计算机行业研究

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行业研究

证券研究报告

计算机组

分析师：李可夫（执业 S1130525120009)

分析师：刘高畅（执业S1130525120005)

likefu@gjzq.com.cn

liugaochang@gjzq.com.cn

GPT-6 ASTRA 发布，不只是 Coding

GPT‑6 ASTRA 发布，多维度能力实现大幅升级。1）计算机自主操作能力显著增强：模型可独立完成表单填写、CRM 更新、软件故障排查等大量真实电脑实操任务；OSWorld 2.0 模拟测试中单任务耗时相比前代降低约 47%，AI 不再局限输出文本代码，可直接操作软件跑完完整业务链路，向自主智能体迈出关键一步，释放企业办公自动化潜力。

2）专业工作流、人机协作能力得到强化：模型能够遵循业务模板输出文档、PPT、PCB 方案、3D 场景工程文件等专业成品；支持任务中途叠加新增需求，最大程度保留原有任务约束，减少任务目标丢失，人机协同处理多步骤专业业务的实用性明显提升。3）编程、数理科研、网络安全能力同步突破：编程评测得分明显提升，上线长任务上下文记忆实验功能，缓解超长任务信息压缩失真痛点；数学科研评测成绩大幅走高，能够参与测序校验、科研可视化等实操环节；网络安全能力达到关键阈值，正式版本针对高危能力实施安全管控，仅开放防御类安全相关工作。

第三方评测表现亮眼，多项基准实现跨越式提升。ARC Prize 评测显示，适配特定运行框架后 Astra 视觉交互推理得分接近满分，操作效率优于人类参与者中位数，但高分跑分不等同于实现 AGI，模型实际效果由模型本体与运行调度框架共同决定，基准测试结果不能完全等同于真实业务落地表现。产业端专业用户实测进一步佐证模型实力，在法律复杂文书处理、代码库理解、业务报告生成等真实业务场景展现实用价值，已经能够对商业产品形成实际赋能。

模型应用边界持续拓宽，商业化叙事有望跳出编码单一赛道。我们认为当前资本市场存在核心担忧，大模型商业化收入过度依赖编码场景，办公、法务、科研等非编码专业场景端到端交付能力不足，落地进度缓慢，或将压制行业长期天花板。GPT‑6 Astra 迭代释放的核心信号，是非编码专业任务端到端交付能力实现实质性跃迁，推动模型从问答工具转变为任务执行主体，办公、法务、科研、硬件设计等非代码场景商业化进程有望加速。同时也要客观看待能力边界，法律、科研等高风险业务的模型输出仍需要专业人员审核校验，官方演示案例不等于行业规模化生产力。未来面向 B 端岗位的端到端任务交付能力，或将成为大模型商业化竞争的关键分水岭，国内厂商除编码能力外，也需要布局通用办公、行业工作流、计算机操作智能体等方向。

相关标的

大模型&云：智谱、MiniMax、阿里巴巴、腾讯控股、金山云、百度集团、优刻得、首都在线、网宿科技、云赛智联、青云科技等。

海外算力：东山精密、工业富联、胜宏科技、江海股份、中际旭创、中钨高新、蓝思科技、东阳光、火炬电子、三环集团、欧科亿、天孚通信、鼎泰高科、新易盛、领益智造、兆易创新、鹏鼎控股、唯科科技、天岳先进、大普微、源杰科技、麦格米特、景旺电子、英维克、京东方等；英特尔、SK海力士、Lumentum、闪迪、铠侠、美光。

国内算力：寒武纪、海光信息、长鑫科技、东阳光、利通电子、中芯国际、华虹半导体、华达科技、摩尔线程、天数智芯、沐曦股份、壁仞科技、协创数据、禾盛新材、华丰科技、杰华特、京基智农、中科曙光、浪潮信息、利扬芯片、胜蓝股份、华勤技术、国科微、中国长城、晶科科技、罗曼股份、盈峰环境、芯原股份、晶科科技、亿田智能、豫能控股、星环科技、鸿日达、盛视科技、神州数码、润泽科技、大位科技、润建股份、奥飞数据、瑞晟智能、科华数据、潍柴重机、欧陆通、杰创智能、奥尼电子。

