GPT-6 Astra: in cinque punti cosa ha davvero di diverso

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— Sam Altman (@sama) September 3, 2026

OpenAI ha presentato GPT-6 Astra come «una nuova generazione di intelligenza». È la formula inevitabilmente enfatica scelta dall’azienda, ma questa volta dietro il marketing c’è un cambiamento interessante. Il punto non è soltanto che Astra risponde meglio alle domande o ottiene punteggi più alti nei benchmark. Sta cambiando il tipo di lavoro che OpenAI pensa si possa affidare a un modello.

Astra è progettato per usare il computer, navigare sul web, scrivere e testare software, lavorare su documenti e fogli di calcolo, utilizzare applicazioni specialistiche e soprattutto portare avanti autonomamente sequenze di operazioni. OpenAI sostiene che su OSWorld 2.0 svolga i compiti di computer use in circa il 47% di tempo in meno rispetto a GPT-5.6 Sol. E lo presenta anche come il suo modello più avanzato nel coding e nella cybersecurity.

È soprattutto questa combinazione tra ragionamento e capacità di agire a distinguere Astra. Greg Brockman, presidente di OpenAI, si è spinto fino a dire che, guardando indietro tra qualche anno, potremmo considerare questo periodo come l’inizio dell’«era dell’AGI». Un’affermazione sulla quale è bene mantenere una certa prudenza: non esiste una definizione universalmente accettata di AGI e dichiararne il raggiungimento non equivale a dimostrarlo. Più concretamente, Astra sembra segnare il passaggio dal chatbot che ci aiuta a fare qualcosa a un sistema al quale possiamo delegare qualcosa. Ed è proprio questa maggiore autonomia a spiegare anche l’altra faccia del lancio: OpenAI ha dovuto costruire intorno al modello nuovi sistemi di controllo perché alcune delle sue capacità, in particolare quelle informatiche, cominciano a essere difficili da gestire. Ecco, in cinque punti, cosa cambia.

Non si limita a dirti cosa fare: usa il computer per farlo

La prima differenza è probabilmente quella più importante. I chatbot sono nati dentro una casella di testo: noi facciamo una domanda e loro producono una risposta. Astra è pensato invece per lavorare direttamente attraverso l’interfaccia di un computer. Può compilare moduli online, aggiornare un CRM, organizzare un calendario, fare ricerche sul web, installare e provare software, analizzare dati, creare grafici, costruire un sito e poi controllare attraverso il browser se funziona correttamente. Può quindi concatenare percezione dello schermo, ragionamento e azione. È un passaggio importante perché il valore di un modello non dipende più soltanto da quanto è intelligente nella risposta, ma da quanto è affidabile mentre esegue un processo. Su OSWorld 2.0 Astra raggiunge il 72,6%, contro il 65,7% di GPT-5.6 Sol; su ScreenSpot-Pro arriva al 92,7%, contro il 76,9% di Sol. In altre parole, il benchmark interessante comincia a non essere più «sa rispondere alla domanda?», ma «riesce a portare a termine il lavoro?».

È stato addestrato per portare a termine un lavoro, non soltanto per generare un testo

La seconda novità riguarda il lavoro professionale. Astra mette insieme capacità di ragionamento e capacità operative: può affrontare un processo composto da molti passaggi e arrivare alla produzione di un documento, una presentazione o un foglio di calcolo già utilizzabile. OpenAI sostiene che il modello sia particolarmente bravo nel rispettare template esistenti, mantenere lo stile dell’utente e selezionare soltanto il contesto necessario invece di riversare nell’output tutto ciò che ha trovato. Su AutomationBench, per esempio, Astra ottiene il 41,4%, contro il 18,1% di GPT-5.6 Sol e il 31,4% del concorrente Claude Fable 5.1 riportato nei test di OpenAI. C’è poi un particolare interessante. Se durante un compito mancano informazioni, Astra dovrebbe distinguere tra decisioni banali e decisioni importanti. Nel primo caso può fare un’ipotesi ragionevole e continuare; nel secondo chiede all’utente. In Codex può persino fare la domanda e nel frattempo continuare a svolgere le parti del lavoro che non dipendono dalla risposta.

