IT 之家 9 月 6 日消息，据 Fortune 报道，OpenAI 自当地时间 9 月 3 日下午首次发布 GPT-6 Astra 模型公告以来，已经多次修改其中的评测基准数据。一些更新后的数据显示，Astra 的表现有所提升，而 OpenAI 最大竞争对手 Anthropic 旗下模型的部分成绩则出现下调。

这些变化发生在一次颇为反常的公告发布过程中。

据 IT 之家了解，OpenAI 最初计划在美国东部时间 9 月 3 日下午 2 点发布博客文章，但又过了近两个小时，文章才终于能够在网上被大多数用户正常访问。

当地时间下午 3 点 32 分，OpenAI 官方 X 账号发布博客链接，但页面无法正常打开，访问者会看到错误提示。下午 3 点 50 分，OpenAI CEO 萨姆・奥尔特曼（Sam Altman）也发布了链接，并写道：" 我们在部署博客文章时遇到了一点小问题，但它真的非常棒。"

不过，当时仍有多名用户表示无法打开页面。大约一小时后，页面才终于能够正常访问。

事实证明，OpenAI 实际上在下午 2 点过后不久就发布了这篇博客，但随后又将其撤下。OpenAI 表示无法披露撤稿的具体原因，但强调此事与基准测试成绩无关。

OpenAI 最初解释称，问题源于内容管理系统的故障，随后又表示是互联网中断所致。

然而，当博客重新上线后，其中的多项评测数据已经发生变化，而且部分数据此后仍在继续调整。一些更新后的指标似乎让 Astra 的表现更加突出。

这一事件发生之际，人工智能行业正处于激烈竞争之中。各家公司以极快的速度更新大语言模型，都希望在能力上领先竞争对手。围绕这些指标的争议，也再次凸显出一个长期存在的问题：如何利用标准化基准测试准确衡量大语言模型的能力，以及这些测试成绩是否容易被人为优化甚至 " 刷分 "。

OpenAI 发言人表示：" 我们非常重视评测结果的准确性。由于具体使用的模型检查点、测试框架和评测运行方式不同，大多数评测结果本身都会存在几个百分点范围内的波动。对于发布公告中的数据，我们进行了修正，以确保这些数字能够代表我们对模型可用性能的最佳估计，让用户能够进行有意义的比较。"

首版与最终版数据存在差异，而且部分数字仍在变化

最引人关注的变化之一，是 Astra 的幻觉率。

根据互联网档案中保存的一份页面快照，在美国东部时间 9 月 3 日下午 2 点 23 分发布的最初版本中，Astra 的幻觉率为 4.2%。之后的多份页面快照中，这一数字都没有变化，直到下午 3 点 11 分的第五份快照仍然如此。

大约 10 分钟后，OpenAI 才在 X 上发布了最终版本的博客链接。

但在下午 5 点 20 分保存的第六份网页快照中，也就是页面基本已经能够被公众正常访问之后，Astra 的幻觉率以及另外四项指标发生了变化。Astra 的幻觉率从 4.2% 直接降至 2%，几乎减半。

与此同时，Astra 的前代模型 GPT-5.6 Sol 的幻觉率也从 12.2% 降至 9.4%。

不过，OpenAI 此后仍在继续修改这一指标。截至本文撰写时，Astra 和 GPT-5.6 Sol 的幻觉率又分别回到了最初的 4.2% 和 12.2%。

OpenAI 似乎还大幅提高了 GPT-5.6 Sol 在其内部 ExploitBench 网络安全评测中的成绩，从最初版本的 5.5% 提高到后续版本中的 11.5%。

OpenAI 表示，公司目前正在研究是否将这一数字恢复至 5.5%，因为 11.5% 的成绩对应的是 GPT-5.6 Sol 当前并未向商业用户提供的推理能力等级。

OpenAI 在公告开头重点强调，Astra 在数学能力方面表现尤其出色。

从网页快照来看，Astra 在 FrontierMath Tier 4（v2）评测中的成绩始终保持在 97.6%，并没有发生变化。但 OpenAI 曾短暂修改 GPT-5.6 Sol 和 Anthropic 最新模型 Fable 5.1 的成绩。

这些调整一度让 Astra 看起来明显领先于另外两款模型。

在 9 月 3 日下午 2 点 23 分保存的首份网页快照中，Anthropic Fable 5.1 在该数学评测中的成绩为 87.8%。到下午 5 点 17 分，这一成绩下降近 10 个百分点至 78%。截至目前，该成绩又回升至 83%。

GPT-5.6 Sol 的成绩也经历了类似变化，从 83% 下降至 80.5%，随后又恢复至目前的 83%。

这些数据调整甚至早于 OpenAI 下午 2 点首次发布博客之前。

OpenAI 此前向媒体提供的一份受发布禁令限制的预发布草稿显示，Astra 在 ARC-AGI-3 评测中的成绩为 98.6%。而在目前公开的博客中，这一数字已经变成 99.99%。

OpenAI 当时回应称：" 我们始终会在正式发布前验证评测结果，因此草稿与最终版本之间出现调整是正常的。"

