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GPT-6 Astra自己打通《传送门》,折算成本571美元

动察 Beating AI 快讯,独立开发者 cozyblaze 把 GPT-6 Astra 接进了 Valve 的 3D 解谜游戏《传送门》。开局他只给了一条指令:自己一路玩到片尾字幕,而且不许联网查攻略。Astra 最终成功通关,全程约 23 小时 43 分钟,累计消耗约 4.35 亿 token,按 API 价格折算约 571 美元。


Astra 玩游戏的方式和人不太一样。它思考时游戏会暂停,然后查看当前画面、角色位置和视角,决定下一步怎么走、往哪看、在哪里开传送门,再让游戏继续运行。途中 OpenAI 的服务出现过容量问题,作者手动恢复了任务,后来还切到速度更快的 Fast 模式。但公开日志显示,从开局到片尾字幕出现,作者没有再给它任何游戏提示。


不过这不是一个严格的 benchmark。《传送门》已经发布近 20 年,网上有大量攻略和视频,即使实验禁止 Astra 主动联网查攻略,也无法排除相关游戏知识已经进入训练数据。真正有意思的是,AI 已经能把一个持续近一天、需要不断观察和操作 3D 环境的任务一直做完。

AI 解读
GPT-6 Astra刚结束分批推送、全量上线不到72小时,就出现了首个接近极限的第三方实测:独立开发者让模型连续驱动3D游戏《传送门》近24小时,全程不做人为干预,消耗4.35亿token,折算成本571美元。这个数字比官方评测里的Terminal-Bench更能说明问题——长时程Agent的瓶颈不在单步推理,而在数万步动作间的状态追踪与错误恢复。

值得注意的细节藏在过程中:中途OpenAI服务出现过容量问题,作者手动恢复后切换到了Fast模式。这意味着即便全量上线第二天,Astra的推理侧仍有不稳定因素。而实验本身对《传送门》近20年的攻略视频无法排除训练数据污染,作者也承认这不是严格基准。真正的信号是,AI执行连续操作的时长已从小时级跨入天级,这对需要长期自主运行的应用层Agent是实打实的基础能力跃迁。
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