2026 年 9 月 3 日發布的 GPT-6 Astra 因機器人操作能力受到關注，隨後一項研究認為，這種能力是訓練中積累的特定機器人知識，並非通用智慧湧現。10 月 30 日，OpenAI 開發者帳號 @OpenAIDevs 介紹開發者 @Scav 組織的機器人社群，提到其中一項實驗由 GPT-6 Astra 遠端操控機械臂，但未披露硬體、控制方式與結果。11 月 7 日，機器之心報導一項針對 50 個開源與閉源模型的測試：研究者要求模型不呼叫工具、不寫程式碼，直接計算正逆運動學，結果 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol 與 Gemini Argon 表現異常——把輸入換成另一臺七自由度機器人的 DH 引數後，預測結果仍符合 Franka Panda 的運動學特徵，研究者據此判斷存在對特定本體的過擬合。OpenAI 未披露預訓練是否使用機器人資料，實驗程式碼與推理記錄已公開。發布後 NVIDIA 的演示中，Astra 配合 PTC Onshape 與 Isaac Sim 完成汽車懸架建模與扳手拆卸模擬，並驅動 Unitree G1 人形機器人在陌生房間整理物品、按模糊指令取物。對做具身智慧的開發者來說，這提示公開演示中的機器人能力可能繫結特定本體，遷移到其他機械臂時需重新驗證。
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一項針對 50 個開源與閉源模型的測試認為，GPT-6 Astra 的機器人操作能力並非通用智慧湧現，而是訓練中積累了特定機器人知識。研究者讓模型不調工具、不寫程式碼直接計算正逆運動學，Astra、GPT-6.1 Sol 與 Gemini Argon 表現明顯異常：換上另一臺七自由度機器人的 DH 引數後，預測結果仍符合 Franka Panda 的運動學特徵，屬於對特定本體的過擬合。OpenAI 未披露預訓練是否使用機器人資料，實驗程式碼與推理記錄已公開。
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