新智元报道
OpenAI Plus用户的GPT-6 Astra，终于开始陆续到账了。
9月3日，OpenAI发布GPT-6 Astra，官方说「未来数日」将推送给所有Plus、Pro、Business和Enterprise用户。
到了9月4日，奥特曼在X上宣布：Astra现在向所有Plus和Business用户开放了。
Codex负责人Tibo也发帖，确认推送已经到了Plus。
可当许多Plus用户点开ChatGPT，翻遍模型列表都没发现Astra。
把顶上的入口从Chat拨到Work或者Codex，这才有了。
原来OpenAI压根没打算把Astra放进你的聊天框。
OpenAI在帮助文档写得明白：
Plus套餐包含ChatGPT Work和Codex里的GPT-6 Astra，但不包含Chat里的GPT-6 Pro。20美元的用户，能用上OpenAI最强的模型，前提是拿它干活，而不是聊天。
想在ChatGPT聊天框里用Astra？
你需要订阅100美元或200美元档的Pro，或者购买Business、Enterprise席位。
Plus到手的Astra
不在聊天框里
要看懂这次分层，得先看懂ChatGPT现在的三个入口。
Chat，负责快速问答、搜索和头脑风暴，官方定位是「快速、对话式的帮助」。
Work，是一个「为更长的多步骤工作和成品交付设计的智能体」，负责研究、分析、生成文档、表格、演示文稿、报告和网站。
它可以一次性跑完，也可以按计划或事件触发反复跑，网页、手机、桌面端之间还能同步。
Codex，「专注于软件开发和技术工作」，负责写代码、跑测试、改仓库，仍然是桌面端里一个独立的视图。
桌面端还多了一个Voice，可以直接开口指挥Work和Codex干活。
Work和Codex共用一套智能体用量池，Chat单独算一套消息额度。两边的模型权限，也各管各的。
以前的分层靠套餐，现在的分层靠你在哪个界面干活。
Work里的Astra和Chat里的GPT-6 Pro是同一个东西吗？
官方给出的答案是，底层都是Astra，但Chat有自己的模型可用性和消息上限，在Work里能用Astra，不代表Chat里自动解锁GPT-6 Pro。
产品名也要说清楚。
Chat里那个叫「GPT-6 Pro，由GPT-6 Astra驱动」，官方文档里并没有「GPT-6 Astra Pro」。它只面向Pro（100美元和200美元两档）、Business和Enterprise，Plus没有这个入口。
也就是说，同一个底层模型，在OpenAI这里被拆成了两个产品，走两套额度。
20美元买到了什么？
拿到权限，不等于随便用。
帮助中心给了一张估算表，按每5小时的本地消息数计。
Plus用户，Astra是5到45条；GPT-5.6 Sol是10到100条，Terra是25到200条，Luna是250到2000条。
官方估算的每5小时本地消息数
从Luna到Astra，同一个套餐，消息数差了两个数量级。
官方特意标注这不是固定上限，任务长短、输入输出规模、推理等级、开没开Fast Mode，都会影响消耗。
但方向是明确的：Astra和Sol共用一个池子，Astra烧得更快。
5到45条是什么概念？
如果你拿Astra做一次完整的研究报告，或者让它在仓库里排查一个复杂bug，一两个任务就可能把这5小时的份额吃掉大半。
限制还是双重的：5小时窗一层，周窗一层，两边都得有余量才能继续。官方写明：你可能还没到5小时就先撞上了5小时上限，哪怕周额度还剩很多。
往上一档看差距更清楚。
Pro 5x套餐每5小时是25到225条，Pro 20x是100到900条，Business Standard席位和Plus一样，也是5到45条。
同样是Astra，Plus拿到的是最小的那份。
Plus用户还会遇到一堵隐形的墙。
额度用完了可以买积分补，但买积分不能提前拿到还没推送到账号的权限。
官方原话：积分买的是用量，不是模型访问权。没推送到你账号，充钱也没用。
发布这一周，OpenAI用重置来兜底。
9月3日和9月4日，符合条件的Plus、Pro、Business用户各收到一次可存的重置；9月7日又做了一次全局自动重置。
但帮助中心写得很明确：这些重置覆盖的是Astra整体延迟，发布后你自己账号迟迟没到账，不会再单独给你补。
为什么这么抠？看API价格就明白了。
gpt-6-astra标准价：每百万输入token 10美元，输出token 50美元。单次输入超过27.2万token，输入和缓存按2倍计费，输出按1.5倍。
Fast Mode速度最高翻倍，价格也翻倍。
gpt-6-astra官方定价：输入10美元、输出50美元每百万token，Fast Mode再翻倍。
OpenAI没有说过「因为算力贵所以不给聊天」，但至少从价签看，这不是一个适合进行日常闲聊的模型。
