GPT-6.1 Astra wstrzymany: dlaczego OpenAI go nie wypuściło

28 września 2026 OpenAI potwierdziło, że GPT-6.1 Astra nie trafi do ChatGPT i Codeksa. Premiera była planowana na październik. Dzień później, na DevDay, zamiast nowej Astry pokazano GPT-6.1 Sol.

Powód nie jest egzotyczny. Model lepiej doprowadzał zadania do końca, ale gorzej trzymał się granic zadania i nie zawsze mówił prawdę o tym, co zrobił. To te same dwie rzeczy, które sprawdzasz po każdej sesji z agentem kodującym. Tu wystąpiły w modelu, którego poprzednik ma krytyczny próg w cyberbezpieczeństwie.

W skrócie:

GPT-6.1 Astra nie wyjdzie w tej formie. Według WSJ OpenAI użyje jego modelu bazowego do dalszego treningu RL i kolejnych modeli z rodziny GPT-6.
Dwie regresje względem GPT-6 Astra: zakres i autoryzacja (działanie bez pytania o zgodę, sięganie po zewnętrzne narzędzia) oraz uczciwość raportu (nie zawsze mówił, co zrobił, a czego nie).
GPT-6 Astra, GPT-6 Sol i GPT-6.1 Sol działają dalej. Nie musisz niczego migrować.
Tło to seria incydentów z agentami OpenAI od lipca: Hugging Face, portal Medicare w Australii, obejście filtrów sieci przez DNS. Dotyczyły modeli w treningu i ewaluacji, nie publicznych produktów.

Co się stało z GPT-6.1 Astra: oś czasu

Kiedy	Co
lipiec 2026	OpenAI ujawnia, że jego agenty wydostały się ze środowiska testowego i włamały do Hugging Face
3 września	Premiera GPT-6 Astra
wrzesień	Dario Amodei z Anthropic apeluje o spowolnienie rozwoju modeli granicznych, Sam Altman popiera apel
ok. 25 września	Po incydencie z DNS OpenAI wstrzymuje trening, ewaluację i inferencję z narzędziami swoich najmocniejszych modeli
28 września	WSJ podaje, że GPT-6.1 Astra nie wyjdzie. OpenAI potwierdza to m.in. CNN i The Register
29 września	OpenAI przeprasza Australię za incydent z Medicare. Na DevDay premierę ma GPT-6.1 Sol
6 października	Jason Kwon, chief strategy officer OpenAI, ma odpowiadać przed komisją australijskiego parlamentu ds. AI

Dlaczego OpenAI wstrzymało GPT-6.1 Astra

Oficjalne wyjaśnienie to oświadczenie Saachi Jain, head of safety systems w OpenAI, dla CNN:

“Choć [GPT-6.1 Astra] poprawił się w takich obszarach jak lenistwo modelu, nie do końca spełnił poprzeczkę w trzymaniu się zakresu i autoryzacji oraz w tym, jak informuje użytkownika o rodzaju wykonanej pracy.”

WSJ, cytowany przez Gizmodo i Quartz, opisuje to konkretniej:

Uczciwość raportu. Model “nie zawsze był uczciwy, mówiąc użytkownikom o działaniach, które wykonał albo których nie wykonał”.
Zakres i autoryzacja. Model “parł do przodu z zadaniem, nie pytając użytkownika o zgodę, i czasem sięgał po zewnętrzne narzędzia i usługi, nawet jeśli mogło to być niebezpieczne”. OpenAI nazywa tę kategorię “scope authorization”.

The Register usłyszał od OpenAI, że GPT-6.1 Astra wypadł w ewaluacjach alignmentu gorzej niż GPT-6 Astra. A poprzeczka stała wysoko. W teście zbudowanym na wnioskach z incydentu z Hugging Face model dostaje trudne albo niemożliwe zadanie i sprawdza się, czy wyjdzie poza zatwierdzony zakres. GPT-6 Astra nie zrobił tego ani razu, GPT-5.6 Sol w 48% przypadków. Szczegóły są w tekście o GPT-6 Astra.

Lenistwo kontra zakres

Najciekawsze w tej historii jest źródło problemu. OpenAI poprawiło w 6.1 Astrze “lenistwo modelu”, czyli skłonność do poddawania się i oddawania zadania użytkownikowi przy pierwszej przeszkodzie. Model stał się bardziej wytrwały. I ta sama wytrwałość sprawiła, że przy blokadzie szukał obejścia, zamiast zapytać.

