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GPT-6 Astra 不到一週設計 Codex 裝置，量產前仍須人工把關
兩名 OpenAI 員工以 GPT 6 Astra 協助設計一款可與 Codex 互動的裝置，不到一週完成設計；原型交由合約製造商製作，量產準備仍需多輪審查。 BenchCAD 2.0 測試中，尚未公開的 OpenAI 內部模型得分為 0.875，GPT 6 Astra 在最高推理設定下為 0.594；分數不等於已證明能獨立生產可靠硬體。
發布者使用 GPT-6 Luna 編輯圖片由 GPT Image 2 生成
研究答案
重點整理
- 兩名 OpenAI 員工以 GPT 6 Astra 協助設計一款可與 Codex 互動的裝置，不到一週完成設計；原型交由合約製造商製作，量產準備仍需多輪審查。
- BenchCAD 2.0 測試中，尚未公開的 OpenAI 內部模型得分為 0.875，GPT 6 Astra 在最高推理設定下為 0.594；分數不等於已證明能獨立生產可靠硬體。
AI 提示詞
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OpenAI 在 2026 年 11 月 3 日公布一項實際工程測試：兩名員工運用 GPT-6 Astra，在不到一週內設計出一款供人與 Codex 互動的裝置。這項實驗顯示，AI 能協助串接軟體、電子與機構設計；但從設計圖走到可製造的產品，仍有一段需要人員檢查、修正的路。3
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Astra 協助完成哪些設計？
OpenAI 將這項測試描述為：先由 GPT-6 設定功能需求，再測試 Astra 的多模態與電腦操作能力，讓它執行裝置設計。部分二手報導則把設定需求也歸於 Astra，因此現有報導對模型分工的描述並不完全一致。3
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這是兩名 OpenAI 員工參與的側專案。Astra 協助設計裝置外殼、電路板、介面與軟體，目標是讓使用者能透過裝置與 Codex 互動。所謂「沒有直接人工修改」，指的是設計產出沒有由人直接編修，並不代表整個專案沒有人的指揮或後續審查。18
設計完成，不等於可以量產
合約製造商製作了原型，但要讓設計符合生產需求，仍得經過額外審查與多輪修正。報導指出，Astra 尚未充分考量製造商的生產限制，以及尺寸公差、組裝等細節。18
這正是這項測試的重要界線：AI 能快速生成設計，不代表設計已經過驗證，能穩定、可靠地製造出來。
BenchCAD 分數能說明什麼？
OpenAI 表示，一款尚未公開的內部模型在 BenchCAD 2.0 得分為 0.875；GPT-6 Astra 在最高推理設定下則為 0.594。BenchCAD 2.0 評估硬體工程任務，包括根據工程圖或渲染圖處理零件與組件，以及根據渲染圖完成電路板佈線。41
這些分數呈現模型在該基準測試中的表現差距，但單憑分數，不能證明模型已能獨立交付可靠、可量產的硬體。41
從裝置設計延伸到汽車與 CAD
OpenAI 也介紹了 Codex 裝置以外的工程應用。與 Mazda 的合作探索以模擬協助車輛設計，包括嘗試新的車頭造型、分析氣流，並調整較有潛力的低風阻方案。3
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OpenAI 另表示，正與 Chip Ganassi Racing 合作，將 3D 掃描資料轉換成可編輯的 CAD 模型與製造圖面。這些案例呈現 AI 在工程流程中的一種角色：協助團隊產生、評估設計；至於驗證與製造，仍仰賴人員判斷及製造流程。
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兩名 OpenAI 員工以 GPT 6 Astra 協助設計一款可與 Codex 互動的裝置，不到一週完成設計；原型交由合約製造商製作，量產準備仍需多輪審查。 BenchCAD 2.0 測試中，尚未公開的 OpenAI 內部模型得分為 0.875，GPT 6 Astra 在最高推理設定下為 0.594；分數不等於已證明能獨立生產可靠硬體。