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9月3日，openai发布gpt-6 astra，并将其称为"世界上最智能的模型"。在软件工程、计算机操作和专业工作等多项测试中，astra均大幅超过上一代gpt-5.6 sol，并在部分指标上领先claude。其中frontiermath tier 4得分97.6%、arc-agi-3最高99.9%、exploitbench达到100%。在更谨慎的独立评测中，截至9月7日，artificial analysis最新综合榜单中，astra与claude fable 5.1以53分并列第一。 openai和anthropic的竞争，从开始就带着一丝同门相争的意味。2020年底，时任openai研究副总裁dario amodei带着多位openai成员离开，随后创办anthropic。此后很长时间里，anthropic更多扮演追赶者的角色。 到2024年，这种关系开始松动。claude 3 opus首次在多项benchmark上挑战gpt-4，升级后的claude 3.5 sonnet又把coding能力推到行业前列，在swe-bench verified上超过包括openai o1-preview在内的公开模型。（虎嗅注：benchmark，即用一套标准测试题或任务，对不同大模型的能力进行横向比较。） coding成为大模型目前商业化最成熟的场景之一。硅谷风投机构menlo ventures估算，2025年企业在生成式ai上的支出达到370亿美元，两年增长接近22倍，其中coding支出达到40亿美元，成为最大的部门级ai场景。 截至7月底，anthropic年化收入运行率已经超过650亿美元；openai同期超过400亿美元。虽然二者的统计口径并不完全一致，不过美国科技商业媒体 axios 援引知情人士估算，即使将anthropic调整为类似的净额口径，两者仍存在约190亿至210亿美元的差距。 openai将astra定位为，"用于最困难端到端工作的模型"，重点强调coding、computer use、专业工作和复杂多步骤任务。不只回答问题，还要更新crm、处理表格、操作软件，从一个初始需求一直做到最终交付。 2月推出的frontier开始把agent接入企业数据、权限和业务系统；4月，openai披露企业业务已经贡献超过40%的收入，同时把模型和codex进一步带进aws；6月又建立partner network，引入accenture、bcg、mckinsey、pwc等咨询和服务公司参与销售、集成和交付。 产品边界也在不断拓展。codex起初是一款coding agent，但到6月，已经有超过500万人每周使用codex，到 8 月中旬，codex 活跃用户已突破 1500 万。其中约20%已经是分析师、营销、运营、研究员、投资人等非开发者。7月上线的chatgpt work进一步把codex的agent能力装进普通白领的工作流，可以跨应用处理资料并生成文档、表格、演示和网站。路透社将它直接视为claude cowork的竞争者。 到8月，openai已经开始用另一套语言描述企业ai。瓶颈"不再只是模型能力"，企业需要做的是把agent放进真实工作流，并从"让ai辅助人工作"转向"让ai独立执行完整工作"。 这与anthropic过去一年跑通的路径越来越相似。claude code先从coding切入高价值工作流，再借aws、google cloud、microsoft和凯发登录的合作伙伴网络进入企业。openai现在也在补齐产品、云渠道、系统集成和agent平台。 但对于现在来说，模型能力已经不再是竞争最重要的问题。企业采购ai，也不像消费者永远追逐最新款产品。除了性能，价格、稳定性、安全合规、云渠道以及迁移成本，都会影响最终选择。 ramp据此提出，企业客户为"额外智能"支付的意愿可能正在接近上限，当头部模型达到某个能力门槛后，企业更关心的是性价比的问题。考虑到出口管制等问题，价格也许不能完全作为归因，但至少能够说明，模型性能领先已经不能转换成企业的使用量了。 9月1日推出fable 5.1时，它宣传的重点不再只有模型更强。新模型保持原有输入输出价格，但将prompt cache读取价格降至此前的四分之一。与此同时，又推出面向企业的enterprise frontier safeguards，让部分敏感数据可以保留在客户控制的云环境中。 在openai和anthropic都越来越接近资本市场的节点，投资者最终看的也不会是谁多拿几个benchmark第一，而是谁能把昂贵的模型能力，更稳定、更高效地转化成持续收入。gpt-6帮openai重新拿回了技术竞争的筹码，但商业上的胜负，还远没有因此逆转。 再往后看，战场可能还会继续变化。随着企业内部的agent越来越多，问题可能不再只是"谁有一个更强的agent"，而是谁能把散落在不同软件、数据和业务流程里的agent连接起来，让它们彼此协作。 到那时，真正稀缺的或许不是又一个更聪明的模型，而是连接工具、调度agent和承接用户需求的入口。谁能把越来越多的agent组织起来，让它们稳定完成复杂工作，谁就更有可能占据下一阶段竞争的制高点。

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