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GPT-6 Astra completó un circuito en un coche real, pero no condujo sin supervisión
GPT 6 Astra fue el único de los cuatro modelos evaluados que completó el circuito de conos: recorrió 134,7 metros en 5 minutos y 22 segundos, en su segundo intento.[14][34] Ese intento consumió 6,6 millones de tokens y supuso 7,74 dólares en coste de inferencia; extrapolado a una milla, equivale a unos 92,47 dólares...
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Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- GPT 6 Astra fue el único de los cuatro modelos evaluados que completó el circuito de conos: recorrió 134,7 metros en 5 minutos y 22 segundos, en su segundo intento.[14][34]
- Ese intento consumió 6,6 millones de tokens y supuso 7,74 dólares en coste de inferencia; extrapolado a una milla, equivale a unos 92,47 dólares.[34]
- La prueba muestra que un modelo de propósito general puede controlar un coche en condiciones restringidas, no que esté preparado para circular de forma autónoma entre el tráfico.[5][11][36]
Prompt de IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: According to the DrivingBench report, how did OpenAI’s GPT-6View Astra become the first commercial large language model to steer a real car. Article summary: DrivingBench’s result was a narrow but notable proof of concept: OpenAI’s GPT-6 Astra—not “GPT-6View Astra” in the available sources—was the only tested model to complete a real-car cone course, succeeding on its second . Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fak
Un modelo de IA condujo un Toyota Corolla de verdad hasta el final de un circuito de conos. El dato llamativo tiene un contexto imprescindible: GPT-6 Astra, de OpenAI, lo consiguió en su segundo intento, en un aparcamiento vacío, a paso de peatón y con una persona sentada al volante por si hacía falta frenar.14
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Cómo se hizo la prueba
Tobias Gessler, Simon Mahns y Aditya Ramabadran crearon DrivingBench para probar modelos de propósito general en una tarea física, no en un simulador. Conectaron el Corolla mediante un dispositivo Comma 4 y un sistema de control basado en openpilot. Cada modelo disponía de hasta tres intentos dentro de una misma conversación, de modo que podía aprovechar lo ocurrido en los anteriores.11
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El modelo recibía imágenes de dos cámaras y daba instrucciones una a una: observe para consultar imágenes y datos del vehículo, set_motion para indicar dirección y velocidad, y stop_now para detenerlo. DrivingBench publicó los vídeos y los registros de comandos; durante las pruebas había una persona en el asiento del conductor preparada para frenar.5
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El resultado: un modelo terminó y tres no
Astra avanzó el 49 % del circuito en su primer intento. Tras pedirle los investigadores que revisara sus errores, completó los 134,7 metros en 5 minutos y 22 segundos en el segundo. La velocidad media, contando las paradas, fue de aproximadamente 1,5 km/h: eso no significa que el coche nunca superara esa velocidad en un momento dado.15
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Los otros tres modelos no llegaron a la meta. Claude Fable 5.1 alcanzó como máximo el 45 %; Grok 4.6 y GPT-5.6 Sol avanzaron mucho menos. El primer giro fue un obstáculo frecuente, según las crónicas de la prueba.4
40 Por tanto, el hito de Astra se refiere a esta comparación de cuatro modelos, no a todos los modelos comerciales ni a cualquier situación de conducción.
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Cuánto costó recorrer 134,7 metros
El registro del intento exitoso contabiliza 6,6 millones de tokens y 7,74 dólares de inferencia, es decir, del coste de ejecutar el modelo. Si se extrapola esa factura a una milla, resulta en unos 92,47 dólares por milla. Es una cuenta basada en un trayecto corto, no un coste medido durante una conducción prolongada; tampoco incluye el coche, el equipo ni la supervisión humana.34
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Otra comparación cifra los dos intentos de Astra juntos en unos 9,75 dólares. No contradice necesariamente el registro de DrivingBench: los 7,74 dólares corresponden únicamente al segundo intento, el que terminó el circuito.8
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Qué demuestra —y qué no—
DrivingBench aporta una prueba concreta de que un modelo de propósito general puede convertir observaciones visuales en órdenes para completar una tarea de conducción real tras recibir información de un intento fallido.36
15 Pero un circuito corto y fijo en un aparcamiento vacío, recorrido despacio y con alguien listo para frenar, no demuestra que el modelo pueda circular con seguridad entre el tráfico, responder solo ante una emergencia o hacerlo a un coste viable durante trayectos largos.
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La gente también pregunta
¿Cuál es la respuesta corta a "GPT-6 Astra completó un circuito en un coche real, pero no condujo sin supervisión"?
GPT 6 Astra fue el único de los cuatro modelos evaluados que completó el circuito de conos: recorrió 134,7 metros en 5 minutos y 22 segundos, en su segundo intento.[14][34]
¿Cuáles son los puntos clave a validar primero?
GPT 6 Astra fue el único de los cuatro modelos evaluados que completó el circuito de conos: recorrió 134,7 metros en 5 minutos y 22 segundos, en su segundo intento.[14][34] Ese intento consumió 6,6 millones de tokens y supuso 7,74 dólares en coste de inferencia; extrapolado a una milla, equivale a unos 92,47 dólares.[34]
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
La prueba muestra que un modelo de propósito general puede controlar un coche en condiciones restringidas, no que esté preparado para circular de forma autónoma entre el tráfico.[5][11][36]