів показує перегони на картах, модель будинку в Blender, яку Astra перетворила на сцену в Unreal Engine 5.
З відео цікавіше, монтаж відбувається через інструменти, якими модель керує. Ютубер Нейт Герк, наприклад, давав Astra в Codex сирий запис, а монтаж виконували HyperFrames (анімація й відео) та ElevenLabs (транскрибування). Порядок роботи такий: розшифрувати, вирізати зайве, спланувати сцени, зібрати, перевірити. Перший прохід тривав близько 18 хвилин і перетворив хвилинний запис на 28-секундне інтро, яке ще довелося допрацьовувати. Інші тестувальники просили Astra працювати просто у Final Cut Pro: імпортувати файли, накласти кольорокорекцію і синхронізувати запис екрана з відео спікера.
Де подивитися й пограти
Найзручніше джерело – спільнотний список awesome-gpt-6-astra на GitHub, куди автори надсилають свої ігри з посиланнями, скриншотами й описом того, як працювали з Astra. Список не пов’язаний з OpenAI, участь моделі вказують самі автори, а ігри перед додаванням ніхто не тестував. Тому в списку нижче відібрано проєкти на домені chatgpt.
- Mosswing – 3D-гра, де треба пролітати між перешкодами.
- Melon Lab – гра на злиття фруктів із “м’якою” фізикою, фрукти деформуються під час зіткнення.
- APEX CLUB – картинг на три кола із шістьма картами. Гра працює на комп’ютері з клавіатурою.
- Orbital Garden – інтерактивна пісочниця із 48 тисяч світлових точок. Автор указує, що працював на найвищому рівні міркувань моделі.
Як ставити Astra великі завдання
З демонстрацій випливає кілька правил, які працюють незалежно від того, робите ви сайт, гру чи відео.
Перше: давайте моделі дизайн-систему. Кольори, шрифти, логотип, сітку, хоча б коротким текстом. Без цього Astra створить щось випадкове, і результат матиме вигляд як ШІ-шаблон. Якщо брендбуку немає, можна взяти відкриту дизайн-систему з інтернету й попросити модель адаптувати її під себе.
Друге: описуйте не зовнішній вигляд, а поведінку. “Зроби сайт для медіашколи” дасть красиву вітрину з кнопками, які нікуди не ведуть. Натомість варто розписати, що має відбуватися, коли людина натискає кнопку, і куди потрапляють її дані.
Використовуючи додану дизайн-систему, зроби сайт для реєстрації на безкоштовну медіашколу для журналістів. На головній – програма з фільтром за темами (фактчекінг, безпека, мобільна журналістика) і лічильник вільних місць. Форма реєстрації перевіряє email і телефон ще до відправлення. Після реєстрації лічильник зменшується, а заявка з’являється в захищеній паролем адмін-панелі, звідки список можна вивантажити в CSV. Коли закінчиш, сам пройди реєстрацію як користувач і перевір, чи заявка дійшла до адмінки.
Модель: GPT-6 Astra, low effort.
Адреса: https://media-school-journalists.jaishankar-tiger.chatgpt.site.
Деталі: на верстку і одне коло правок витрачено один п’ятигодинний ліміт на тарифі Plus.
Якщо сайт працюватиме зі справжніми даними людей, модель зробить робочий прототип, але хостинг, паролі й захист даних – всю цю роботу далі треба робити окремо. Проте якщо це просто лендинг, у налаштуваннях опублікованого сайту в ChatGPT можна під’єднати домен і навіть подивитися дані з форм, які люди заповнювали.
Третє: великий проєкт будуйте ітераціями, а не одним промптом. Що більший проєкт, то вищий ризик, що нова правка чи функція щось зламає. Тож треба прямо зазначати не чіпати те, що вже працює. Наприклад, ланцюг дій для примітивної браузерної гри з медіаграмотності може мати такий вигляд:
Крок 1. Напиши в одному HTML-файлі браузерну гру “Фейк чи ні”: гравцю по черзі показують картки з новинними заголовками, він свайпає ліворуч або праворуч, отримує бали й коротке пояснення після кожної відповіді. Додай стартовий екран, таймер на 60 секунд і фінальний рахунок. Графіку малюй кодом, без зовнішніх файлів.
Крок 2. Не змінюючи механіку свайпу, додай три рівні складності: на першому очевидні фейки, на другому маніпулятивні заголовки, на третьому справжні новини, які мають вигляд фейку. Додай звуки правильної і неправильної відповіді, синтезовані в браузері.