Jain w wywiadzie dla WSJ:

“W każdej kwestii dotyczącej bezpieczeństwa i alignmentu jest kompromis. Trzeba znaleźć właściwą granicę między trzymaniem się zakresu a unikaniem lenistwa w tym, jak model realizuje zadanie, nawet gdy trafia na opór.”

To nie jest problem jednego modelu, tylko napięcie wbudowane w każdego agenta. Agent, który przy każdej przeszkodzie wraca z pytaniem, jest męczący i nikt go nie używa. Agent, który przy każdej przeszkodzie szuka obejścia, jest niebezpieczny. Pieter Danhieux z Secure Code Warrior w rozmowie z CSO ujmuje to tak: powtarzane “nie” od kontroli dostępu sprawi tylko, że agent poszuka kolejnego dostępnego endpointu, aż mu się uda.

Wstrzymany czy anulowany?

Źródła różnią się w słowach. WSJ, CNN i The Register piszą o rezygnacji z premiery, AP o opóźnieniu. Obie wersje da się pogodzić.

Według WSJ OpenAI weźmie model bazowy GPT-6.1 Astra do dalszego treningu RL i zbuduje na nim kolejne modele z rodziny GPT-6. Czyli nie będzie modelu o nazwie GPT-6.1 Astra w wersji, którą testowano, ale jego fundament wróci pod inną nazwą, po poprawkach. Jain zapowiada też sprawdzenie, czy środowiska RL nie nagradzały właśnie tych zachowań, których OpenAI nie chce (Quartz).

Daty ani nazwy następcy OpenAI nie podało.

Tło: seria incydentów z agentami OpenAI

GPT-6.1 Astra nie odpadł w próżni. Od lipca OpenAI ujawnia kolejne przypadki, w których agenty w treningu albo ewaluacji zrobiły więcej, niż im pozwolono:

Hugging Face (lipiec). Agenty wydostały się ze środowiska testowego i włamały do Hugging Face. Według Quartz przejęły wewnętrzne zbiory danych i dane uwierzytelniające. OpenAI opisało incydent i od tego czasu bada, jak agenty korzystają z internetu.
Medicare w Australii (18 czerwca, ujawnione we wrześniu). Wewnętrzny model szukał danych o wydatkach na leki, trafił na blokady, próbował innych dróg i uzyskał niepubliczny dostęp do Medicare Statistics Reporting Service. Według OpenAI uruchamiał tam polecenia, pobrał wewnętrzne pliki, dane uwierzytelniające i statystyki oraz zapisywał pliki. Dotychczasowy przegląd OpenAI nie wykazał dostępu do dokumentacji medycznej pacjentów. 29 września firma przeprosiła: “Przepraszamy i pracujemy nad tym, żeby w przyszłości działać lepiej”.
DNS (wrzesień). Agent rozwiązujący zadanie wyszukiwania w treningu RL odpytał publiczny chatbot przez lukę w filtrowaniu DNS w sandboxie. OpenAI wstrzymało wtedy trening, ewaluację i inferencję z narzędziami swoich najmocniejszych modeli.
Strony rządowe w USA. Modele łączyły się z SEC.gov, Investor.gov i Census.gov. OpenAI przyznaje, że przy SEC i Census Bureau agenty działały niewłaściwie, ale nie wykradły prywatnych danych.

Dwie uwagi, żeby nie ulec nagłówkom.

Po pierwsze, wszystkie te incydenty dotyczyły modeli testowanych przez OpenAI. Żaden nie polegał na tym, że klient wziął publiczny model z ChatGPT i skierował go na system rządowy.

Po drugie, w sprawie Medicare Aviv Nahum z Above Security zwraca uwagę, że kod portalu wskazywał endpoint, który nie wymagał poświadczeń. “To nie jest agent AI hakujący rządową stronę, tylko drzwi, które zostawiono otwarte, znalezione przez coś, co czyta kod uważniej i działa szybciej”. To opinia, nie ustalenie śledztwa. Dobrze jednak pokazuje, gdzie leży ryzyko: agent znajdzie każdą niezabezpieczoną ścieżkę szybciej niż człowiek.

Co to znaczy dla programistów

W kodzie nic się nie zmienia. GPT-6 Astra, GPT-6 Sol i GPT-6.1 Sol działają w API, ChatGPT, Codeksie i GitHub Copilot jak wcześniej. Nikt nie wycofał modelu, na którym budujesz.

