Большая языковая модель искусственного интеллекта OpenAI GPT-6 Astra первой среди себе подобных справилась с управлением автомобилем в рамках тестового проекта DrivingBench. До полноценной системы автопилота текущего поколения ещё далеко: машина двигалась крайне медленно, а доступ к ней по API обошёлся весьма дорого даже с учётом использования механизмов кеширования токенов.
Ход эксперимента и результаты тестирования
В ходе испытаний модели OpenAI GPT-5.6 Sol, SpaceXAI Grok 4.6 и Anthropic Claude Fable 5.1 вообще не смогли пройти тестовую трассу. Только OpenAI GPT-6 Astra со второй попытки провела автомобиль Toyota Corolla по маршруту длиной 134,7 метра. Движение на парковке среди конусов заняло 5 минут 22 секунды, а остальные модели сдались ещё до первого поворота, не сумев распознать полосу движения относительно диагональной линии конусов.
Экономика процесса и сравнение расходов
Машина преодолела трассу со скоростью около 1,5 км/ч, израсходовав 6,6 млн токенов и потратив $7,74 на API. С учётом системы помощи водителю Comma Four, ноутбука и смартфона общая стоимость работы модели составила $57,46 за 1 километр пути. При среднем расходе топлива обычной машины в 9,4 л на 100 км и американских ценах это оказывается более чем в 500 раз дороже расходов на классическое горючее.
Особенности восприятия ИИ и экспертные выводы
Исследователи признались, что намеренно вводили ИИ в заблуждение, утверждая, что автомобиль находится в симуляции, так как при виде реальных изображений модели паниковали. Самым эффективным аргументом оказалось переименование MCP-сервера в DrivingBench Sandbox. В перспективе эксперты видят решение в дистилляции мощных универсальных моделей в компактные бортовые версии для реальных условий.
