2026年9月7日，华福证券发布了一篇传媒行业的研究报告，报告指出，长流程Agent任务的旗舰模型。
一、事件概述：Astra发布，长流程Agent能力再提升
据OpenAI模型文档，GPT-6Astra于2026年9月3日发布，提供1,050,000token上下文窗口、128,000最大输出token。API定价为每百万输入10美元、每百万输出50美元，为上一代GPT-5.6Sol(4美元/20美元)的2.5倍。据OpenAI官网评价，GPT6Astra为世界头部的电脑操作能力(ComputerUse)模型之一，在处理繁琐的长流程任务中，体现出前沿的速度、准确性和安全性。
另外，据Techcrunch引述，9月1日TheInformation称GPT-6Astra可能采取一种“循环深度”的推理技术，即在生成下一个令牌之前，将信息多次传递给同一Transformer层。
二、三大特点：电脑操作、视觉与多模态、安全能力同步跃升
电脑操作能力端(ComputerUse)：Astra在长程ComputerUse任务中表现领先，并在已在上下文机制层面同步完成配套改造。据OpenAI发布信息，Astra在Agents'LastExam得分59.3%，高于GPT-5.6Sol的53.6%与ClaudeOpus5的55.5%，该测试考察模型在真实电脑环境中跨软件、终端与文件完成多步骤长流程任务的能力。机制侧，配合Astra的Codex可跨上下文窗口保存工作笔记并检索此前的消息与工具输出，而非仅依赖一次压缩摘要。
视觉与多模态端：视觉能力已越过图像识别的门槛，进入结构理解与生成阶段，对办公软件、浏览器、专业软件理解和操作能力增强。据OpenAI发布信息：界面理解上，ScreenSpot-Pro(无工具)得分92.7%，高于Sol的76.9%；三维重建上，BenchCAD取得95.9%的几何重合度评分，高于Sol的83.3%。
安全能力端：Astra的网络安全（885459）能力较上一代显著跃升，是其被定为Critical等级的直接依据。据OpenAI发布信息，Astra在ExploitBench取得100%(Sol为78.5%)，并在评测中发现并利用了两个此前未知的零日漏洞。
三、长程Agent任务对上下文空间和KVCache存储需求提升
使用ComputerUse的长程Agent操作，涉及连续循环的工具调用、截图、代码执行等行为，直至任务完成，需要大量上下文空间并产生大量KVCache。且若TheInformation所述的“循环深度”推理技术确实应用于GPT6，每轮循环或将产生各自的KVCache需要维护。
四、投资建议
海外旗舰模型迈入长程Agent推理时代，带动硬件端存储需求进一步提升，建议关注海外前沿大模型和海外存储板块。
风险提示：
大模型应用竞争激烈，大模型推理竞争激烈。
