OpenAI 在 2026 年 9 月 3 日把 GPT-6 Astra 开放给合作伙伴，9 月 5 日起公开推出。最受注目的功能是 computer use：模型像人一样操作电脑，点击、打字、在窗口之间切换。
值得记下来的数字是 72.6。这是 Astra 在 OSWorld 2.0（真实桌面任务的评测）上的分数，每个任务约 40 分钟。上一代 GPT-5.6 Sol 是 65.7 分、约 75 分钟。这些是 OpenAI 自己公布的数字，当上限看就好。所以 Astra 是目前最强的电脑操作模型，而它每四个任务还是会错一个。
这个数字决定了它在你的办公室里有没有用。
computer use 到底是什么意思
以前要自动化一个商用工具，就得有 API。没有 API，就没有自动化。这一条门槛把大部分小公司的项目挡在门外，因为马来西亚中小企业真正在用的软件多数没有 API：本地会计软件、供应商门户、银行的公司账号。
Astra 改成直接操作屏幕。MarketScale 把它的目标形容为「那一长串永远等不到干净整合的内部工具，因为投资回报的理由在待办清单里就死掉了」。这句话说的正是大部分中小企业的后台。
GPT-6 Astra 在小公司里能做什么？
OpenAI 自己举的例子都是很普通的行政工作：批量填报销表格、更新 CRM 记录、在网站更新后跑检查。换成巴生谷一个星期一早上的样子：
- 把 40 张供应商发票的项目抓进一张表
- 展销会之后整理 CRM，处理重复记录和电话号码格式
- 帮已经安静了两个星期的报价单起草跟进信
- 把同一笔客户资料输入三个互不相通的系统
没有一样是好玩的，每一样都能吃掉一个星期一。如果发票是你最头痛的那一堆，我们的AI 文件处理指南介绍了专门做这件事的工具。
问题不是「它做不做得到」，而是「我要多久才检查得完」
按检查所需的时间来分类，而不是按工具有多聪明。
27% 的失误率听起来像是直接出局，直到你按两件事来分类：检查要花多久，以及漏掉一个的后果有多严重。
拿一张发票总额的表去对一叠 PDF，一分钟就检查完，抓到错误也不损失什么。这种交出去。要确认一笔钱有没有汇进对的供应商账号，检查的时间比自己付还长，漏掉一次就很贵。这种留着。
我们在客户项目上用的是同一套标准：错了又便宜又看得见的，自动化；错了很安静又很贵的，留一个人在那里。
我们暂时不会交出去的
任何会替你呈报、付款或发送的事情。呈交内陆税收局的电子发票、在银行门户里转账、在你没读过之前就把邮件发给客户。Astra 在真实工作环境里的偏差结果比率是 3.4%，比 Sol 的 18.8% 进步很多，但还不是零。
还有一个比较安静的问题。模型看得到你的屏幕，所以它看得到客户资料，而在 PDPA 下责任还是在你身上。这个功能预设关闭，由管理员按 workspace 开启，不需要的人就别开。然后先想好一件事：跑到一半停下来时怎么办。因为这里的故障都很平常，比如界面改版、登录逾时、一个流程跨了两个不同的账号。
成本是多少
Astra 的用量包含在现有的 ChatGPT Plus、Pro、Business 和 Enterprise 配额里，不够用可以买 credits。走 API 的话，输入每百万 token 10 美元、输出 50 美元。对小公司来说，这两个都不是关键数字。
真正的成本是检查的时间。如果一件事你做要 20 分钟、检查要 15 分钟，你省下五分钟，然后多了一件要担心的事。
我们的看法
这是第一个我们愿意让它靠近客户后台的 computer use 版本，而且只限一份很短的清单。诚实的说法不是「AI 现在帮你跑行政了」，而是「AI 可以做掉行政里无聊的那一半，你还是要读它交出来的东西」。
从一件事开始：你最讨厌、同时又最容易检查的那一件。跟人手做的版本并行跑两个星期再比较。站得住脚，就再加第二件。把这些工作分类，正是我们AI 解决方案大部分时间在做的事，想听个老实的评估就联系我们。
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