OpenAI aponta três falhas por trás da súbita perda de desempenho do GPT-6 Astra

Three faults named by OpenAI's Tibo Sottiaux explain why GPT-6 Astra slipped for a week of testing (Image: Shutterstock)
Three faults named by OpenAI's Tibo Sottiaux explain why GPT-6 Astra slipped for a week of testing (Image: Shutterstock)

OpenAI corrigiu três falhas que motivaram uma semana de reclamações de utilizadores sobre uma alegada “burrice” súbita do novo modelo GPT-6 Astra e está a repor os limites de utilização para subscritores do Codex.

Principais destaques:

  • Utilizadores do Astra passaram a semana a publicar testes lado a lado, alegando que o modelo tinha sido silenciosamente enfraquecido desde o lançamento.
  • O responsável pelo Codex na OpenAI apontou três causas, incluindo um experimento de gestão de contexto que afetou cerca de 4.000 a 5.000 utilizadores.
  • O anterior modelo de topo da empresa, GPT-5.6 Sol, enfrentou acusações idênticas em julho.

OpenAI corrige falhas de qualidade no Astra

O responsável de produto do Codex, Tibo Sottiaux, afirmou que a equipa trabalhou com utilizadores para rastrear as falhas, lançar correções e aplicar um reset completo de utilização antes da meia-noite, segundo uma atualização publicada no sábado. Regras e “skills” criadas para modelos anteriores estavam a ser acionadas com demasiada frequência, por vezes impedindo o Astra de validar o próprio trabalho.

Um experimento opcional de gestão de contexto também podia levar o modelo a terminar a resposta demasiado cedo ou a responder a mensagens antigas, o que levou a OpenAI a desativar o teste depois de afetar cerca de 4.000 a 5.000 utilizadores. Alguns motores de inferência tinham sido configurados de forma errada, degradando de forma mensurável a qualidade de parte do tráfego encaminhado por eles; a empresa retirou esses motores e fez vários ajustes adicionais. Sottiaux escreveu que o modelo agora acompanha de forma mais fiel a última mensagem do utilizador.

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Utilizadores do Astra relatam regressões na qualidade do código

As críticas ganharam força ao longo da semana no X, onde programadores executaram os mesmos prompts na versão do Astra do dia de lançamento e na versão atual, mantendo todas as definições constantes e depois comparando os resultados. O developer Pranjal Paliwal, que dias antes tinha elogiado o modelo, voltou a analisar o código que o Astra gerou para si e qualificou o comportamento como uma regressão, não um avanço.

Dax Raad, criador da ferramenta de programação Opencode, decidiu recuar para o antigo GPT-5.6 Sol, depois de os custos com o Astra terem duplicado sem, na sua ótica, benefícios que justificassem a fatura.

Num fórum, um utilizador descreveu o Astra como estando agora ao nível do Sol nas mesmas tarefas, com o mesmo número de reiterações. Nem todos concordaram com essa leitura: um utilizador pseudónimo, Antikythera, argumentou que o modelo sempre foi “preguiçoso” e adepto de listas por pontos, e que os utilizadores simplesmente deixaram de ficar deslumbrados.

Limites de capacidade pairam sobre o GPT-6 Astra

A capacidade de computação tem sido um fator crítico desde que o modelo passou a estar amplamente disponível no início de setembro.

Segundo relatos de utilizadores, a OpenAI reduziu os limites de utilização do Astra para utilizadores intensivos do ChatGPT e suspendeu novas subscrições Pro de $200, medida que Sottiaux confirmou a 10 de setembro. O modelo mantém o preço de $10 por milhão de tokens de entrada e $50 por milhão de tokens de saída — 2,5 vezes o valor cobrado pelo Sol aquando do lançamento.

Este é o segundo modelo de topo da OpenAI, em apenas dois meses, a enfrentar a mesma acusação por parte de clientes pagantes. Em julho, utilizadores relataram que o modo de raciocínio mais avançado do Sol tinha ficado “raso” de um dia para o outro. Sottiaux negou qualquer enfraquecimento deliberado, mas confirmou que a empresa vinha a testar diferentes níveis de esforço de raciocínio.

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Alexey Bondarev

Alexey Bondarev é o Head of Content na Yellow.com, tendo reportado sobre cripto nos últimos 10 anos. Ele se especializa em artigos aprofundados de Research e Learn, com foco em reportagens analíticas, contexto de mercado e nas grandes forças que moldam o universo cripto, desde a era da IA e tecnologias de segurança até a inovação em fintech. Ele acredita que tudo o que é digital em breve superará tudo o que é analógico e está trabalhando arduamente para ajudar a tornar isso realidade.

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