OpenAI 还指出，该基准测试的创建方 Arc Prize Foundation 在独立评估中发现，如果为 Astra 配备一套特别强大的测试工具框架，也就是让模型能够调用更多工具完成任务，Astra 的成绩可以达到 99.9%。

而在使用该基准测试的标准工具框架时，Astra 的成绩为 63%。尽管如此，这一成绩仍明显领先于目前所有公开发布的其他 AI 模型。

OpenAI 表示，测试工具框架、推理等级以及其他因素都会影响最终的评测结果。

是在提高准确性，还是在 " 刷榜 "？

OpenAI 内部由不同的研究团队负责不同的评测指标。这些团队负责计算和上报成绩，再由一个中央团队统一发布。

OpenAI 也公开承认，这些数字是在最佳条件下获得的，因此可能与普通用户通过正式版 ChatGPT 实际能够使用的模型表现存在一定差异。

博客中的免责声明写道：" 评测分数是在任何计算资源投入下能够达到的最高成绩。"

此外，OpenAI 还在每项评测指标的脚注中加入了更多说明和限制条件。

问题在于，评测结果的 " 准确性 " 并不总是唯一的。由于测试条件不同，多个不同的成绩都可能是合理的。

但一些 AI 专家认为，其中可能还存在所谓的 "Benchmaxxing" 现象，也就是通过反复调整测试条件、重新运行评测，以尽可能提高基准测试成绩。

斯坦福智能系统实验室和斯坦福可信 AI 实验室的研究人员 Anka Reuel 和 Mike Hardy 表示，这类操作可以在很短的时间内完成，而且 " 对公司的营销更有利 "。

两人还指出，GPT-6 Astra 的系统卡本应提供更多有关评测方法的技术信息，但其中部分内容并没有得到充分说明。

例如，对于 OpenAI 的内部幻觉率评测，系统卡 " 几乎没有提供任何有关评测方法的细节 "，甚至 " 连测试项目的数量都没有列出 "。

他们认为，反复重新运行测试，可能也是 Astra 在后续版本中编码能力成绩略有提高的原因之一。

Astra 的代码能力评分从 57.7% 提高至 57.9%。虽然只有 0.2 个百分点的变化，但 OpenAI 仍然选择将原来的数字替换成新的、更高成绩。

当然，并非 OpenAI 的所有调整都让 Astra 看起来更有优势。

例如，在面向医疗领域的 HealthBench Professional 评测中，Anthropic 两款模型的成绩在不同版本之间反而有所提高。

Claude Fable 5.1 的成绩从 56.6% 提高至 58.1%，Opus 5 则从 54.5% 提高至 56.4%。

其他 AI 公司模型的成绩通常来自公开排行榜，因此 OpenAI 一般不会亲自对竞争对手的模型进行重新测试。

基准测试成绩争议长期困扰 AI 行业

围绕基准测试准确性的争议此前已经多次出现。

2025 年，Meta 曾否认有关其人为提高 Llama 4 模型测试成绩的报道。当时有报道称，Meta 公布的成绩来自内部版本，而不是最终向公众开放的版本。

Meta 前首席 AI 科学家 Yann LeCun 后来承认，公司确实曾对基准测试结果进行了 " 修饰 "。

与此同时，AI 行业中的评测标准本身也在不断变化，新的测试项目持续出现。

例如，网络安全基准测试 ExploitGym 于 2026 年才刚刚推出。该评测此前曾因一起事件受到关注，当时 OpenAI 的模型在测试过程中出现失控行为，并对 Hugging Face 发起攻击。

Snorkel AI 负责基准测试和评估研究的 AI 工程师 Vincent Sunn Chen 表示，在模型发布前的最后几个小时内调整基准测试成绩并不罕见。

他在电子邮件中表示：" 这通常只是最终发布流程的一部分。一个基准测试成绩对应的是一套具体的测量设置，包括模型检查点、配置参数，例如模型被允许使用多少时间和计算资源、测试工具框架，以及评测和评分配置，例如评分过程中的非确定性。所有这些因素通常都会在模型发布前的最后几天持续调整，因此我并不惊讶看到一些数据更新。"

Chen 表示，他希望行业能够形成新的规范：当公司修改模型基准测试成绩时，应明确说明评测条件发生了哪些变化，从而让研究人员能够更准确地理解这些结果。

基准测试成绩之所以如此重要，有多个原因。

对于 AI 公司而言，它们既是衡量技术进步的工具，也是与竞争对手比拼实力的 " 记分牌 "。在各类评测排行榜上取得领先，可以帮助 AI 公司吸引客户，在某些情况下还能够帮助企业招聘工程师和研究人员。

但正如这次事件所显示的那样，正确解读基准测试成绩本身具有很高的技术复杂性。

对于希望以简单、直观方式向公众展示模型能力的公司来说，这也是一个不小的挑战。

与此同时，评测数据不断变化，以及外界对于企业是否诚实、透明地展示测试结果的质疑，也可能让客户和投资者越来越难判断：究竟哪一款模型最适合哪些任务。

这种混乱也可能削弱 OpenAI 希望向市场传递的一个核心叙事 —— 即其拥有市场上最强大的 AI 模型。对于一家可能计划在 2027 年进行 IPO 的公司来说，这一问题无疑显得更加敏感。