OpenAI 於 9 月 5 日宣佈，其新一代模型 GPT-6 Astra 已向所有 Pro、Enterprise 和 Business Premium 使用者全量開放，使用者可在 ChatGPT Work 和 Codex 中直接使用，API 也同步上線。此前，OpenAI 在 9 月 3 日宣佈 Astra 分階段推出，僅兩天後，付費高檔使用者即全部解鎖。不過，Plus 和普通 Business 使用者仍需等待數日才能獲得訪問許可權。
此次釋出中，OpenAI 工程師 Victor Nunez 給出的首要建議出人意料：刪掉你的提示詞。他建議使用者趁 Astra 推出之際，回頭清理 AGENTS.md 和 Skills 檔案，並重新思考推理級別的使用方式。AGENTS.md 相當於寫給 AI 的“員工手冊”，定義其身份、職責和限制；Skills 則是教模型執行具體任務的“說明書”。過去幾年，開發者應對模型侷限的方式是不斷堆疊規則——模型理解不了就多解釋，出錯就加限制，再錯就補例子，如同給健忘的新員工貼滿便籤。
然而，Astra 的到來讓這些“便籤”反而成為負擔。OpenAI 在 Astra 的模型指南中指出，Astra 對 skill 和 AGENTS.md 中的指令“更敏感”，以前被忽視的舊規則現在會被逐條執行。一條含糊的規則可能讓模型停下來反覆確認，兩條衝突的規則甚至會讓其陷入困惑。例如，若指令寫“所有方案要經過審批”，舊模型可能視而不見，而 Astra 會真的停下來詢問審批物件。因此，指南用“強烈建議”要求開發者審計模型可讀的每一個 skill 檔案。
此外，Astra 比前代更傾向於主動提問，在執行任務中途可能停下來確認選項，甚至在寫程式碼前先執行測試。OpenAI 甚至提供了一段現成提示詞，讓 Astra 避免使用“delve”“值得注意的是”等套話，並禁止“先否定再翻轉”的句式。這種“模型廠商教使用者防模型套話”的做法，反映出模型行為的變化。
對普通使用者和開發者而言，這意味著與 AI 互動的方式需要轉變。過去，模型能力不足時，使用者傾向於增加限制和要求，即“加法思維”；而 Astra 已能從上下文中推斷意圖，在指令有歧義時主動詢問，並能記住多步任務的全域性目標。因此，過時的、冗餘的、衝突的提示詞不僅多餘，還可能阻礙模型執行。OpenAI 官方遷移指南反覆強調“審計”，即刪除所有不必要的指令。模型越強，使用者需要寫的規則反而越少。
早期訪問的開發者已展示 Astra 的能力。開發者 Matt Shumer 讓 Astra 在虛幻引擎中構建了一座曼哈頓，耗時一週，併發明瞭“管理者迴圈”玩法：一個 Astra 擔任經理，將任務拆解為清單和階段，另一個 Astra 作為執行者，經理每次只派一段活，執行端最多同時有 96 個子智慧體 並行工作。Shumer 還發現措辭細節：讓模型將每個階段做到“極好”會順利推進，而要求“完美”則會讓模型陷入細節無法自拔。
開發者 Anshu 稱 Astra 是“3D 遊戲領域的超級 AGI 機器之神”，僅用 45 分鐘 就完成了一個畫質出色的開放遊戲世界。免疫學家 Derya Unutmaz 僅輸入一句話“做一個 5 分鐘的 T 細胞教學影片”，Astra 便自動編寫解說、用 Remotion 製作動畫、用 Imagegen 生成影像，並建議用 HeyGen 配音，一次成片。這位研究 T 細胞 35 年的科學家表示自己講不了這麼好，計劃製作整套免疫學影片課程。開發者 Tom Krcha 則從一張蒸汽火車舊圖紙出發，讓 Astra 在 Blender 中生成 3295 個可編輯物件，每個零件都能獨立修改，該推文瀏覽量已超 75 萬次。
OpenAI 官方資料也顯示效能提升：在 OSWorld 2.0 基準（模擬人類操作電腦桌面）上，Astra 得分 72.6%，上一代 GPT-5.6 Sol 為 65.7%，且每任務耗時從 75 分鐘 降至 40 分鐘，準確率提升的同時速度加快近一倍。不過，Astra 並非全面領先。據 Artificial Analysis 的獨立綜合智慧指數，Astra 得分為 61.2，而 Anthropic 本週釋出的 Claude Fable 5.1 得分 65.7，兩者競爭仍未見分曉。
此次釋出標誌著 AI 開發範式可能從“加法”轉向“減法”。過去，模型不夠聰明時靠規則彌補，規則越積越厚；如今，模型短板補齊，規則本身成為新的錯誤來源。OpenAI 通過模型指南悄然調整了 AI 工程的方向：從教模型每一步怎麼做，轉向拆除擋路的舊規則，給予模型更多自主空間。人與模型的關係也隨之演變——從“教它”到“別擋它”。