1300张卡叫板10万卡，前OpenAI副总裁出手，硬核难题击败GPT-6 Astra

近日，全球AI领域被OpenAI发布的GPT-6 Astra搅得沸沸扬扬，这款用10万张GPU训练出的“怪兽”模型一经亮相就被冠以“AGI落地”的噱头，连英伟达CEO黄仁勋都亲自站台认证OpenAI是首个拿下AGI的团队。就在全网还未从Astra的震撼中缓过神时，由前OpenAI副总裁主导、仅用1300张卡训练出的新模型正式发起挑战，在硬核空间推理任务及多项实际企业场景中直接击败了GPT-6 Astra。

1300张卡叫板10万卡，前OpenAI副总裁携新模型硬刚GPT-6 Astra

这款挑战者的研发团队核心来自前OpenAI核心技术层，完全绕开了OpenAI“堆算力提性能”的研发路线，仅用1300张卡就完成了模型全流程训练，成本不足GPT-6 Astra训练成本的1.5%。对比之下，GPT-6 Astra作为OpenAI目前的旗舰模型，用10万张GPU训练而成，官方曾透露若投入40万张GPU，下一代模型性能还将实现跃升，但此次1300卡模型的亮眼表现，直接打破了“大模型性能必须靠万卡级算力堆砌”的行业固有认知，也为中小团队研发高性能大模型提供了全新路径。

空间推理硬核测试MazeBench，1300卡模型刷出最高分碾压Astra

此次对决的核心战场是硬核空间推理测试MazeBench。这款由Jonathan Pappas和David Pappas在7月底推出的3D测试环境，共设置了200多个房间、100颗可收集的宝石，单局满分100分，同时加入了多项复杂机制：

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