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GPT-6 Astra于2026年9月3日发布，上下文窗口达105万token，支持文本与图片输入，定价为输入10美元、输出50美元每百万token。其核心变化在于Computer Use能力与长周期工作流结合，模型可自主跨软件执行多步任务，并引入Codex上下文笔记机制。企业接入需优先考虑权限边界与审计机制。

OpenAI智能体已从代码生成延伸至排障、监控与实验分析，工作量达人类研究员的3.1倍，使用量增长124倍。但人类注意力成为瓶颈，需从会话管理转向任务流管理。落地应注重测试保护，保留人工决策，优先从低风险流程试点。

全球AI大模型周调用量达115万亿Token，中国以56.72万亿Token占比约56%，连续十九周领跑美国。腾讯混元Hy4 preview单周调用量14.7万亿Token居全球第一，编程与智能体任务成为Token消耗主要来源。

黄仁勋宣称GPT-6 Astra标志着AGI到来，引发行业热议。文章梳理了该表态背后的信号：模型能力四年快速跃升、算力达十万卡级别且持续扩张，并分析了企业应如何从技术布局、人才准备和算力规划三个方向重新校准AI战略，以应对AI能力边界外移带来的挑战。

GPT-6 Astra以超10万张GPU完成预训练，首次在训练中大量使用此前模型参与监督，并具备直接操作计算机完成任务的能力。其网络安全能力达Critical级，FrontierMath Tier 4得分97.6%。OpenAI宣称AGI已到来，但产业内部对此尚无统一结论，更应视为对AGI定义权的争夺。

OpenAI同日发布两份文件，指出大模型安全机制正落后于能力迭代。智能体从对话走向执行操作，现有评估与披露机制难以覆盖真实场景风险，监管盲区在于执行边界、可追溯性与动态安全标准的缺失，安全需从一次性检查转向持续跟进。

OpenAI确认已实现“自动化研究实习生”目标，研究团队每名员工每个工作日对应3.1个智能体工作日，工作量提升124倍。智能体已进入编码、排障等执行环节，中位研究人员每日推理成本超600美元，重度用户达7000美元以上。企业可借鉴其任务拆解与人工验收结构。

小米MiMo-V2.5跌出OpenRouter调用量榜单，距其登顶仅约四个月。榜单显示中国模型周调用量连续十九周超美国，腾讯混元Hy4 preview以14.7万亿Token登顶，前五中四款来自中国。落榜反映市场热度竞争而非能力退步，选型应重场景匹配而非短期排名。

上周全球AI大模型调用量115万亿Token，中国以56.72万亿Token领先美国（16.54万亿），连续十九周居首。腾讯混元Hy4 preview周调用量14.7万亿Token，环比增长379%，登顶榜首，涨幅主要源于8月28日发布开源后的集中采用，其770B总参数、49B激活参数及超1M上下文面向Agent与编程场景优化。

何庭波最新论文指出，芯片功耗的关键并非计算本身，而是数据在内部移动所消耗的能量。3D堆叠通过缩短信号传输路径降低“移动功耗”，在先进制程受限背景下，为AI算力自主提供了以能效比为核心的架构创新与系统优化路径。

从“看懂人”到“行动如人”，Human-Centric AI正成为基础模型研究新焦点。研究路径可拆为外观感知、空间几何与行动推理三层，强调对人的连续状态建模，而非孤立任务堆叠，推动模型从识别转向理解与交互。

智能体任务分层正改写大模型成本结构。报告显示仅7%调用需旗舰模型，93%常规工作可用中端模型完成，动态路由可降低74%整体成本。降级依赖上下文质量和交接策略，企业应通过调用审计将高端模型留给少数高难度环节。