对比 Anthropic Claude 系列
价格与生产环境成熟度。 Claude Opus 5自2026年7月起已投入生产环境的智能体编程工作负载，定价为每百万输入token 5美元，比Astra的10美元便宜一半，在SWE-bench上取得96.0%的成绩。截至2026年9月发布时，Astra和Gemini 3.8 Flash的很多基准数据仍是"新鲜出炉"，而Opus 5已经积累了两个月的实战数据，这意味着Opus 5的部分基准分数经过了更长时间的实际验证。
Astra的10美元/50美元定价，恰好与Anthropic另一款模型Claude Fable 5.1的定价完全持平——这也从侧面反映出，头部厂商在旗舰模型定价上正在形成某种"心照不宣"的价格带。
基准测试互有胜负。 具体来看：
- 在Humanity's Last Exam（含工具）测试中，Astra得分57.2%，落后于Claude Fable 5.1的65.0%和Claude Opus 5的63.6%。
- 在FrontierCode 1.1 Main上，Astra以53.3%与Claude Fable 5的53.5%、Opus 5的53.4%基本打平。
- 在DeepSWE v1.1上，Astra以74.1%领先Gemini 3.8 Flash的73.8%和Fable 5的69.9%。
- 在Terminal-Bench 4.0上，Astra以57.7%领先Claude Fable 5.1的55.8%。
- 在ExploitBench网络安全基准上，Astra取得100%，明显高于Claude Opus 5的70%。
- 在BrowseComp网页调研基准上，三者几乎打平：Astra 91.5%、Opus 5 90.8%、Sol 90.4%。
在Artificial Analysis的综合评测中，Fable 5.1在"编程智能体指数"（Coding Agent Index）上以70分领先Astra的67分，在"智能指数"（Intelligence Index）上以66分领先Astra与Sol打平的61分。也就是说，若单看Artificial Analysis这套独立评测体系，Claude Fable 5.1在综合智能与编程智能体两个核心维度上，目前仍略微领先于GPT-6 Astra。
上下文窗口策略的差异。 三家公司在上下文窗口设计上采取了截然不同的哲学：Gemini 3.7支持超过200万token，是"数据吞吐量之王"，适合处理海量、未经整理的原始素材，包括数小时的视频内容；GPT-6 Astra的上下文窗口约为105万token，在密集状态保持和抽象语法树（AST）级别的信息保留上表现较好；而Claude Opus则刻意将上下文窗口控制在20万至50万token之间，以保持"注意力密度"最大化——在跨越50个独立模块进行多跳推理时，Claude的准确率从第10万个token到第40万个token几乎保持不变，即所谓"上下文腐化"（context rot）现象最轻。
这意味着，如果任务需要一次性摄入海量非结构化数据，Gemini更合适；如果任务需要在有限但高密度的上下文中进行精确的多步推理，Claude的策略反而更可靠；而Astra则处于两者之间，试图在容量与密度之间取得平衡。
计算机使用能力对比。 在OSWorld 2.0基准上，Claude Opus 5取得70.2%的成绩，视觉导航能力可靠，但交互速度相对较慢——这是因为Anthropic更倾向于在执行关键操作前设置安全确认环节，频繁请求用户授权。相比之下，Astra在同一基准上取得72.6%，且平均任务耗时更短，反映出OpenAI在这一代模型上更强调自主执行的流畅度。
对比 Google Gemini
Google的Gemini 3.8 Flash是三大闭源阵营中价格最低的选手，每百万输入token仅需0.75美元，远低于Astra的10美元和Claude Opus 5的5美元。其上下文窗口能力也是三者中最强的，根据Google DeepMind官方模型卡片，支持100万token上下文与6.4万token输出上限，知识截止日期为2026年3月。
不过，低价与大容量并非没有代价：在Terminal-Bench 4.0这类专项编程与终端任务基准上，Gemini 3.8 Flash的得分明显偏低（约19%），远落后于Astra的57.7%和Claude Fable 5.1的55.8%。这说明Gemini 3.8 Flash的定位更偏向"高性价比、大规模数据处理"的场景，而非追求顶尖的智能体编程或终端操作能力——对于预算有限、任务偏向信息检索与内容摘要的团队而言，它仍是极具吸引力的选择。
