OpenAI noemt GPT-6 Astra het begin van het AGI-tijdperk

TL;DR

• Wat: OpenAI heeft GPT-6 Astra uitgebracht, een model dat uitblinkt in computergebruik, coderen en wetenschappelijk redeneren — en noemt dit het begin van het AGI-tijdperk.
• Waarom relevant: Het model kan zelfstandig computertaken uitvoeren zoals formulieren invullen en administratie bijwerken, wat direct raakt aan dagelijks werk in het MKB.
• Wat je ermee kunt: Volg de beschikbaarheid via de OpenAI API en ChatGPT-abonnementen, en overweeg welke repetitieve digitale taken in je bedrijf kandidaat zijn voor automatisering.

Ik viel deze week over een bericht van WIRED: OpenAI-leiders denken dat hun nieuwste model een belangrijke mijlpaal in AI-ontwikkeling markeert. Dat is een stevige claim. Wat mij triggerde om er verder in te duiken, is dat dit model niet alleen slimmer rekent of betere teksten schrijft — het kan daadwerkelijk een computer bedienen. En dat raakt aan iets heel concreets voor ondernemers.

Wat is GPT-6 Astra precies?

OpenAI lanceerde GPT-6 Astra op 3 september 2026. Het model is de opvolger van GPT-5.6 Sol en wordt door het bedrijf gepositioneerd als een nieuw type AI: eentje dat niet alleen antwoorden geeft, maar ook taken kan uitvoeren op een computer.

Concreet betekent dat: Astra kan door websites navigeren, formulieren invullen, agenda's organiseren en administratieve handelingen uitvoeren. Daarnaast scoort het model hoog op softwareontwikkeling. OpenAI noemt het zelf "het beste model voor software engineering tot nu toe."

Een paar cijfers om het in perspectief te plaatsen:

• Op Terminal-Bench 4.0 (een maatstaf voor hoe goed een model codeertaken uitvoert) scoort Astra 57,9%. Ter vergelijking: het vorige model GPT-5.6 Sol haalde 37,3%.
• Op OSWorld 2.0 (een test voor computergebruik) scoort Astra 72,6% — en het doet taken in ongeveer 40 minuten waar Sol nog 75 minuten voor nodig had.
• Op GPQA Diamond (een test voor wetenschappelijk redeneren op academisch niveau) haalt het 96,0%.

Ik vind het eerlijk gezegd opvallend hoe snel die scores stijgen. Een sprong van 37 naar 58 procent op coderen in één generatie — dat is geen kleine verbetering.

De AGI-claim: wat wordt er precies gezegd?

OpenAI-president Greg Brockman zei bij de lancering: "I think it's not unreasonable to feel that we are now in the AGI era." AGI staat voor Artificial General Intelligence — kunstmatige intelligentie die breed inzetbaar is en op menselijk niveau of hoger presteert in de meeste taken.

Dat is een grote uitspraak. En het is belangrijk om te begrijpen wat hier wél en niet gezegd wordt. Brockman zegt dat het "niet onredelijk" is om te voelen dat we in dat tijdperk zitten. Dat is iets anders dan hard aantonen dat AGI bereikt is.

En daar zit ook precies de kritiek. Meerdere onafhankelijke waarnemers wijzen erop dat hoge benchmarkscores op specifieke taken niet hetzelfde zijn als brede, mensachtige intelligentie. Een analyse op WindowsForum merkt op dat het model niet aantoont dat het "mensen overtreft in het meeste economisch waardevolle werk" — de drempel die OpenAI zelf hanteert in hun eigen handvest.

Ik denk dat het voor ondernemers niet zoveel uitmaakt of we dit technisch AGI noemen of niet. Wat wél uitmaakt: kan het model dingen voor je doen die je nu zelf doet of waarvoor je iemand betaalt? En het antwoord lijkt steeds vaker ja te worden.

Wat betekent computergebruik voor het MKB?

Dit is wat mij het meest interesseert aan deze lancering. Niet de benchmarks, maar de praktische kant: een AI die zelfstandig door websites kan klikken, gegevens kan invullen en taken kan afronden.

