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Hacker News 3小时前 · 2026-09-06 19:33:15 · 4 阅读

GPT-6 Astra 控制机器人机械臂评测

本文是对 我们之前对比 Claude Fable 5 与 Fable 5.1 的后续研究。 我们在相同的 Inspect Robots 智能体策略下,让 OpenAI 的 GPT‑6 Astra 控制相同的 YAM 机械臂,完成同样的两项任务:

“从桌面上拿起红色积木,放入碗中。”

“捏住圆形蓝色拼图中心的小把手,将其嵌入板上对应的圆形凹槽中。”

在放碗任务中,Astra 在 20 次试验里有 19 次 成功,而 Fable 5.1 仅成功 8 次,Fable 5 仅 1 次。Astra 每次耗时 2.5 分钟,低于 Fable 5.1 的 6.8 分钟;预估每次成本为 $0.94,低于 Fable 5.1 的 $2.12。

拼图任务则另当别论:Astra 在 20 次中仅完成 2 次,与 Fable 5.1 持平。两者都到达凹槽附近,但在最后一步停滞不前,Astra 每次成本 $1.36,低于 Fable 5.1 的 $2.18。

积木入碗:每个模型最佳的一次完整运行(以达到的最高阶段为准,其次取时间最短),各自以相同的加速倍率播放。计时器显示实际 elapsed 时间,已剔除思考暂停段。


Astra 在碗任务上的成功率远高于对手,且单次成本约为前者的一半

粗点表示条件均值;淡点为各次试验(成功计 100,失败计 0)及其对应成本。


评分标准

每次试验均由人类评分员根据所达到的最高阶段打分,因此即使失败,也能记录其进展程度。评分细则与 Fable 报告保持一致。

0未有任何目的性靠近
1与目标物体接触
2将物体完全抬离桌面
3将其定位至放置点上方
4放入最终位置

Astra 几乎每次都能将积木放入碗中;而在拼图任务上,它在 Fable 停滞的地方同样卡住

各模型达到每个阶段的试验占比;每行 n 为该单元格对应的试验次数。


结果

任务模型平均阶段完成次数 完成率每次输出 token 数预估每次成本 运行时间(分钟)
积木入碗Fable 51.301 / 205%19.2k$2.698.2
积木入碗Fable 5.12.408 / 2040%12.9k$2.126.8
积木入碗GPT-6 Astra3.9519 / 2095%2.1k$0.942.5
拼图入槽Fable 51.500 / 200%16.3k$2.637.9
拼图入槽Fable 5.12.352 / 2010%10.5k$2.185.9
拼图入槽GPT-6 Astra2.002 / 2010%2.7k$1.363.4

全部运行记录

共计 120 次试验,全部计入统计。

任务模型得分用时(分钟) 输出 token 数转录文本视频重跑数据
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技术规格

本体双臂 I2RT YAM 机械臂,每臂 6 自由度,配平行夹爪
控制方式末端执行器绝对位姿(move_to):每臂可控制 x、y、z、yaw、pitch、roll 和夹爪。机器人通过 IK 将位姿转换为关节角度。
观测每回合提供三个相机视角(顶部、左腕、右腕)加本体感知状态
策略agent 策略,中等思考强度,20 次 LLM 调用预算,速度上限 25%,默认安全护栏开启
模型gpt-6-astraclaude-fable-5claude-fable-5-1
测试框架Inspect Robots 0.58.0
试验 每个模型每个任务20次;拼图在 rig-4 上对所有模型测试,碗在 rig-3 上对 Fable 模型测试,在 rig-1 上对 Astra 测试
Token 数量Wire-level 请求和响应 token,非计费 token;按标价计算,三种模型均为 100 万美元输入 / 50 万美元输出

局限性

  • Astra 的测试在 Fable 测试结束两天后运行,两者未交错进行。拼图的对比在相同 rig 上进行;碗的对比则否:Fable 的碗测试在 rig-3 上进行,而该 rig 当时不可用。
  • 评分由操作员根据已知模型进行主观判断,因此分数可能存在无意识偏见。
  • 费用按标价计算。Anthropic 的请求未使用 prompt caching;OpenAI 自动缓存了约五分之一的 Astra 输入,但此处并未予以折扣,因此 Astra 的费用若有什么影响,反而是被高估的。
  • 物体在测试间由人工重置,且所有模型仅以中等推理强度运行。
原始来源: Hacker News

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