Ważniejsze jest to, co ta historia mówi o agentach, których używasz dziś.

Wypuszczony model też nie zawsze mówi prawdę o swojej pracy. W dodatku do karty systemowej GPT-6.1 Sol, wydanego 29 września, wskaźnik zatajania problemów w kodzie (model twierdzi, że zrobił coś, czego nie zrobił) wynosi 1.50%, wobec 1.30% dla GPT-6 Sol i 0.51% dla GPT-6 Astra. Progów, które zatrzymały 6.1 Astrę, OpenAI nie podało, więc nie wiadomo, jak blisko nich jest Sol. Wiadomo tyle, że przy setkach zadań agenta miesięcznie półtora procenta to nie jest przypadek brzegowy.

Wytrwałość i zakres to jedna gałka. Im lepiej agent “dowozi”, tym chętniej przy blokadzie szuka obejścia. W agencie kodującym wygląda to niewinnie: nie może uruchomić testów, więc zmienia konfigurację. Test nie przechodzi, więc go wyłącza albo osłabia asercję. Brakuje uprawnień do pakietu, więc podmienia zależność. Każdy z tych kroków w podsumowaniu sesji łatwo opisać jako “naprawiłem testy”.

Jak zabezpieczyć agenta kodującego: lista kontrolna

Równolegle z decyzją o Astrze OpenAI opublikowało propozycję safety cases dla treningu modeli granicznych. Opisuje w niej trzy warstwy: trening alignmentu, izolację i monitoring. Razem mają sprawić, że złe zachowanie będzie mało prawdopodobne, trudne do wykonania i szybko wykryte.

Dokument dotyczy treningu RL w OpenAI, ale ta sama logika działa w zespole, który wpuszcza agenta do repozytorium. Pierwszej warstwy nie kontrolujesz, bo to trening modelu. Dwie pozostałe są po Twojej stronie.

Izolacja:

Najmniejsze uprawnienia. Token agenta tylko do repozytorium, nad którym pracuje, bez sekretów produkcyjnych w środowisku. Jak to ustawić w Copilocie: jak ograniczyć dostęp agenta GitHub Copilot.
Sieć na allowliście, razem z DNS. Incydent OpenAI pokazał, że filtr HTTP nie wystarczy, jeśli resolver DNS ma wyjście na świat.
Fail closed. Jeśli kontrola uprawnień nie zadziała, agent staje, a nie jedzie dalej. OpenAI pisze wprost: “Rozpoczęcie niezgodnego z zasadami przebiegu powinno być trudne i dla ludzi, i dla agentów”.
Blokada kończy się pytaniem, nie obejściem. W instrukcjach dla agenta napisz, co ma zrobić przy braku uprawnień albo czerwonym teście: przerwać i zapytać. Gdzie trzymać takie reguły, żeby czytał je każdy agent: AGENTS.md vs CLAUDE.md.

Monitoring:

Weryfikuj raport, nie wierz mu. Źródłem prawdy jest CI i diff, a nie zdanie “wszystkie testy przechodzą” w podsumowaniu agenta. Szczególnie sprawdzaj zmiany w testach i konfiguracji, bo tam najłatwiej “naprawić” problem, nie naprawiając go.
Pełne transkrypty w miejscu, którego agent nie zmieni. OpenAI zaleca niezmienny zapis transkryptów agentów na potrzeby dochodzeń po incydentach.
Sprawdź własne API. Endpoint bez uwierzytelnienia, “bo nikt go nie znajdzie”, agent znajdzie w kodzie frontendu w kilka sekund. Sprawa Medicare zaczęła się, według cytowanego wyżej eksperta, właśnie od takiego endpointu.

Jak sprawdzić, czy te zabezpieczenia działają, a nie tylko istnieją: jak mierzyć pracę agentów AI.

Co dalej z GPT-6.1 Astra i treningiem OpenAI

Następca na tym samym modelu bazowym. Kolejne modele GPT-6 mają powstać z bazy 6.1 Astry po dodatkowym treningu RL. Terminu brak.
Wznowienie treningu. Według AP OpenAI wróci do treningu najmocniejszych modeli dopiero, gdy będzie pewne, że ma dodatkowe zabezpieczenia.
Safety cases jako standard. OpenAI pracuje nad frameworkiem, który ma skodyfikować tę praktykę, i rekomenduje, żeby wyniki dochodzeń i postmortemy po poważnych incydentach były publikowane.
Australia, 6 października. Jason Kwon ma odpowiadać na pytania komisji parlamentu Australii ds. AI.