AI 应用：达梦数据、深信服、卓易信息、星环科技、广立微、绿盟科技、网宿科技、海天瑞声、合合信息、德才股份、美年健康、真爱美家、中控技术、迈富时、金蝶国际、康众医疗、用友网络、聚水潭、阜博集团、范式智能、汇量科技、金山办公、奔图科技、中国软件

风险提示

行业竞争加剧的风险；技术研发进度不及预期的风险；特定行业下游资本开支周期性波动的风险。

内容目录

一、GPT-6 ASTRA 发布，多维度能力实现大幅升级 …… 3

1.1 模型分阶段灰度上线，多渠道逐步开放调用权限 …… 3

1.2 计算机自主操作能力显著增强，任务耗时大幅缩减 …… 3

1.3 专业工作流能力强化，模板遵循与多步骤协作能力提升 …… 3

1.4 编程能力持续迭代，新增长任务上下文记忆实验性功能 …… 3

1.5 数学与科研能力提升，网络安全能力同步增强 …… 3

二、第三方评测表现亮眼，多项基准实现跨越式提升 …… 4

2.1 ARC Prize 肯定 ASTRA 交互推理进展 …… 4

2.2 来自产业专业用户的真实反馈，复杂业务场景实用性得到验证 …… 5

三、模型应用边界持续拓宽，商业化叙事跳出编码单一赛道 …… 5

3.2 市场核心担忧：商业化是否高度依赖编码赛道，非代码场景落地进度存疑 …… 5

3.2 GPT-6 Astra 发布的核心信号：不只是编码变强，非编码专业场景能力迎来实质性跃迁 …… 5

四、相关标的 …… 5

五、风险提示 …… 6

图表目录

图表 1: ARC-AGI-3 的视觉推理题..... 4

一、GPT-6 ASTRA发布，多维度能力实现大幅升级

1.1 模型分阶段灰度上线，多渠道逐步开放调用权限

2026 年 9 月 4 日 OpenAI 正式发布 GPT‑6 Astra，采取分阶段的灰度开放策略：优先定向向部分机构客户开放，后续数日逐步覆盖ChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise全量付费用户，同时支持OpenAI API、Microsoft Azure、AWS Bedrock 三大对外调用渠道。Pro、Business 以及 Enterprise 企业用户还可额外获取更高规格的 GPT‑6 AstraPro 版本。企业侧工作空间默认关闭 Astra 访问权限，需要管理员手动开启后才可使用，体现出对高能力模型企业部署的安全管控思路。。

1.2 计算机自主操作能力显著增强，任务耗时大幅缩减

计算机操作是本次 Astra 迭代的核心亮点，模型可独立完成大量真实电脑端业务流程：填写线上表单、更新 CRM 客户档案、整理日历日程、开展网络调研、邮件与文档摘要起草；同时覆盖科学数据分析、图表生成、网站搭建、前端质量校验、软件安装测试、屏幕故障排查等复杂实操任务。

在 OSWorld 2.0 延迟模拟测试中，GPT‑6 Astra 得分 72.6%，单任务平均耗时约 40 分钟；前代 GPT‑5.6 Sol 得分 65.7%，单任务平均耗时 75 分钟，单任务完成时间直接降低约 47%。AI 不再局限于输出文本、代码，而是可以直接操作软件完成完整业务链路，向自主智能体迈出关键一步，为企业端大量重复性办公流程自动化打开空间。

1.3 专业工作流能力强化，模板遵循与多步骤协作能力提升

Astra 将电脑操作能力与面向专业环境的训练结合，用于多步骤工作流程，并生成文档、电子表格与演示文稿。发布文将遵循已有模板、匹配写作与视觉风格，以及筛选与任务相关的上下文，列为专业工作能力的具体改进方向。

发布页提供了几类可辨认的成果示例：在 KiCad中进行印刷电路板布局，将电子原理图转化为可制造的 PCB；利用 OpenAI 演示文稿模板中的少量参考页，制作关于虚构模型 GPT-Gaia 的幻灯片；在 Blender 中建模住宅，并将其转化为 Unreal Engine 5 中的可漫游场景。上述内容均为官方展示案例。

在人机协作方面，官方称 Astra能够利用上下文补全常规信息缺口，并在答案可能影响结果时提出针对性问题。在 Codex中，模型可一边等待用户回复，一边继续不依赖该回复的工作；对于重要决定则等待用户输入。发布文还说明，Astra能够将新增要求纳入原任务，减少因中途调整而丢失原有目标和约束的情况。

