“社区里每天有上万张鹈鹕踩单车的视频被发群里，问我这个鹈鹕降智了吗？”开源项目CodexRadar的发起人Lambda，在GPT-6 Astra发布之后，每天都收到巨量的鹈鹕视频，于是，他干脆在社区发起了一场“鹈鹕杯”比赛。

参赛者围绕“画一只骑自行车的鹈鹕”这个任务，用模型生成作品，再把结果发到社区里。

“深夜上线，没宣传就收到快一百份投稿了。”Lambda也没想到，大家对于“鹈鹕测试”的热情如此高。

每次新模型上线，都会有人用鹈鹕骑自行车来测试模型的能力。

一方面，这个任务足够简单、足够直观。模型的很多复杂能力很难靠一句话迅速判断，鹈鹕骑自行车却很容易让人一眼看出稳定性，比如腿和踏板对不对位，车轮是否跟着动，动作有没有穿帮，前后生成是否一致。

另一方面，这个任务又足够复杂。它看上去仅仅是一小句 prompt，背后牵扯到动作理解、时序一致性、空间关系、代码组织和连续执行能力。对一个已经进入 Agent 阶段的模型来说，这类任务非常适合做“体感温度计”。

GPT-6 Astra上线之后，这个鹈鹕“更火了”，原因就是这个最先进的模型，“智商”很不稳定，而智商却会对工作的结果产生直接的影响。

鹈鹕恰好可以把这种很难量化的体感，变得十分直观。

01 一只鹈鹕，怎么测模型“降智”

鹈鹕杯比赛分成两个赛道。Classic 赛道使用统一提示词“创建一个HTML，内容是SVG绘制一个鹈鹕骑自行车的2D动画”。只要模型状态正常，GPT-6 Astra生成出来的鹈鹕通常会保持相对一致的质量和画面结构。

图：用户上传到社交网络的鹈鹕图，可以看出，GPT-6 Astra在各种推理强度下，智商如果保持稳定，鹈鹕的出图基本保持一致

如果某一天大量用户突然发现，同一个提示词下，鹈鹕开始频繁踩空、车轮关系错乱、结构明显跑偏，“降智”的讨论就会迅速出现。

这种方法当然称不上严格的科学 benchmark。一道公开且高频重复的题目，也存在被模型逐渐熟悉的可能。但它非常适合观察短时间内的体感变化。用户不需要理解复杂指标，看几只鹈鹕就能发现差异。

图：“鹈鹕杯”作品截图，标注“降智的”作品，可以看出鹈鹕“明显不对”

Open 赛道不设统一提示词，参与者可以自由发挥。它更像是在测试 Astra 能把一个开放任务做到什么程度。

其中一个作品，最终做成了一部长达 30 分钟的“一镜到底”骑行故事。

整部作品共享一条 1800 秒时间轴和同一位骑手。地面、山川、城市、星球、车轮、羽毛和粒子全部由 SVG 元素组成，JavaScript 只负责计算位置、关节和时间。整个项目没有使用 Canvas、图片、视频、外部字体或者额外的大模型接口。

镜头可以连续平移、拉远和靠近，所有场景都存在于同一个矢量世界中。为了控制性能，屏幕之外的区域暂停绘制；用户拖动进度条后，所有物件会直接恢复到对应时间点，不需要重新随机生成。

甚至连骑车这个最容易穿帮的动作也被单独处理：车轮转动和脚蹬相位由行驶距离驱动，所以人物停下来之后，不会出现自行车已经停住、脚还在原地空蹬的情况。

作品前 20 分钟穿过 30 个城市和自然景点，其中深圳一章依次出现腾讯企鹅岛、深信服大厦和人才公园；后 10 分钟则进入宇宙，从火星一路来到太阳、冥王星、黑洞，再回到地球。

作者还专门在作品中注明哪些内容来自现实，哪些属于虚构。比如太空骑车、储存阳光的小灯、冥王星雪人，以及穿越黑洞回家，都只是故事设定；黑洞视界也没有被包装成真实可穿越的隧道。

这个作品，能看出GPT-6 Astra能力确实惊艳。

模型需要先理解一个开放目标，再完成页面架构、动画逻辑、时间系统、人物运动、镜头调度、场景设计、性能优化和说明文档，还要让这些部分在一个长达 30 分钟的作品里持续保持一致。

02 Astra为什么让大家格外敏感

CodexRadar 开源项目发起人最早只是想解决自己的问题：模型今天到底有没有变笨，及监测额度重置，可以最高效地把token额度用足。后来，他把监测工具做成社区开源项目，没想到迅速吸引了一批重度 Codex 用户一起参与众测。

CodexRadar 的“众测雷达”设置112 道真实开源编程题，由用户自己跑题，结果上传后再由服务器在干净环境中重新验证。官网显示，参与志愿者已经超过 500 人，累计贡献达到百亿级 Token。

