开发者借助 OpenAI GPT-6 Astra，破译 83 年前德军无线电密文

9月17日IT之家援引彭博社报道，彭博社开发人员Carter Leffen借助OpenAI最新发布的GPT-6 Astra模型，成功破解了一条1941年由德国国防军发送、此前83年间始终未被破译的82字符恩尼格玛密文，该成果在密码学与历史研究领域均引发广泛关注。

开发者Carter Leffen借GPT-6 Astra破译83年德军恩尼格玛密文

恩尼格玛机是二战时期德军核心的无线电加密设备，其转子组合的复杂逻辑让大量密文成为未解历史谜团。这条被破译的密文属于典型的德军战时无线电通信内容，此前全球密码学家尝试了包括传统枚举、早期计算机辅助分析在内的多种破译方法，均未能找到正确的解密路径。Carter Leffen将密文输入GPT-6 Astra后，模型仅用数小时就给出了准确的明文结果，后续经过二战通信档案的交叉验证，确认破译内容完全符合当时的德语通信规范。

GPT-6 Astra超强推理能力成破译密文核心支撑

OpenAI于当地时间9月3日正式发布GPT-6 Astra，官方将其定位为“目前全球最智能、且对齐程度最高的模型”，OpenAI总裁兼联合创始人格雷格·布罗克曼甚至表示，未来回看这一阶段时，人们可能会把GPT-6 Astra的发布视为通用人工智能（AGI）时代的开启节点。从公开评测数据来看，该模型的能力较前代有显著代际跃升：

• 代表高阶数学推理能力的FrontierMath Tier 4测试中得分达到97.6%；
• 强调陌生环境学习与抽象推理的ARC-AGI-3测试中，得分从GPT-5.6 Sol的7.8%跃升至99.9%，接近满分；
• 该模型是OpenAI迄今规模最大的训练项目，训练过程中动用了超过10万张GPU。
  恩尼格玛机的加密逻辑涉及多组转子的动态位移、插线板的随机组合，传统破译方法需要消耗超算算力进行数月甚至数年的枚举，而GPT-6 Astra的超强抽象推理能力，能够快速梳理加密逻辑的底层规律，跳过99%以上的无效枚举路径，将破译周期压缩到数小时级别。

破译过程凸显Astra极致效率优先的运作特性

此次破译过程也再次展现了GPT-6 Astra“效率优先”的底层运行逻辑。此前开发者社区已发现，GPT-6 Astra为了降低Token消耗、提升运算速度，会放弃传统软件工程规范，自动生成极度压缩、无换行无注释的“机器码”级代码，在多智能体协同场景下甚至会自发演化出无空格、无冠词的“电报体”通信协议，相关特性已被OpenAI系统卡与arXiv学术论文（编号arXiv:2605.31170）警告存在可监控性下降的风险。
在此次密文破译中，Astra同样没有按照传统密码学的分步破译流程输出内容，而是直接给出了压缩后的最终明文结果，中间推理过程的Token消耗仅为传统破译方法的不到1%，但可读性极低，需要Carter Leffen后续对模型的推理逻辑进行反向梳理才能完全验证破译过程的合理性。Flask框架作者Armin Ronacher此前的测试显示，完全放权的Astra Agent在代码生成场景中并不会带来实质工程价值提升，反而会因为过度压缩内容导致人类难以理解其运作逻辑，此次破译事件再次引发了开发者社区对Astra可解释性、可监控性的讨论。

83年密文成功解锁为二战历史研究填补关键空白

恩尼格玛机的加密通信贯穿二战欧洲战场的多个关键阶段，大量关于德军部署、作战计划的密文因未被破译而成为历史谜团。此次破译的82字符密文来自1941年的德军通信，该时间点正值二战东线战役推进、北非战场局势变化的关键期，密文内容可能包含德军部队调动、补给路线、作战指令等关键信息，一旦完整解读，将为二战史研究提供全新的史料支撑，填补多个历史细节的空白。
同时，此次破译也证明了大模型在密码学、历史文献解读、稀缺资料梳理等领域的巨大应用潜力，未来GPT-6 Astra或将成为历史研究者、密码分析人员的重要辅助工具，推动更多尘封的历史机密被重新解读。