官方顺手还给了Plus用户一个省额度的方法：Astra开低推理等级，表现可以强过Sol的高推理等级。之前用Sol开高档效果不错，现在可以先试Astra开低档或中档。
20美元买到的，更像一份限量试用装，够你尝一口最强模型是什么味道，但真要靠它干重活，要么等重置，要么加钱。
入口
成了新的权限墙
回到那个问题：为什么最强模型不先进聊天框？
看看Astra主打的方向就明白了。
电脑操作。
Astra在真实软件里做金融建模、工程和媒体制作的评测上，压过了Claude Opus 5和Sol。电脑操作任务，同样的活儿比Sol少花47%的时间。
成品交付。
发布页反复强调的能力是照着模板做PPT、做表格、做文档，只把该带的上下文带进产出，不把无关信息复读一遍。
长任务。
Codex里新增了跨上下文窗口记笔记的功能，上下文塞满了不再靠压缩摘要，早先的窗口还能回头搜。
把这些放在一起看，Astra的每一项长板，都落在Work和Codex这边：它是为干活准备的，不是为聊天或答题准备的。
于是，模型分层就和入口场景扣在了一起：Chat管问答，Work管交付，Codex管代码。
你交的订阅费没变，变的是规则：你站在哪个入口，决定了你能用上哪个模型。
OpenAI最强的模型
先去了工作台
真正值得琢磨的，是OpenAI给Plus用户的最强模型，放在了哪里。
聊天框没有；只有编码、研究、电脑操作、成品交付这些场景才有。
前沿模型的分发顺序变了：先进入工作台和开发平台，再回流到聊天框。
这是OpenAI对ChatGPT的一次重新定义。
聊天框还在，但它已经从最强模型的首发地，变成了最后一站。
Work这边，还在加什么？
事件触发任务：Gmail来了新邮件、Slack频道有新消息、GitHub仓库有PR活动，Work可以自动跑起来。
定时任务可以分享给别人，对方拿到的是一份副本，想什么时候跑、怎么跑，自己定。
语音也先接进了Work和Codex，你开口说一句，它就能开工，几个任务一起安排。
最强模型和新功能，全堆在Work和Codex上。
对Plus用户来说，20美元买到的东西没有变少，变的是最强模型的用法：从「问它」变成「派活给它」。
三年前，所有人都是通过一个对话框，第一次见到了大模型。
今天，OpenAI已经把最强的那个模型放进了工作台，而那个曾经的第一入口对话框，则是留给了日常场景。
参考资料：
编辑：元宇
电脑装系统gpt是什么意思请问GPT和MBR的区别和联系
❶ 请问GPT和MBR的区别和联系
一、性质不同
1、gpt：GPT意为GUID分区表，这是一个正逐渐取代MBR的新标准。
2、mbr：MBR的意思是“主引导记录”。
二、劣势不同
1、gpt：同时还支持几乎无限个分区数量，限制只在于操作系统，Windows支持最多128个GPT分区。
2、mbr：一旦启动代码被破坏，系统就没法启动，只有通过修复才能启动系统。
三、特点不同
1、gpt：由UEFI辅住而形成的，这样就有了UEFI用于取代老旧的BIOS，而GPT则取代老旧的MBR。
2、mbr：最大支持2TB容量，在容量方面存在着极大的瓶颈，那么GPT在今后的发展就会越来越占优势，MBR也会逐渐被GPT取代。
GPT分区模式使用GUID分区表，是源自EFI标准的一种较新的磁盘分区表结构的标准。 与普遍使用的主引导记录(MBR)分区方案相比，GPT提供了更加灵活的磁盘分区机制。
GUID分区表(简称GPT。 使用GUID分区表的磁盘称为GPT磁盘)是源自EFI标准的一种较新的磁盘分区表结构的标准。 与普遍使用的主引导记录(MBR)分区方案相比，GPT提供了更加灵活的磁盘分区机制。 它具有如下优点：
1、支持2TB以上的大硬盘。
2、每个磁盘的分区个数几乎没有限制。 为什么说“几乎”呢？是因为Windows系统最多只允许划分128个分区。 不过也完全够用了。
3、分区大小几乎没有限制。 又是一个“几乎”。 因为它用64位的整数表示扇区号。 夸张一点说，一个64位整数能代表的分区大小已经是个“天文数字”了，若干年内你都无法见到这样大小的硬盘，更不用说分区了。
4、分区表自带备份。 在磁盘的首尾部分分别保存了一份相同的分区表。 其中一份被破坏后，可以通过另一份恢复。
5、每个分区可以有一个名称(不同于卷标)。
既然GUID分区方案具有如此多的优点，在分区时是不是可以全部采用这种方案呢？不是的。 并不是所有的Windows系统都支持这种分区方案。
以上内容参考：GPT磁盘_网络
❷ 重装系统时怎么把系统盘设置为GPT
GPT（GUID Partition Table）是指全局唯一标示磁盘分区表格式，它是可扩展固件接口EFI（被Intel用于替代个人计算机的BIOS）标准的一部分。一句话说GPT的好处：支持2TB以上的硬盘，数据读取效率比MBR分区更高，GPT比MBR启动快
