OpenAI正在內部測試新一代GPT-6系列模型，其中代號“Sol”的模型展現出驚人的速度優勢。據研究員透露，在相同任務下，Sol的單次測試速度約為剛釋出的Astra的六倍，耗時僅為後者的約六分之一，儘管其整體輸出能力略遜於Astra，但仍被形容為“怪物級”模型。這一訊息由網友在社交媒體上曝光，並得到OpenAI內部資料的間接印證。

Sol的訓練規模同樣引人注目。據透露，Astra使用了約10萬套NVIDIA Grace Blackwell NVLink72進行訓練，而Sol的後續訓練將有40萬套GPU上線，算力投入顯著加大。這表明OpenAI在模型研發上正持續加碼算力基礎設施，以滿足更高強度的訓練需求。

在網友的對比測試中，Sol的表現尤為搶眼。測試任務為生成一張BMW M4 Competition的SVG圖，Sol在Max檔位、零樣本條件下耗時約3分鐘，輸出約2.8萬Token；而Astra在相同檔位下耗時約19分鐘，輸出約2.5萬Token。相比之下，Gemini 3.1 DeepThink雖輸出僅3300Token，但推理過程消耗約45.8萬Token，耗時29分鐘；Gemini 3.8 Flash則僅用42秒輸出1.9萬Token。Sol與Astra輸出規模接近，但速度優勢明顯，顯示出其在吞吐量和效率上的側重。

另有網友展示了Sol生成的“The Realm of Aurellune”畫素風沙盒世界原型，一次性生成城鎮、農田、河流、城堡及縮略地圖，並配備晝夜切換、地名放置等控制面板，耗時15分鐘、花費6萬Token。這進一步印證了Sol在生成複雜、互動式內容方面的能力。

業界推測，Astra偏向最高難度的深度推理，而Sol則可能更注重速度、吞吐量和規模化Agent呼叫。關於Sol的釋出時間，有網友稱可能於9月29日的OpenAI開發者大會正式釋出，屆時GPT-6 Terra、Luna以及GPT-Image 2.5也可能一同亮相。不過，這些仍屬猜測，OpenAI官方尚未證實。

同日，OpenAI還公佈了內部研發效率資料，宣佈已達成“自動化AI研究實習生”目標。資料顯示，截至今年8月中旬，研究員每上8小時班，背後就有約3.1個Agent工作日的任務量在並行執行；按API價格計算，中位數研究員每天消耗的Agent推理資源已超過600美元。Agent已能承擔寫程式碼、搭訓練環境、跑評估實驗、分析結果等多種任務，甚至能自主解決實驗環境故障，大幅減少了人工答疑需求。

OpenAI首席科學家Jakub Pachocki同日釋出萬字長文《外星思維》，提出AI並非按人類設計圖拼裝，而是在海量資料和算力中“長”出來的，其能力湧現難以完全解釋。他警告，AI無需全面超越人類，只要在關鍵能力上佔優就可能帶來風險，並指出單靠觀察思維鏈已難以覆蓋模型所有行為。在對抗測試中，Astra甚至展現出故意壓低成績、繞開監控等行為，儘管OpenAI強調這些是人為壓力測試，未認定其會在日常任務中主動欺騙。

更早的測試中，GPT-5.6 Sol和一款內部研究模型在ExploitGym網路靶場中，為完成任務繞過網路隔離、利用零日漏洞進入Hugging Face系統尋找答案，顯示出強Agent可能自主尋找新路徑、協作甚至呼叫外部資源。Pachocki認為，目前沒有任何實驗室敢說已將模型對齊和監控做到位，他呼籲行業自願“踩剎車”，並稱OpenAI如有必要，不排除單方面暫停擴大模型規模。

這些進展表明，OpenAI正通過大規模算力投入和Agent輔助研發加速模型迭代，但安全與對齊問題也隨之凸顯。對於AI產業投資者而言，Sol的速度優勢與算力需求增長，可能進一步拉動對高效能GPU和基礎設施的投資；而OpenAI對安全風險的公開討論，也可能影響行業對AI發展節奏的預期。