OpenAI: So viel besser sind die internen Modelle

OpenAI hat mit GPT-6 Astra in weniger als einer Woche ein vollständiges Hardware-Gerät entworfen. Fast nebenbei zeigt das KI-Unternehmen, wie weit seine neueren internen Modelle dem bereits sehr starken Astra voraus sind.

Ein internes Modell setzt sich deutlich ab

Zwei Mitarbeiter entwickelten den Prototyp mit Astra als Nebenprojekt. Das KI-Modell entwarf Gehäuse, Platine, Benutzeroberfläche und die Anbindung an Codex. Ein Auftragsfertiger baute innerhalb eines Monats eine kleine Serie.

Spannender ist der Vergleich auf BenchCAD 2.0. Der Benchmark prüft, wie gut ein KI-Modell 3D-Bauteile und Baugruppen rekonstruiert sowie Verbindungen auf Leiterplatten erkennt. Astra erreicht auf seiner höchsten Thinking-Stufe 0,594 Punkte. Ein neueres internes Modell kommt auf 0,875 Punkte. Das sind 0,281 Punkte oder rund 47% mehr.

Der Vorsprung fällt besonders auf, weil Astra selbst zur Spitzengruppe gehört. OpenAI verlangt über die API 10$ je Million Input-Token und 50$ je Million Output-Token. Damit kostet Astra fünfmal so viel wie GPT-6 Sol. Dennoch liegt bereits der niedrigste gezeigte Messpunkt des internen Modells auf BenchCAD 2.0 bei etwa 0,76 und damit klar über Astras Bestwert.

Auch offene Mathematikprobleme zeigen den Abstand

Die zweite Vergleichskurve stammt aus OpenAIs Veröffentlichung zur Navier-Stokes-Lösung vom 8. September 2026. Auf einer ausgewählten Sammlung offener Mathematikprobleme steigt Astras Erfolgsquote mit zusätzlicher Rechenzeit von etwa 9% auf 17%. Das interne Modell erreicht ungefähr 26% bis 48%. Welten!

Mehr Rechenzeit hilft beiden Modellen. Der Abstand bleibt über die gesamte Kurve groß und liegt in weiten Teilen ungefähr beim Dreifachen. Zur ganzen Wahrheit gehört aber auch, dass keinerlei Rechenkosten für die internen Modelle genannt werden.

Sicherheit oder ein eigener Vorsprung

OpenAI begründet sein vorsichtiges Tempo mit Sicherheit und einer kontrollierten Einführung. Aber ist das die ganze Wahrheit?

OpenAI kann bessere Modelle schon für Forschung, Chips, Rechenzentren und Hardware einsetzen, während Kunden für das schwächere Astra hohe Preise zahlen. Sicherheit und wirtschaftliches Interesse passen hier bequem zusammen. Je länger OpenAI seine besten Modelle zurückhält, desto größer wird der eigene Vorsprung und desto schwerer lässt sich erkennen, wo die wirkliche Spitze wirklich liegt.