Крок 3. Доповни наявний код: серія правильних відповідей дає множник балів, після гри з’являється розбір помилок з порадами, як перевіряти подібні новини, а кращий результат зберігається між сесіями. Перевір гру на мобільному розмірі екрана.
Четверте: референси описуйте словами або показуйте кадрами. Посилання на YouTube-ролик GPT не перегляне ніяк. Скриншоти ключових кадрів і опис темпу (“склейка кожні дві-три секунди, текст вискакує збоку”) працюють набагато краще за “зроби динамічно і класно”. Промпт для монтажу в Codex може бути таким:
У папці є сирий запис, де я говорю в камеру. Розшифруй аудіо, прибери паузи, обмовки й повтори, склеюй за змістом речень. Темп як на доданих скриншотах: коротка склейка, текстові плашки збоку. Графіку роби в кольорах і шрифтах з файлу brand.md: коли я згадую цифри чи тези, виводь їх на екран. Вирівняй гучність голосу, додай тиху фонову музику, яка приглушується, коли я говорю. Перед тим як віддати результат, сам переглянь таймінг і перевір, чи не перекриває текст обличчя.
П’яте: просіть модель перевірити себе. Останні речення в промптах дуже важливі. Astra вміє переглядати власний результат, і саме так тестувальники ловили обрізані слова й текст поверх обличчя.
Як спробувати Astra на Plus
У звичайному вікні чату на Plus Astra немає, найсильнішою моделлю там лишається GPT-5.6 Sol. На тарифі Plus, вона є в розділі Work (“Робота”).
Шукати треба перемикач угорі, змініть режим із Chat на Work.
Скільки ліміту з’їдає гра чи застосунок
Ліміти у Work і Codex рахуються не повідомленнями, а обсягом роботи. OpenAI орієнтовно пише, скільки повідомлень з Astra влазить у п’ятигодинне вікно: від 5 до 45 на Plus, від 25 до 225 на Pro за 100 доларів і від 100 до 900 на Pro за 200 доларів. Для порівняння: з GPT-5.6 Sol на Plus виходить від 10 до 100 повідомлень. Тобто Astra витрачає ліміт приблизно вдвічі швидше. Крім п’ятигодинного вікна, діє ще й тижневий ліміт, і працювати далі можна, лише поки залишок є в обох.
Коротке питання і прохання зібрати гру з нуля формально – одне й те саме “повідомлення”, але в другому випадку модель пише сотні рядків коду, запускає, тестує і виправляє. Витрату також збільшують великі файли та високий рівень міркувань.
Реальні приклади показують, наскільки різною буває ціна. Користувач соцмережі X на ім’я Anshu пише, що Astra зібрала йому 3D-гру за 45 хвилин і витратила лише кілька відсотків квоти, але свого тарифу він не називає. Відеоогляд Нейта Герка обійшовся б приблизно в 60 доларів за тарифами API. А симуляцію міста в дусі SimCity в Метью Бермана модель будувала автономно п’ять днів.
Ліміту Plus може вистачити на невеликий ігровий прототип з кількома ітераціями, але точну витрату передбачити складно, OpenAI зазначає, що вона залежить від складності та кількості кроків у завданні. А ось застосунок, який доводиться багато разів переробляти, майже напевно впреться в п’ятигодинне вікно, а то й у тижневий ліміт.
Перед великим завданням варто зазирнути в Settings → Usage (“Налаштування” → “Використання”), щоб побачити залишок і час оновлення. Також не обов’язково одразу вмикати максимальний рівень міркувань: за словами OpenAI, Astra на низькому рівні може працювати краще, ніж Sol на високому, і вищий рівень не гарантує кращого результату. Якщо модель щось пропустила, спершу перевірте, чи зрозумілі інструкції і чи є в неї доступ до потрібних файлів. Високий рівень міркувань не замінить відсутньої інформації. А коли ліміт усе ж скінчився, власники Plus і Pro в деяких країнах можуть докупити миттєве оновлення ліміту або продовжити роботу за кредити. Перемикання на іншу модель не допоможе, бо ліміт у них спільний.
Тож чи AGI це?
Якщо уявляти AGI як систему, що не поступається людині майже ні в чому, то очевидно, що ні. Незалежні рейтинги показують, що розумнішою в усьому одразу Astra не стала, проте і звичайним оновленням це не назвеш. Модель помітно краще за попередницю доводить до кінця довгі завдання за комп’ютером, від гри в браузері до змонтованого інтро, і робить це швидше. Для більшості з нас це поки радше нагода спробувати, ніж щоденний інструмент. Але вже зараз зрозуміло, куди все рухається: від моделі, яка просто відповідає на питання, до моделі, якій можна доручити серйозну роботу.
Ігор Ісиченко
