GPT-6 Astra在具身智能测试中的表现如何？
在RoboDojo的50次任务中，Astra Direct成功率26%、平均分37.81；与π0.5混合后成功率48%、平均分62.60。RoboLab中Astra Direct完成49次，成功率98%。
GPT-6 Astra实现具身智能突破 中国如何打具身防卫战
资讯摘要
GPT-6 Astra带来的压力，让国内具身产业面临现实的问题，必须扩大数据和算力投入。
AI 摘要
文章介绍一份匿名GitHub仿真测评报告：GPT-6 Astra与机器人VLA模型π0.5组成混合架构，在RoboDojo任务中把成功率从26%提升至48%、平均分从37.81提升至62.60。Astra擅长语义理解与任务规划，但在搭塔、麻将杠牌等精细物理操作上较弱；π0.5提供动作先验可弥补短板。报告也指出推理成本高、依赖仿真环境，并讨论中国具身智能需扩大数据与算力投入。
AI 问答
为什么需要与π0.5组合？
Astra擅长语义理解、视觉识别和任务规划，但在搭塔、麻将杠牌等需要精细接触与稳定控制的任务上表现较弱。π0.5提供动作先验后，搭塔得分从12提高到64，麻将杠牌从0提高到40。
这项研究有哪些局限？
实验主要在仿真环境中进行，真实世界会增加噪声、误差和延迟；推理成本很高，RoboDojo中π0.5+Astra消耗约6.25亿Token，Astra Direct超过11.3亿Token；RoboLab也并非完整排行榜复现。
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