GPT-6 Astra 在驾驶测试中完成赛道
在 HN 讨论的驾驶基准中,GPT-6 Astra 使用 Codex 中等设置,第二次尝试以100%进度、5分22秒完成赛道,消耗6.6M tokens、7.74美元。Claude Fable 5.1 最高仅45%,Grok 4.6 为11%,显示模型在具身驾驶任务上的能力差距。
Grok 4.6 是 xAI 推出的大语言模型。近期报道显示,该模型已通过 Amazon Bedrock 向客户提供;在一项存在评测争议的驾驶基准中,Grok 4.6 仅完成 11%,低于 Claude Fable 5.1 的 45%,而 GPT-6 Astra 以 5:22 完成全程,相关讨论集中于具身驾驶任务上的能力表现。
在 HN 讨论的驾驶基准中,GPT-6 Astra 使用 Codex 中等设置,第二次尝试以100%进度、5分22秒完成赛道,消耗6.6M tokens、7.74美元。Claude Fable 5.1 最高仅45%,Grok 4.6 为11%,显示模型在具身驾驶任务上的能力差距。
xAI 的 Grok 4.6 模型现已在 Amazon Bedrock 平台上提供,客户可通过该平台访问。
Cognition发布SWE-2,称在FrontierCode 1.1 Main取得50.0分,接近Fable 5.1但成本低64%;基于2.8T参数的Kimi K3进行后训练,采用单次RL训练多级推理以提升性价比。