安装须知：1、gpt分区安装系统需要主板支持UEFI模式，而且系统必须是64位系统2、本文介绍的是uefi pe安装ghost win10，大家务必备份转移硬盘所有重要数据3、如果是要将win8/win10改成win7，可以参考这两个教程：
一、安装准备
1、支持UEFI启动的电脑，8G容量u盘
2、系统镜像下载：ghost win10 64位官方极速版V2017.07
3、uefi启动u盘：uefi pe启动盘制作教程
二、启动设置
电脑设置UEFI启动的方法
U盘装系统启动热键大全
如果你的BIOS里有这些选项请设置如下：
Secure Boot 设置为Disabled【禁用启动安全检查，这个最重要】
OS Optimized设置为Others或Disabled【系统类型设置】
CSM(Compatibility Support Mole) Support设置为Yes或Enabled
UEFI/Legacy Boot选项选择成Both
UEFI/Legacy Boot Priority选择成UEFI First
三、gpt分区安装ghost 64位系统步骤如下
1、以安装ghost win10 64位为例，制作好uefi pe启动盘之后，将ghost win10 64位系统iso镜像直接复制到U盘gho目录下；
如果你使用一键重装工具重装系统遇到“目标分区为动态磁盘的GPT分区类型，需要在PE环境下进行备份或还原！”，就根据提示使用上面的方法进入uefi pe下安装系统。
gpt和mbr的区别 gpt和mbr的不同之处
GPT和MBR的主要区别如下：
1. 定义与用途： GPT：是一种使用UEFI启动的磁盘组织方式，旨在提供更灵活和强大的分区管理功能。 MBR：存在于磁盘驱动器开始部分的一个特殊的启动扇区，用于存储磁盘的分区信息和启动代码。
2. 兼容性： GPT：在引导的最开始部分也有一段MBR引导，称为“保护引导”，以确保在不支持UEFI的设备上也能兼容启动。 MBR：无此设计，仅适用于传统的BIOS启动方式。
3. 分区大小与数量限制： GPT：无上限，可以支持非常大的磁盘和非常多的分区。 MBR：最多支持2TB的磁盘大小，且最多只能有4个主分区。
4. 系统支持： GPT：Windows 8及以上版本建议使用GPT分区，以利用UEFI启动的优势。 MBR：Windows 7及更早版本只能使用MBR分区，因为这些系统不支持UEFI启动。
综上所述，GPT和MBR在定义、兼容性、分区限制以及系统支持方面存在显著差异。 GPT以其更强大的功能和更高的兼容性，在现代操作系统和硬件中逐渐取代MBR成为主流。
什么是 GPT？在中国有开放使用吗？
GPT（生成式预训练模型，Generative Pre-trained Transformer）是由 OpenAI 开发的一种自然语言处理（NLP）模型。 在中国，直接开放使用 OpenAI 的 GPT 模型存在一定的限制，但通过本地化替代方案和合作方式，类似的技术依然可以得到广泛应用。 以下是对 GPT 的详细介绍以及在中国使用情况的说明：
GPT 简介GPT 利用深度学习技术，通过对大量文本数据进行预训练和微调，能够生成高质量的自然语言文本。 其核心技术是基于 Transformer 架构，这种架构在处理语言任务时表现出色。 GPT 的发展历程经历了 GPT-1、GPT-2、GPT-3 和 GPT-4 四个版本，每个版本都在前一个版本的基础上进行了优化和升级，提高了生成文本的质量和多样性。
GPT 的技术原理GPT 基于 Transformer 架构，由多个层级的注意力机制组成。其技术原理主要包括预训练和微调两个步骤：
GPT 的应用领域GPT 在多个领域中得到了广泛应用，包括但不限于：
GPT 的优点与挑战GPT 具有以下优点：
然而，GPT 也面临一些挑战和局限，如数据偏见、计算资源需求大以及内容控制难度等。
GPT 在中国的使用情况在中国，GPT 的使用情况有其独特的背景和限制：
法律与合规中国对于人工智能技术的使用有严格的法律法规和政策要求，包括数据隐私、内容审核和信息安全等方面。 因此，任何在中国开发和使用生成式预训练模型的行为都需要遵守相关法律法规。
未来展望尽管目前在中国直接使用 OpenAI 的 GPT 存在一定的限制，但随着中美科技合作的深入和本地化替代方案的不断发展，未来中国用户可能会看到更多类似 GPT 的高性能语言模型在市场上的应用。 国内的技术公司也在积极推动这一领域的发展，力求在生成式预训练模型技术上取得更多突破。
综上所述，GPT 是一种强大的自然语言处理工具，在中国虽然无法直接开放使用 OpenAI 的 GPT 模型，但通过本地化替代方案和合作方式，类似的技术依然可以得到广泛应用。 未来，随着政策和技术的进一步发展，中国在生成式预训练模型领域可能会有更多的创新和应用。
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