據報導 Axiom 讓 GPT-6 Astra 駕駛 Toyota Corolla，僅它完成 DrivingBench 全程

據 TechNews 科技新報報導，新創公司 Axiom 的三名 AI 工程師 Aditya Ramabadran、Simon Mahns 與 Tobias Gessler，將通用大型語言模型接上一輛 Toyota Corolla 的攝影機與動力轉向系統，讓模型駕車前往舊金山灣區 In-N-Out 的得來速取餐。測試期間，安全駕駛員全程將腳懸在煞車踏板上方備援；模型則透過筆電聊天介面，經伺服器接收車內攝影機影像並控制車輛。 工程師未先對模型進行微調，先後測試 Grok、OpenAI 與 Anthropic 的模型。報導稱，模型起初拒絕操控實體車輛，直到工程師將情境重新標記為「沙盒」（sandbox）後，才同意下達駕駛指令。 Axiom 隨後建立 DrivingBench，在停車場以三角錐圍出簡單路線。據報導，只有 OpenAI 的 GPT-6 Astra 完成全程；Anthropic 的 Claude Fable 5.1 完成 45%，xAI 的 Grok 完成 11%。Astra 第二次嘗試以 5 分 22 秒跑完 134.7 公尺，行駛速度相當緩慢，單次成功行駛約消耗 660 萬個 Token，運算成本約為 7.74 至 9.75 美元。OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 也未完成測試，多數失敗原因被歸因於模型無法正確判讀三角錐構成的空間配置。 工程師認為，這類駕駛表現可能是模型提升多模態與 3D 空間推理能力後出現的「湧現能力」，而非專門駕駛訓練的結果；他們也表示，模型能根據錯誤即時修正，逐漸適應車輛控制。不過，讓通用模型操控重達兩噸且高速移動的車輛仍屬高風險實驗。上述結果來自單一報導與 Axiom 自建測試，GPT-6 Astra 及其測試表現目前未有其他佐證來源確認。