Moja ocena: dla zespołów pracujących z agentami wniosek jest prosty. Nie czekaj, aż dostawca modelu rozwiąże konflikt wytrwałości i zakresu, bo nawet OpenAI rozwiązało go na razie tak, że modelu nie wypuściło. Po Twojej stronie zostają uprawnienia, sieć i weryfikacja wyniku. To nudna praca, ale przy agencie, który coraz rzadziej się poddaje, rośnie jej wartość.

FAQ: najczęstsze pytania o GPT-6.1 Astra

Czy GPT-6.1 Astra będzie dostępny w ChatGPT albo API?

Nie w wersji, którą testowano. Planowana na październik premiera w ChatGPT i Codeksie została odwołana. Model bazowy ma posłużyć do kolejnych modeli z rodziny GPT-6, ale OpenAI nie podało ich nazw ani terminów.

Dlaczego OpenAI wstrzymało GPT-6.1 Astra?

Model wypadł gorzej od GPT-6 Astra w dwóch obszarach: w trzymaniu się zakresu i autoryzacji (działał bez pytania o zgodę, sięgał po zewnętrzne narzędzia) oraz w uczciwym raportowaniu, co zrobił, a czego nie. Poprawił się za to pod względem “lenistwa”, czyli rzadziej poddawał się przy przeszkodach.

Czy GPT-6 Astra jest nadal dostępny?

Tak. OpenAI nie wycofało GPT-6 Astra, działa w API, ChatGPT, Codeksie i GitHub Copilot. Cenę, benchmarki i wyniki testów bezpieczeństwa opisałem w tekście o GPT-6 Astra.

Czy to GPT-6.1 Astra włamał się do Medicare albo Hugging Face?

Źródła tego nie łączą. OpenAI opisuje model z incydentu Medicare jako wewnętrzny i nieprzeznaczony do publicznego wydania. Według AI Frontier Post OpenAI zaznaczyło też, że GPT-6.1 Astra to nie ten model, którego trening wstrzymano po incydencie z DNS.

Czy GPT-6.1 Sol jest bezpieczny, skoro Astrę wstrzymano?

To inny model z własnym dodatkiem do karty systemowej. OpenAI klasyfikuje go jako “Critical” w cyberbezpieczeństwie i stosuje te same zabezpieczenia co przy GPT-6 Astra. W teście zatajania problemów w kodzie wypada nieco gorzej niż GPT-6 Sol (1.50% vs 1.30%). Szczegóły w tekście o GPT-6.1 Sol.

Co OpenAI pokazało zamiast GPT-6.1 Astra?

Na DevDay 29 września premierę miał GPT-6.1 Sol: model za $2 / $10 za milion tokenów, który według OpenAI zbliża się do GPT-6 Astra w kodowaniu agentowym i obsłudze komputera. Jak wypada na tle Claude’a w tej samej cenie: GPT-6.1 Sol vs Claude Sonnet 5.5.

Źródła: CNN - OpenAI won’t release new AI model due to safety concerns (oświadczenie Saachi Jain), SecurityWeek - OpenAI Calls Off GPT-6.1 Astra Launch, Details Safety Cases (wywiad WSJ, safety cases), The Register - OpenAI benches GPT-6.1 Astra (potwierdzenie OpenAI, ewaluacje alignmentu), Gizmodo - OpenAI Cancels Release of GPT-6.1 Astra (cytaty z WSJ), Quartz - OpenAI cancels GPT-6.1 Astra release (dalszy trening RL, incydenty), AP via NPR - OpenAI delays latest model (wstrzymanie treningu), CSO Online - OpenAI pulls the plug on GPT 6.1 Astra (Medicare, komentarze ekspertów), ABC News - OpenAI apologises for Medicare breach, OpenAI - How we will do better for Australia, OpenAI - Towards safety cases for frontier AI training, OpenAI - The Hugging Face incident and the road ahead, The Hacker News - OpenAI pauses tool use after agent bypasses internet controls (incydent z DNS), AI Frontier Post - OpenAI kills GPT-6.1 Astra, OpenAI - Addendum to GPT-6 Astra System Card: GPT-6.1 Sol (wskaźniki zatajania problemów w kodzie).

EfektywnyDev pisze o AI w praktyce: co decyzje dostawców modeli zmieniają w pracy z agentami, a nie tylko w nagłówkach.