OpenAI gastou até US$ 1 bi no GPT-6 Astra; Anthropic ainda lidera em código
GPT-6 Astra: OpenAI gastou até US$ 1 bilhão no treinamento, mas Anthropic Fable 5.1 ainda lidera em benchmarks de código e matemática. Jensen Huang confirma treinamento com 400 mil GPUs.
A OpenAI colocou no ar o GPT-6 Astra, modelo que a empresa trata como o marco da era da inteligência artificial geral (AGI). O treinamento do modelo consumiu entre US$ 500 milhões e US$ 1 bilhão, segundo estimativas baseadas no custo por hora de GPU. Mas, apesar do investimento bilionário, o modelo da Anthropic, o Fable 5.1, ainda supera o Astra em benchmarks de programação e raciocínio matemático.
O anúncio veio acompanhado de uma declaração de Jensen Huang, CEO da NVIDIA, que chamou o GPT-6 Astra de “AGI” e revelou que a OpenAI já prepara um treinamento ainda maior, com 400 mil GPUs, que pode consumir até 1,2 GW de energia.
O que o GPT-6 Astra faz de diferente
Diferente de modelos anteriores, o GPT-6 Astra não precisa de APIs dedicadas para cada aplicativo. Ele navega por softwares de forma parecida com um humano: cria agentes que trabalham em paralelo em navegadores, planilhas, sites e aplicativos de desktop. O resultado são documentos e apresentações prontos, sem que o usuário precise executar cada etapa manualmente.
O motor de raciocínio do Astra usa uma estrutura nativa de múltiplos agentes. Quando recebe uma tarefa complexa, um agente orquestrador divide o problema em partes e delega subagentes para testar variações e validar resultados ao mesmo tempo. Essa arquitetura reduz os chamados “loops da morte”, ciclos de erro repetitivos que travam outros modelos, e permite que o Astra corrija o próprio código em tempo real.
Anthropic Fable 5.1 ainda lidera em código e matemática
Apesar do hype, o GPT-6 Astra não é imbatível. O Fable 5.1, da Anthropic, segue na frente em pelo menos quatro benchmarks importantes: SWE-bench Pro (programação), Artificial Analysis Intelligence Index, Artificial Analysis Coding Agent Index e ProofBench v1.1 (provas formais de matemática). A diferença mostra que, mesmo com um investimento bilionário, a liderança em inteligência artificial ainda está em disputa.
Para o usuário final, isso significa que a escolha entre modelos vai depender da tarefa. Para automação de workflows complexos e navegação em múltiplos aplicativos, o GPT-6 Astra pode ser a melhor opção. Para quem precisa de precisão em código e provas matemáticas, o Fable 5.1 ainda é a referência.
O que ainda está em aberto
O custo real do treinamento do GPT-6 Astra não foi divulgado oficialmente pela OpenAI. As estimativas de US$ 500 milhões a US$ 1 bilhão são projeções baseadas em custos de GPU e tempo de treinamento. O próximo treinamento, com 400 mil GPUs, promete ser ainda mais caro e consumir energia equivalente a um cidade. A pergunta que fica é se esse investimento vai se traduzir em vantagem real nos benchmarks que realmente importam para o mercado.
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O próximo capítulo dessa disputa deve sair ainda em 2026, quando a OpenAI colocar o treinamento de 400 mil GPUs em operação. Até lá, a Anthropic mantém a vantagem em código e matemática, enquanto a OpenAI aposta na versatilidade de agentes para conquistar o mercado corporativo.
Fonte: Wccftech
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