Il lancio di GPT-6 Astra, presentato da OpenAI come l’inizio dell'”era AGI”, si è trasformato in un’esperienza frustrante per molti. A poche ore dall’annuncio, il CEO Sam Altman è stato costretto a scusarsi per un rollout a dir poco caotico. Scopriamo cosa è successo.

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Un lancio da dimenticare

Quando OpenAI ha annunciato GPT-6 Astra, definendolo un “salto generazionale nelle capacità”, la promessa era chiara: accesso immediato per alcuni clienti enterprise, in particolare quelli legati al programma Daybreak di cybersicurezza, ed espansione a tutti gli altri piani (Plus, Pro, Business, Enterprise, API, Azure e AWS Bedrock) nel giro di pochi giorni. Peccato che, nonostante l’abbonamento attivo, in molti non siano riusciti a mettere le mani sul modello.

I commenti sui social sono esplosi, soprattutto tra voi abbonati al piano Pro, abituati ad accedere ai nuovi modelli fin dal lancio.

Persino i post dei dipendenti OpenAI su X sono stati invasi da lamentele.

Altman ha risposto con un messaggio pacato ma senza una tempistica precisa: “Stiamo lavorando per mettere Astra nelle mani di tutti il più rapidamente possibile. So che è frustrante e apprezzo la pazienza. Dovrebbe essere rapido.”

“Spero che possiate usarlo questo fine settimana! Ma non posso ancora prometterlo”, ha scritto su X.

Per ingannare l’attesa, Thibault Sottiaux, lead engineer di Codex, ha promesso un banked reset per ogni giorno di mancato accesso sui piani a pagamento.

Un gesto apprezzato, ma che lascia qualche perplessità: non è specificato quale limite venga ripristinato, soprattutto considerando che Chat, ChatGPT Work e Codex seguono regole di utilizzo e credito separate. A complicare ulteriormente la situazione, Altman ha ammesso un problema tecnico: “c’è stato un piccolo intoppo nella pubblicazione del blog post”, ha detto.

Sicurezza “Critical” e benchmark sotto la lente

Non è solo una questione di accesso. GPT-6 Astra è il primo modello a cui OpenAI ha assegnato la designazione “Critical” per le sue capacità cyber. L’azienda ha dichiarato che il modello è in grado di identificare e sfruttare vulnerabilità zero-day senza intervento umano, una soglia definita “critica per la cybersicurezza“. Per questo motivo, OpenAI ha ritardato il rilascio di diverse settimane e ha messo in pausa alcune attività di ricerca e training per aggiungere salvaguardie, soprattutto dopo l’attacco dei suoi agenti AI a Hugging Face.

Proprio la questione della sicurezza ha sollevato critiche da parte degli esperti: il ragionamento di Astra è più difficile da monitorare rispetto ad altri modelli, un problema che diventa ancora più preoccupante alla luce di quell’incidente.

Sul fronte delle prestazioni, i benchmark raccontano una storia complessa. Su ARC-AGI-3, Astra ha ottenuto il 99,9% con l’harness Provider Adapter di OpenAI, che mantiene uno stato di ragionamento privato, ma solo il 62,7% con l’harness standard di ARC Prize. Su OSWorld 2.0, invece, completa un task in 40 minuti contro i 75 di GPT-5.6 Sol.

E qui sorge la domanda: quanto è davvero superiore questo modello? Il punteggio di 61 nell’Intelligence Index di Artificial Analysis, pari a quello di GPT-5.6 Sol, suggerisce che il salto generazionale promesso non sia così netto, almeno secondo i test indipendenti. Anzi, modelli come Meta’s Muse Spark 1.3 e Claude Fable 5.1 lo superano.

Prezzi più alti e una concorrenza che non dorme

Per chi vorrà utilizzare le API di Astra, i costi non saranno indifferenti: $10 per milione di token in input e $50 per milione di token in output (circa 9,10 € e 45,50 € al cambio attuale). Una cifra circa 2,5 volte superiore rispetto alla generazione precedente. Un investimento pesante, soprattutto se i guadagni in termini di capacità non saranno percepiti come tangibili.

Nel frattempo, c’è anche chi è rimasto escluso. Se avete un abbonamento a ChatGPT Go (circa 7,30 € al mese) o usate il piano gratuito, per ora dovete accontentarvi di GPT-5.6 Luna come modello predefinito, senza una data annunciata per l’accesso ad Astra. Una scelta che stride con l’entusiasmo dell’annuncio, ma che riflette la prudenza di OpenAI nel gestire un modello così potente.

E mentre OpenAI corre, la concorrenza osserva. Google ha rilasciato quattro modelli Gemini Flash nei 106 giorni precedenti al lancio di Astra, ma non ha ancora presentato il suo modello frontier di punta. Secondo Fortune, il colosso di Mountain View è sempre più indietro rispetto ai rivali nel segmento dei modelli più avanzati. Meta e Anthropic, al contrario, sembrano tenere il passo con i rispettivi Muse Spark 1.3 e Claude Fable 5.1.

Non è la prima volta che OpenAI inciampa ai blocchi di partenza. Lo scorso anno, lo stesso Altman aveva ammesso riferendosi a GPT-5: “Penso di aver completamente sbagliato alcune cose nel lancio”, tra problemi tecnici e la rimozione improvvisa di GPT-4o che aveva scatenato l’ira di molti. Con Astra, la sensazione è che la storia si ripeta, ma con una posta in gioco ancora più alta.