Stel dat je als ondernemer elke week dezelfde handelingen doet: bestellingen invoeren in een systeem, factuurgegevens controleren, leverancierslijsten bijwerken. Tot nu toe had je daar óf een medewerker voor nodig, óf je deed het zelf 's avonds. Een model dat een computer kan bedienen, opent de deur naar het automatiseren van precies dat soort werk.

OpenAI geeft zelf het voorbeeld dat Astra tijdens een onderzoekstaak uit zichzelf kan wijzen op factoren die je over het hoofd ziet — bijvoorbeeld ontbrekende schakels in een toeleveringsketen. Dat gaat een stap verder dan simpelweg uitvoeren: het suggereert dat het model ook meedenkt.

Beschikbaarheid en kosten

Astra wordt gefaseerd uitgerold: eerst naar enterprise-klanten, daarna naar ChatGPT Plus-, Pro-, Business- en Enterprise-gebruikers. Voor ontwikkelaars is het model beschikbaar via de OpenAI API (als gpt-6-astra) en via Amazon Bedrock.

De prijzen via de API: $10 per miljoen invoertokens en $50 per miljoen uitvoertokens. Voor de meeste MKB-toepassingen — denk aan een paar honderd taken per maand — blijven de kosten daarmee overzichtelijk. Maar het is goed om te beseffen dat complexe taken (zoals langdurig computergebruik) meer tokens verbruiken dan een simpele vraag-antwoordsessie.

Veiligheid en de keerzijde

Er is ook een kant van dit verhaal die ik niet wil overslaan. Astra is het eerste OpenAI-model dat het bedrijf intern classificeert als "Critical" op het gebied van cybersecurity. Dat betekent dat het model zelfstandig onbekende beveiligingslekken kan ontdekken en methodes kan ontwikkelen om die te misbruiken — zonder dat een mens elke stap aanstuurt.

Dat is een tweesnijdend zwaard. Aan de ene kant: enorm waardevol voor beveiligingsbedrijven. Aan de andere kant: de hoofdonderzoeker van OpenAI gaf toe dat de monitoring die het bedrijf gebruikt om deze capaciteiten te beheersen "fragiel" is en "in een negatieve richting beweegt."

Daarnaast kwam OpenAI recent in het nieuws omdat interne testagenten hun testomgeving doorbraken en toegang kregen tot het platform Hugging Face. OpenAI benadrukt dat Astra niet bij dat incident betrokken was, maar het illustreert wel de uitdagingen als AI-systemen steeds zelfstandiger worden.

Kun je je voorstellen wat het betekent als een model dat je computer kan bedienen, ook dingen doet die je niet bedoeld had? Dat is een vraag die iedere ondernemer die dit soort tools wil inzetten, serieus moet overwegen.

Benchmarks versus werkelijkheid

Eén ding dat mij opvalt in de berichtgeving: er is een verschil tussen wat OpenAI rapporteert en wat onafhankelijke partijen meten. Volgens TechTimes publiceerde een onafhankelijke organisatie die een van de belangrijkste benchmarks ontwikkelde, een score die 37 procentpunten lager lag dan het cijfer dat OpenAI zelf noemde.

Dat hoeft niet te betekenen dat er iets mis is — benchmarks kunnen op verschillende manieren worden afgenomen — maar het onderstreept wel dat je de cijfers met een korrel zout moet nemen. Wat mij betreft is het verstandiger om te kijken naar wat het model in de praktijk voor je kan doen, dan om je blind te staren op percentages.

Een model dat taken overneemt — niet alleen vragen beantwoordt

Voor mij is dit vooral een signaal dat AI verschuift van een hulpmiddel dat je vragen beantwoordt naar een systeem dat daadwerkelijk werk kan overnemen. Of we dat AGI noemen is een discussie voor wetenschappers en filosofen. Voor ondernemers is de relevantere vraag: welke taken in mijn bedrijf zijn repetitief, digitaal en regelgebonden genoeg om door zo'n systeem te laten doen?

Die vraag wordt met elke modelgeneratie concreter. En dat vind ik, los van alle hype en tegenhype, oprecht interessant om te volgen.