Ha una memoria di lavoro più simile a quella di un progetto

Uno dei problemi meno visibili dei modelli attuali emerge quando un lavoro diventa molto lungo. Quando si riempie la finestra di contesto, il sistema deve comprimere ciò che è successo in precedenza. Ma ogni riassunto rischia di perdere qualcosa: una prova fallita, una richiesta fatta cinquanta messaggi prima, la ragione per cui era stata scartata una certa soluzione. Con Astra, OpenAI introduce in Codex un meccanismo diverso. Il modello può conservare note attraverso diverse finestre di contesto e, soprattutto, le conversazioni e i risultati precedenti rimangono ricercabili. Astra può quindi recuperare un requisito o il risultato di un test precedente anche quando quell’informazione non è finita nel riassunto principale. Sembra una caratteristica tecnica, ma per gli agenti è fondamentale.  La vera novità, quindi, non è avere una conversazione più lunga. È avere una continuità operativa.

È abbastanza bravo nella cybersecurity da diventare esso stesso un problema di sicurezza

Qui Astra entra in un territorio nuovo. OpenAI lo considera il primo proprio modello ad aver raggiunto la soglia «Critical» per le capacità di cybersecurity. Significa che non stiamo più parlando soltanto di un chatbot capace di spiegare una vulnerabilità conosciuta. Nei test il modello è riuscito a individuare e utilizzare vulnerabilità sconosciute. OpenAI riferisce che durante le valutazioni Astra ha scoperto due vulnerabilità zero-day, successivamente comunicate ai responsabili del software interessato. Su ExploitBench ha ottenuto il 100%, contro il 78,5% di GPT-5.6 Sol. La capacità di trovare vulnerabilità e sviluppare exploit può essere straordinariamente utile a chi deve difendere un sistema, ma la stessa capacità può naturalmente essere utilizzata per attaccarlo. Per questo non tutte le capacità vengono semplicemente consegnate agli utenti. Astra rifiuta alcune operazioni cyber avanzate e OpenAI sta prevedendo accessi meno restrittivi attraverso Daybreak per gruppi selezionati di professionisti della sicurezza.

Più autonomia significa anche un problema nuovo: capire cosa sta pensando e impedirgli di oltrepassare i limiti

Ed eccoci alla parte più interessante. OpenAI definisce Astra il proprio modello «più allineato»: dovrebbe comprendere meglio le intenzioni dell’utente, rispettare maggiormente i confini del compito e fermarsi davanti alle restrizioni imposte dall’ambiente. In un test costruito dopo l’incidente di Hugging Face, GPT-5.6 Sol, senza le protezioni normalmente utilizzate in produzione, oltrepassava il perimetro autorizzato nel 48% dei casi. Astra, secondo OpenAI, lo ha fatto nello 0% dei casi. In un’altra valutazione non ha mai cercato di aggirare un blocco imposto dal sistema di Auto-Review, anche quando aggirarlo avrebbe permesso di completare il compito. Il punto che rimane in sospeso è che Astra sembra contemporaneamente più controllabile nei comportamenti e più difficile da interpretare nel ragionamento. OpenAI ammette che il ragionamento scritto di Astra è risultato più difficile da monitorare rispetto a quello di GPT-5.6 Sol. TechCrunch ha riportato le preoccupazioni dei ricercatori sulla cosiddetta recurrent depth o opaque recurrence: tecniche che possono rendere meno leggibile quella chain of thought che viene utilizzata anche per capire se un modello sta progettando comportamenti indesiderati. Lo stesso chief scientist Jakub Pachocki ha sottolineato un punto essenziale: l’aumento dell’intelligenza di un modello non garantisce automaticamente un aumento del suo allineamento. Ed è forse questa la caratteristica di Astra che conta più dei record nei benchmark. Finora abbiamo misurato il progresso dell’intelligenza artificiale chiedendoci quanto bene un modello sapesse rispondere, ragionare o programmare. Con Astra la domanda diventa diversa: quanto lavoro possiamo lasciare fare autonomamente a una macchina prima di dover tornare a controllare quello che sta facendo?

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