GPT-6 Astra：合同场景首个专项优化模型
OpenAI 选择合同管理平台 Ironclad 作为首个专项研究合作伙伴，围绕企业级合同全生命周期设计了一套专项评测：涵盖合同配置、审批流程与可复用法律条款设置等 11 个真实任务。测试集由 Ironclad 提供真实业务环境，每项任务由 8–50 个评判维度进行人工标定，评测耗时基准线由具备该领域经验的真人用户标定——Ironclad 估计，有经验的用户完成单次任务平均耗时约 30–40 分钟。
结果显示，在相同推理强度设置下，GPT-6 Astra 的 11 项任务平均得分为 55.0%，较 GPT-5.6 Sol 的 41.6% 提升约 32%；模型完成单次任务估算耗时从 37.0 分钟缩短至 19.2 分钟，降幅达 48%。单条示例中，Astra 在约 20 分钟内满足 94% 任务要求，同等条件 Sol 为 32 分钟、满足率 85%。
首个企业级合同 AI 研究合作开放招募
此次合作的核心价值在于把真实企业级工作流引入模型预训练阶段。OpenAI 表示，这是首次有模型在专业合同管理场景下接受针对性强化学习训练，也是其探索「复杂专业软件自动化」路线图的第一步——即让 AI 真正理解企业业务规则、跨步骤执行多阶段流程、并验证最终结果是否符合原始要求。
OpenAI 同时宣布开放第二批研究合作申请，招募在法律、商业采购或合规领域有深厚积累的软件公司，提供真实业务环境与标注数据，共同推进模型在复杂专业任务上的边界。申请条件要求合作方能够提供真实业务场景样本、可验证的失败案例，以及用于评估改进效果的标准答案。
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