GPT-6 Astraが実車の운전に成功
मूल शीर्षक: GPT-6 Astra has gained the ability to drive a car
यह क्यों महत्वपूर्ण है
LLMが実際の車両を物理的に制御できるかを定量評価した初期事例であり、エージェント型AIの実世界応用の可能性と限界を示す。
DrivingBenchプロジェクトがToyota CorollaをAIモデルで制御する実験を実施。GPT-6 AstraはCodexを使い、コーン コースを5分22秒で完走（進捗100%）した唯一のモデルとなった。Claude Fable 5.1は最大45%、Grok 4.6は11%止まりだった。
DrivingBenchは、Aditya Ramabadran、Simon Mahns、Tobias Gesslerの3名が開発した研究プロジェクト。Toyota Corollaのステアリング・アクセル・ブレーキをAIに直接制御させ、固定されたコーンコース上での走行性能を評価する。
ルールは「同一チャット内で最大3回の試走」。コースの中心線に沿って4m以内を維持した距離の割合を「進捗」として計測する。
GPT-6 Astra（Codex・medium）は1回目の試走で49%に留まったが、2回目で100%を達成し、134.7mを5分22秒で完走。使用トークンは計780万、コストは約$9.75だった。
対するClaude Fable 5.1（Claude Code・medium）は3回の試走で最高45%。Grok 4.6（Cursor・medium）は最高11%、GPT-5.6 Solは3回とも6%前後に終始した。
GPT-6 Astraのみがコースを完走しており、他モデルとの差は大きい。このベンチマークはあくまで研究段階のソフトウェアであり、公道走行を想定したものではない。