1.4 编程能力持续迭代，新增长任务上下文记忆实验性功能

编程依旧是 Astra 重点优化赛道，多项权威评测指标实现明显提升。Terminal‑Bench 4.0评测中 Astra 得分 57.9%，GPT‑5.6 Sol 仅 37.3%；DeepSWE v1.1 评测 Astra 得分74.1%，对比前代小幅提升。

针对长时间调试、大规模代码重构这类超长任务，OpenAI 为 Codex 配套全新实验功能：跨上下文窗口保存笔记，同时支持检索历史窗口全部信息。模型可以回溯过往消息、工具输出中的需求、测试结果，不完全依赖笔记压缩摘要保存信息。该功能现阶段处于可配置开启的实验阶段，官方计划数周后将其设置为 Astra 默认能力，缓解超长任务下上下文丢失、信息压缩失真的行业痛点。

1.5 数学与科研能力提升，网络安全能力同步增强

科研数学能力上，FrontierMath Tier4（v2）评测 Astra 得分 97.6%，GPT‑5.6 Sol 为83.0%；GPQA Diamond 评测 Astra 得分 96.0%，前代模型 94.6%。官方演示案例显示模型可直接调用专业科研软件完成测序质量校验、遗传变异可视化，真正介入科研实操环节，而不只是输出理论文本。

网络安全领域，Astra 达到 OpenAI Preparedness Framework 安全框架的 Critical 关键能力阈值。关闭生产防护的测试环境中，ExploitBench 评测拿到 100% 满分，GPT‑5.6Sol 仅 78.5%。面向普通用户的正式发布版本，支持安全代码审查、漏洞修补等防御性工作，但会拒绝生成漏洞利用 POC 等高风险任务，能力做分级管控，评测高分不等于向普通用户完全放开全部能力。

二、第三方评测表现亮眼，多项基准实现跨越式提升

2.1 ARC Prize 肯定 ASTRA 交互推理进展

ARC Prize 第三方评测结果显示，在 ARC‑AGI‑3 半私有测试集，标准运行框架下 Astra（max）得分 62.7%；切换至支持跨请求推理状态保存、长对话压缩的 Provider Adapter框架后，Astra（high）得分高达 99.9%。

Provider Adapter 框架下，96.0% 的关卡 Astra 操作次数少于人类参与者中位数，平均每关操作次数降低 51.7%。ARC Prize 机构特别提示：基准测试接近满分，并不等同于实现 AGI，封闭测试环境无法完全复刻现实世界复杂多变的真实业务场景，跑分仅作为参考，不能直接等同于真实业务落地效果。不同运行框架带来巨大分数差异，也提示我们，模型实际产出效果，是模型本身能力 + 运行调度框架共同决定。

2.2 来自产业专业用户的真实反馈，复杂业务场景实用性得到验证

OpenAI 引用多家产业机构的实测反馈，印证 Astra 在真实专业任务中的表现。法律服务商 Harvey 应用研究负责人 Niko Grupen 反馈，Astra 处理复杂法律任务时，可以区分原始文件与既定业务记录，识别材料中缺少论据支撑的假设，并且把信息缺口转化为可落地的法律起草立场。

AI 开发公司 Cognition 研究高级副总裁 Silas Alberti 表示，电脑操作、文本写作、代码库理解能力的升级，直接优化 Devin 产品内部测试效果，输出视频可读性更强，业务报告更加简洁清晰。来自产业端的反馈，说明模型能力已经可以对下游产品形成实际赋能，而不只是停留在演示案例层面。。

三、模型应用边界持续拓宽，商业化叙事跳出编码单一赛道

2026 年头部大模型厂商 ARR 持续快速增长，但我们认为当前市场存在大模型商业化的疑虑，ASTRA有望消除部分担忧。

3.2 市场核心担忧：商业化是否高度依赖编码赛道，非代码场景落地进度存疑

我们认为，站在当前时间点，资本市场对全球大模型商业化存在一个普遍的核心担忧：现阶段大模型商业化收入很大一部分来自代码生成、代码辅助类 Coding 场景。编码需求付费意愿强、价值容易量化，是海内外模型厂商 ARR 增长的核心支柱。