一个最初为了自己监测“模型智商”的小工具，能吸引这么多人持续贡献额度，完全是因为模型能力波动正在成为重度用户共同的痛点。

Astra 上线之后，这种波动变得更影响工作。

一位大模型算法工程师表示，降智会直接影响自动化任务。“GPT-6降智加限流，自动化任务会积累，最后出现并发冲突。工单会话如果降智，错误还可能通过中枢传播到其他地方，最后把整个仓库搞坏。”

进入 Agent 阶段之后，一次模型调用往往只是整个任务链的一环。如果其中某一步判断出现明显偏差，后续步骤可能继续沿着错误结果向前推进。任务越长，这种风险越明显。

也因此，当模型真正进入生产流程后，用户关心的已经不只是平均能力。能力有没有波动，同样重要。

“Astra全面得强，尤其是computer use和多agent协同管理。从雷达的数据来看，Astra的解题所需要的步骤比前代模型少了一半，越少模型越强，Astra有质变。”

OpenAI 在发布 Astra 时，把 Computer Use、专业工作、软件工程和长程 Agent 任务放在非常重要的位置。多位大模型领域开发者表示，“Astra是有代差的强”。

也正是因为这种强，用户希望能够把过去一些更复杂、更长程的自动化任务去交给它，所以“降智”就会更大地影响工作的实际效果。

03 “降智”到底降了什么

“降智”其实是一个很社区的说法。站在用户一侧，只要同一个模型名、同一个产品入口，今天明显比昨天难用，就会被概括为“降智”。

但从工程上看，用户最后看到的结果已经由很多层共同决定。

底层模型是一层，推理强度是一层，上下文管理是一层，Harness、Skills、工具调用、模型路由、并发调度和服务容量也都会影响最终效果。

所以用户感受到的“变笨”，并不一定意味着模型权重本身发生了变化。

比如一个 Coding Agent 原来会主动跑三轮测试，现在只跑一轮；原来会调用多个子 Agent 检查结果，现在减少了并行探索；原来可以保留更完整的上下文，现在长任务里丢失了一些早期信息。对后台而言，这些可能对应完全不同的问题，对用户而言，最后的体感都是，怎么感觉没以前聪明了。

这也是 CodexRadar 出现的原因。

发布时的 模型的benchmark分数能看出模型的峰值能力有多高，但是却很难看出模型的实时状态，比如今天上午 10 点调用的 Astra，究竟处于什么状态。

但对于用Agent真正工作的人来说，这种实时状态十分重要。

04 “降智”背后的问题

目前并没有公开证据能够证明，OpenAI 在大规模主动把 Astra 替换成更弱的底模。

但 Astra 上线后的供给压力已经有比较明确的信号。9 月 10 日，OpenAI 暂停了每月 200 美元的 Pro 20x 套餐新订阅和升级。现有用户暂时不受影响。这个套餐提供约为 Plus 20 倍的使用额度，也是重度 Codex 用户的重要选择。

Astra 本身又是一款昂贵的模型。

其 API 标准价格为每百万输入 Token 10 美元、输出 Token 50 美元；Fast mode 可以提供更高速度，价格还会再翻一倍。

问题在于，Astra最受欢迎的能力恰好又很“烧算力”。

Computer Use 需要持续理解屏幕、执行操作、观察结果，再决定下一步；多 Agent 工作流还可能同时启动多个子任务；Coding Agent 一次完整任务，会不断读取文件、执行代码、运行测试、回看结果。

当大量重度用户同时开始这么使用模型，供给压力和过去已经完全不是一个量级。

所以这轮“降智”讨论背后，实际混合了模型质量波动、限流、资源调度，以及长任务本身对系统稳定性的放大。

社区里有人认为，最近的问题与 Astra 需求过强、Pro 20x 用户大量涌入和算力供给紧张有关。但 OpenAI暂停20x新增订阅，至少证明了，这个前沿模型出现了很真实的供需矛盾。

过去大模型竞争更多集中在谁能训练出更强的模型。现在，训练出来之后能不能稳定地把这份智能供应给大量用户，也开始成为竞争的一部分。

05 大模型开始需要“智力 SLA”

一只鹈鹕成为Agent时代的明星，说明用户在主动监控“智能”本身。模型在不同时间段的任务成功率、长任务稳定性，以及同一个workflow能否持续复现。可以把它理解成一种新的“智力SLA”。

SLA 原本是 Service Level Agreement，服务等级协议。云服务里通常约定可用率、延迟、故障恢复时间这类指标，比如 99.99% uptime。

模型越强，这个问题反而会越突出，未来模型公司的竞争，也会从峰值能力进一步延伸到另一层：把高水平智能长期、稳定、规模化地供应出去。

模型能不能每天都一样聪明，也成为了AI Agent真正走向工作场景的一个卡点。

本文来自“腾讯科技”，作者：晓静，编辑：徐青阳