GPT-6 Astra robot kol testinde 69,4 puan aldı; insanlardan yaklaşık 100 kat yavaş

GPT-6 Astra, gerçek bir robot koluyla yapılan sekiz görevlik değerlendirmede ortalama 69,4 puanla beş dil modeli arasında ilk sırada yer aldı. Modellerin çoğu bir görevi yaklaşık 30 dakikada tamamlarken insanlar aynı görevler için ortalama 20 saniye harcadı; değerlendirmede aradaki hız farkı yaklaşık 100 kat olarak açıklandı.

Artificial Analysis, 14 Ekim 2026'da araştırma ön izlemesi niteliğindeki “AA-Robotics v0.1” çalışmasını yayımladı. Çalışmada dil modellerine bir kodlama ajanı ortamı üzerinden robot kolu kontrol ettirildi; modellerin fiziksel çevreyi anlama, planlama ve eyleme geçme becerileri ölçüldü.

Modeller kodlama ajanında kod yazdıktan sonra HTTP API üzerinden robot kola hareket komutları gönderdi. Masanın çevresindeki üç kamera ile robot kolun bileğine takılı bir kamera, çevrenin görüntülerini sağladı. Modeller görevler için önceden eğitilmeden çalıştı.

Değerlendirmede düğmeye basma, oyuncak taşıma, su dökme, blokları düzenleme, yazı yazma ve kutu ölçme gibi görevlerin yer aldığı sekiz farklı çalışma kullanıldı. Modeller önce kameralarla nesnelerin konumunu ve çevreyi inceledi, ardından hareketlerini belirledi. Görevlerin tümü tek bir robot koluyla masa üzerinde gerçekleştirildi.

Puanlar görev başarı oranını göstermiyor. Bir görevi tamamlayan modele 100 puan verildi; kısmi tamamlamalarda ilerleme düzeyine göre puan yazıldı ve sekiz görevin puan ortalaması alındı. Bu nedenle GPT-6 Astra'nın 69,4 puanı, görevlerin yüzde 69,4'ünü başarıyla tamamladığı anlamına gelmiyor.

Ortalama puanlarda GPT-6 Astra 69,4 ile ilk sırada yer aldı. GPT-6.1 Sol 64,6, Gemini 4 Argon 55,3, Claude Opus 5.5 48,8 ve Claude Fable 5.1 46,3 puan aldı.

Görev bazındaki sonuçlar farklılaştı. Beş modelin tamamı düğmeye basma ve oyuncak yerleştirme görevlerinde tam puan alırken kutu ölçme görevinde hiçbir model tam puana ulaşamadı. Bu sonuçlar, genel puanların farklı görev türlerindeki performansı tek başına açıklamadığını gösteriyor.

Beş modelden dördü bir görevi tamamlamak için yaklaşık 30 dakika harcadı. Değerlendirmede hız, puandan ayrı bir ölçüt olarak öne çıktı.

Gemini 4 Argon bir görev için ortalama 52 dakika kullandı. İnsanların aynı görevleri tamamlama süresi ortalama 20 saniye olarak verildi. Değerlendirme kurumunun açıkladığı model-insan hız farkı yaklaşık 100 kattı.

Çalışma kayıtları, modellerin önce robot kolu ve çevresini anlamaya, hareketler arasında da sonraki adımı planlamaya zaman ayırdığını gösterdi. Toplam süreye yalnızca robot kolun fiziksel hareketleri değil, çevreyi yorumlama ve eyleme karar verme aşamaları da dahil edildi.

Nesne kavrama sonuçları genel puanlardan ayrı hesaplandı. Altı nesne kavrama görevindeki denemelerin başarı oranı GPT-6 Astra için yüzde 45, GPT-6.1 Sol için yüzde 28 oldu. Bu oranlar yalnızca nesne kavrama denemelerini kapsıyor; sekiz görevin ortalama puanı ya da genel görev başarı oranı değil.

Modeller farklı kodlama araçlarında çalıştırıldı. GPT modellerinde Codex, Claude modellerinde Claude Code, Gemini 4 Argon'da ise Antigravity kullanıldı. Bu nedenle puan farklarını yalnızca dil modellerinin kendi becerilerine bağlamak zor.

Reddit'teki r/singularity açık tartışmasında bazı kullanıcılar basit fiziksel görevlerin gerçek ortamda yapılmasını etkileyici buldu. Diğerleri ise hızın düşük ve çalışmanın araştırma aşamasında olmasına dikkat çekerek “bedenlenmiş yapay zekâ çağı” ifadesini erken buldu. Daha karmaşık gerçek dünya koşullarında da değerlendirme yapılması gerektiğini savunanlar oldu. Bunlar açık bir çevrimiçi topluluktaki bazı kullanıcıların görüşleri; sektörün genel yaklaşımını temsil etmiyor.

Sonuçlar, dil modellerinin kameralarla fiziksel çevreyi inceleyip kod aracılığıyla bir robot kolu kontrol ederek sınırlı masa başı görevlerini yerine getirebildiğini ortaya koyuyor. Ancak değerlendirme tek bir robot kolu türü ve sekiz görevle sınırlı. Bu puanlar tek başına modellerin üretim ortamındaki performansını göstermiyor.