对比中国开源权重阵营
2026年年中至9月，中国的开源权重大模型阵营出现了一轮集中爆发，这对包括GPT-6 Astra在内的闭源旗舰模型构成了实质性的价格与性能双重压力。
- Kimi K3（月之暗面）。 K3是迄今为止规模最大的开源权重模型，参数量达2.8万亿，发布初期仅提供API访问、权重尚未公开。在Artificial Analysis智能指数上，K3排名全球第四，这是开源权重模型有史以来取得的最高排名，甚至超过了当时的Claude Opus 4.8。不过在SWE-bench Verified这一具体编程基准上，K3的得分反而低于DeepSeek V4 Pro（80.6%）和GLM上一代产品（77.8%），说明其编程能力的强项更多体现在其他维度而非这一项具体基准上。Moonshot AI承诺将在2026年7月底前以修改版MIT协议公开权重，该协议附带的署名条款仅在月活用户超过1亿时才触发，对绝大多数商业应用而言几乎没有实际限制。
- DeepSeek V4 Pro。 作为价格战的老将，DeepSeek V4 Pro在SWE-bench Verified上的成绩与彼时的Claude Opus 4.7基本持平，是当前生产环境中文档最完善、部署最成熟的开源权重端点之一。其代价是，随着版本升级，DeepSeek近期也上调了高峰时段的定价，但仍显著低于闭源旗舰模型。
- GLM-5.3（智谱）。 GLM-5.3是这一轮爆发中最新登场的模型，在CyberGym网络安全基准上登顶，并据称在Terminal-Bench上超过了升级后的DeepSeek V4-Pro，取得28.3分的成绩，被部分评测认为是当前开源编程模型的新标杆。GLM系列的月度订阅价格低至约12.6美元，是这三家中性价比最突出的选项之一。
- MiniMax等其他厂商。 在更早期的对比测试中，MiniMax M2.7、Qwen系列、Step等模型也参与了同台竞技，整体处于中游位置，反映出中国大模型生态并非只有DeepSeek、Kimi、GLM三足鼎立，而是呈现出多梯队并存的格局。
价格差距悬殊。 按供应商官方定价计算，截至2026年9月初，GPT-6 Astra的输出token成本是阿里Qwen 3.8-Max的8倍、DeepSeek V4.1 Flash的40倍、GLM 5.3 Flash的100倍。这一价格落差意味着，对于预算敏感、且任务场景与开源模型强项高度重合（如常规编程任务、终端操作）的团队而言，开源权重模型已经具备了极高的性价比优势。
生态适配差异。 值得一提的是，不同开源模型在开发者生态适配上也存在差异：使用Claude Code工具链的开发者更倾向于选择GLM，使用Codex工具链的开发者更倾向于选择DeepSeek，而在多模态理解能力上，Kimi K3是三者中最强的。这说明选择哪个开源模型，除了看基准分数，还需要考虑其与自身现有开发工具链的兼容程度。
总结：没有一个模型能够全面领先
综合以上对比，可以得出几点结论：
- 闭源旗舰模型之间互有胜负。 OpenAI在ARC-AGI-3（99.9%）、FrontierMath（98%）等抽象推理基准上宣称接近完美的成绩；Anthropic的Claude Fable 5.1在Artificial Analysis的综合智能指数和编程智能体指数上均保持领先；Google的Gemini则以超大上下文窗口和极具竞争力的价格另辟蹊径。
- 中国开源权重模型已具备正面竞争力。 在网络安全、终端任务、部分编程测试等专项基准上，DeepSeek、Kimi、GLM等模型已经能够与闭源旗舰模型正面竞争，且单位成本仅为后者的几分之一到百分之一。
- 选择标准应回归具体任务与预算。 如果任务偏向需要高度可信、受严格安全审查的网络安全测试或企业级智能体自动化，闭源旗舰模型（尤其是Astra、Claude）仍具备优势；如果任务是常规编程、内容生成、且对成本高度敏感，开源权重模型的性价比几乎无可替代。
本文数据截至2026年9月中旬公开信息整理，各模型基准分数、定价及排名可能随后续版本更新而变化，建议以各厂商官方发布信息为准。
想了解GPT-6 Astra跳出跑分表格之后的真实表现，可以阅读它如何在Blender中作为智能体操作真实软件，或浏览全部博客查看更多内容。