GPT-6.2 Astra灰度与能力评价 · 话题榜 · TwKit

@lxfater

GPT-6.2-Astra 你们被灰度到了吗？ 比opus5.5好吗？ 上等马都比不过别人的中等马🥲

@JamesDa55049936

卧槽！！我现在终于理解 Tibo 为什么满脸问号了？？？🤣 刚看到有开发者说： GPT-6.1 Terra 已经是他的日常主力模型了！！ 结果 Tibo 看到之后，直接回了两个字符： 「?!」 我还寻思这哥们又在震惊什么…… 直到看到下面那张 Codex 截图。🤡 输出速度：12.0 tok/s 总 Token：1397.5 万 总耗时：671.7 秒！！ 整整 11 分钟，平均每秒才蹦 12 个 Token？？？ 最他🐎抽象的是什么？ 旁边网友还补了一刀： 「顺便说一句，这次 Pornhub 依旧秒开……」🤣 合着看片网站都已经加载完了，Terra 还在那儿一个字一个字往外蹦？？？ 以前用 AI Coding，担心的是代码写得对不对。 现在倒好，先得研究自己能不能活着等到它写完。😭 不过 1397 万 Token 这规模也够吓人了。 你们用 Terra 真觉得好用吗？还是说现在的 AI Coding 已经进入「只要能干活，慢点也认了」的时代？？？ 🤓☝️

@niumoney

卧槽，卧槽，卧槽， 我这是灰度到 GPT 6.2 Astra 了吗？ 你们的CODEX上， 可以看到了吗？？？

@shengtang135754

我去！gpt plus取消这类用户五小时限制？ 网友投稿:取消Codex Plus订阅，他们送一个月plus这个你们应该都知道。 但有趣的是:送的Plus账户不再有5小时使用限制了。居然没有5小时限制？ 保持这个账号续费可能后面都没有五小时限制了🤣

@1nv1nc1blezs

最简单快速检测你的GPT有没有降智!! 发送:ciallo 如果回复是Ciallo! 就是降智，模型为 GPT-6-Luna 如果回复是Ciallo~(c・w<)★就没降智，模型为 GPT-6-Astra

@Lihuayu06

ChatGPT 6.2 Astra的口碑曲线be like Step 1：太厉害了！AGI时代来临！ Step 2： 鹈鹕骑车 Step 3：怎么额度怎么掉这么快！ Step 4：这模型问题怎么这么多！ Step 5： 傻逼6.2 Astra Step 6：Tibo重置 Step 7： 傻逼Tibo Step 8：用Claude啊 Step 9：怎么解决claude封号？

@laopai1990

灰度到 GPT-6.2 Astra 的天选之子们，出来说两句啊！！ 到底有没有变强？？ 写代码、修 Bug、执行 Agent 任务，哪个提升最明显？🤔

@mylifcc

GPT-6.2-Astra已经在灰度了，基本都是pro用户才有。如果你是pro用户可以试试这个方案，问fable 5的发布时间，如果不用搜索也能回复就是6.2 致敬plus用户了。。。

@leo114119

Codex里一句话测试你是否灰度到 Gpt 6.2 Astra的办法 切到 Astra xhigh 强度，先发一句你好， 然后问他不联网搜索是否知道 fable 5 什么时候发布 如果回答是 6.9 号就是灰度到 6.2 了，有兴趣的可以去试试

@leo114119

Deepseek Flash cyber 正在内测中 据说感觉不比 mythos/fable 差 不是 V4.1 的系列？ 网友原话：Opus 5.5 写完，Astra Review 完的项目，找出来一个 P0，几个 P1, P2, …感觉不比 mythos/fable 差

@GKev1n

或许，我觉得吧，说一个猜想！！ GPT-Astra 6.2 其实是 GPT-Astra 6.1 的性价比版，就是能保证稳压 Opus 5.5 的基础上，对 Astra 6.1 的成本进行了下降。 估计 OpenAI 一开始准备推出 Astra 6.1 的，结果 Opus 5.5 又稳定又耐用，所以不得已这么久没发模型。

@poolmoon6

Tibo复活赛！ 果然啊！推出Terra是为了把Dots塞给Plus用户！ 1+1=🤡

@xKaka1456

GPT-6.2 Astra 今天肯定没戏了 旧金山这会都凌晨两点多了 Tibo 他🐎睡得正香呢 今天要没发，估摸着这两天都悬了…

@xingzengji

灰度到 Astra 6.2 的兄弟们，觉得体感上和老的 Astra 有啥区别吗？

@jackyang886

我发现有些人买ChatGPT Plus不是为了用Codex😅 而是为了拥有随时能用Codex的权利 平时让便宜模型干活 遇到大事才把Codex请出来 跟家里珍藏一瓶茅台似的。。。。。。

@HarukaKunori

astra可能是现在最德不配位的模型，完全忽略极大影响可用的代码缺陷和行动力缺陷，只使用他的思考也是完全不可用的，当他用来设计方案，架构时，他本质上只把用户的话解读为正式文案，而不是做真正的设计考量，真正的考虑这个东西的目标是什么，为什么要做这件事，为了达成目标我要设计什么，中间我要调查什么事情，我有哪些可用资源，全局约束是什么。这里面的每一点都需要人类全面的指出来，哪怕大多数现场，代码，文档都早已存在，早已有存在已经被大量日常事务所使用的使用方式总结，prompt早已注入，预先准备了可供检索的搜索引擎，预先准备了几乎无限token的subagent。而你必须一步一步重复哪一步要做什么，怎么指派subagent，向外扩张的边界是什么，向内收缩的边界是什么，和ai同伴对话的技巧是什么。用户本身还要字字斟酌，我给他的东西会不会误导他，我说的哪句话和文件的某一个章节有冲突，那花大钱把这个模型引入工作流程的意义是什么？最后我想起群友总结的相当精辟，astra就是纯粹的面向向上管理的极端。