11 月 14 日，OpenAI 再次解散机器人团队，研究员被并入首席研究官 Mark Chen 主导的主研究团队，应用机器人与硬件团队则划入 Greg Brockman 的 Applied 组织。公司的判断是 GPT-6 Astra 这类通用模型可以直接控制机器人，专用机器人模型不再必要。
连展位都来不及撤
这次决定下得极快，OpenAI 此前已预订奥斯汀机器人学习大会 CoRL 的展位最终空置。据 Fortune 报道，OpenAI 认为 GPT-6 Astra 能够直接控制机器人，从而减少对专用机器人模型的依赖。这与 2020 年那次关停的理由不同，当年是因为缺训练数据且语言模型通往 AGI 的路径更快。
Astra 的机器人成绩单
英伟达的一项研究中，由 Astra 驱动的智能体在模拟机器人任务上的成功率为 74.8%，最好的专用模型为 51%，测试使用模拟 DROID 机器人而非实体机。新基准 StationeryBench 中，Astra 与 Ai2 的 MolmoAct2 在 5 个桌面物件任务、YAM 双臂机器人上跑 200 次试验，Astra 完整完成 100 个任务中的 7 个，MolmoAct2 一个都没完成，Astra 平均进度分为 46 对 12。
通用路线的代价
这次调整的时间点也值得留意。OpenAI 联合创始人 Wojciech Zaremba 提到，2020 年那次关停是因为缺少训练数据，而通往 AGI 的路径被认为在语言模型那一侧来得更快，团队在 2024 年重建了机器人部门。有报道称 Sam Altman 把 2027 年作为首次公开机器人演示的目标，公司同时面临把资源收拢到核心 AI 业务的财务压力，在与 Anthropic 的竞争中已经失去部分阵地。
训练数据规模仍不透明，康奈尔大学与 Google DeepMind 研究员 Yoav Artzi 表示，在尚未公开的 REMAP 基准上 GPT-6 Astra 达到接近人类的准确率，他怀疑 OpenAI 使用了大量 3D 训练数据。专用模型在成本、可靠性、速度与能耗上仍有优势，本站 Gemini Robotics 2.5 在产线上的表现 记录了专用路线在真实产线上的表现。
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