但市场同时存在顾虑：除编码之外，办公、法律、科研、硬件设计、工业流程等大量非编码专业场景，当前模型大多仅能完成信息摘抄、初稿辅助，很难交付可以直接落地的完整成品，端到端闭环能力不足。市场担忧非编码领域商业化落地节奏会显著慢于编码赛道，大模型长期商业化天花板会被约束。若 B 端付费长期集中在软件开发赛道，整个大模型行业市场空间将受到压制，会影响市场对大模型企业长期价值的判断。

3.2 GPT‑ 6 Astra 发布的核心信号：不只是编码变强，非编码专业场景能力迎来实质性 跃迁

我们认为，GPT 6 Astra 的发布，为上述市场担忧提供了新的产业观测窗口。本次迭代中，编码能力固然继续提升，但更大的亮点恰恰集中在编码之外的各类专业工作交付能力：自主操作电脑完成表单填写、CRM 维护、日历管理；直接输出符合企业模板规范的 PPT、表格、正式文档；完成 PCB 硬件设计、3D 建模引擎联动、法律材料梳理、科研数据分析等大量非代码专业任务。这意味着，除软件研发之外，企业内部通用办公、法务、科研、硬件研发等岗位，都打开了 AI 降本增效以及商业付费的想象空间，大模型商业化并非只有Coding 单一主线。

当然我们依旧需要客观看待能力边界：现阶段优先看好结果易核验、出错易修正的普通办公自动化场景；法律文书、科研结论、网络安全等高风险业务，模型输出必须经过专业人员审核，不能直接采信模型输出。官方演示案例不能直接等同于全行业规模化生产力提升。但产业趋势层面，Astra 证明非编码场景模型能力迎来拐点，办公、专业服务赛道商业化落地节奏有望加速，拓宽大模型整体商业化空间。

我们认为未来大模型竞争不局限于代码能力比拼，面向真实 B 端岗位的任务交付能力将成为拉开商业化差距的关键。国内厂商除打磨编码能力外，也需要在通用办公、多行业专业工作流、计算机操作智能体方向持续投入，挖掘更广阔的商业化空间。

四、相关标的

AI应用：达梦数据、深信服、卓易信息、星环科技、广立微、绿盟科技、网宿科技、海天瑞声、合合信息、德才股份、美年健康、真爱美家、中控技术、迈富时、金蝶国际、康众医疗、用友网络、聚水潭、阜博集团、范式智能、汇量科技、金山办公、奔图科技、中国软件

大模型&云：智谱、MiniMax、阿里巴巴、腾讯控股、金山云、百度集团、优刻得、首都在线、网宿科技、云赛智联、青云科技等。

海外算力：东山精密、工业富联、胜宏科技、江海股份、中际旭创、中钨高新、蓝思科技、东阳光、火炬电子、三环集团、欧科亿、天孚通信、鼎泰高科、新易盛、领益智造、兆易创新、鹏鼎控股、唯科科技、天岳先进、大普微、源杰科技、麦格米特、景旺电子、英维克、京东方等；英特尔、SK 海力士、Lumentum、闪迪、铠侠、美光。

国内算力：寒武纪、海光信息、长鑫科技、东阳光、利通电子、中芯国际、华虹半导体、华达科技、摩尔线程、天数智芯、沐曦股份、壁仞科技、协创数据、禾盛新材、华丰科技、杰华特、京基智农、中科曙光、浪潮信息、利扬芯片、胜蓝股份、华勤技术、国科微、中国长城、晶科科技、罗曼股份、盈峰环境、芯原股份、晶科科技、亿田智能、豫能控股、星环科技、鸿日达、盛视科技、神州数码、润泽科技、大位科技、润建股份、奥飞数据、瑞晟智能、科华数据、潍柴重机、欧陆通、杰创智能、奥尼电子。

五、风险提示

行业竞争加剧的风险：模型厂商若竞争加剧可能影响利润率。

技术研发进度不及预期的风险：模型能力迭代若不及预期可能影响大模型厂商商业化。

特定行业下游资本开支周期性波动的风险：云厂商、运营商等客户对 AI 服务器与算力基础设施投资力度波动风险。

行业投资评级的说明：

买入：预期未来 3－6个月内该行业上涨幅度超过大盘在 15%以上；

增持：预期未来 3－6个月内该行业上涨幅度超过大盘在 5%－15%；

中性：预期未来 3－6个月内该行业变动幅度相对大盘在 -5%－5%；

减持：预期未来 3－6个月内该行业下跌幅度超过大盘在 5%以上。

特别声明：

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