# AA 評測改版，Astra 從與 Sol 同分變成領先 4 分

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> 原作者：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥🔥🔥 · 日期：2026-09-05

> 原始來源：https://x.com/ArtificialAnlys/status/2096001986110099767

## 證據與延伸閱讀

- [AA 評測改版，Astra 從與 Sol 同分變成領先 4 分。](https://artificialanalysis.ai/articles/artificial-analysis-intelligence-index-v4-2) — 官方文件 · 最後核對：2026-09-05 · 支持主張：支持 v4.2 新增 AA-Briefcase 與 GDP.pdf、移除 GPQA、保留測試集權重40%、評分系統調整，以及 Astra 領先 Sol 4分、Briefcase約85 Elo、GDP.pdf 33.2%與28.2%。
- [Artificial Analysis：Intelligence Index v4.2 方法與權重](https://artificialanalysis.ai/methodology/intelligence-benchmarking) — 官方文件 · 最後核對：2026-09-05 · 支持主張：支持 AA-Briefcase 15%、GDP.pdf 10%，與代理任務30%、程式開發20%、科學推理20%、一般能力30%的指數權重；綜合指標不代表所有使用情境。
- [Artificial Analysis：GPT-6 Astra 的 v4.1.1 評測分析](https://artificialanalysis.ai/articles/benchmarking-gpt-6-astra) — 官方文件 · 最後核對：2026-09-05 · 支持主張：支持9月3日舊版分析中 Astra與Sol整數分數同為61、落後Muse；GDPval-AA v2約退步80 Elo，τ³-Banking、SciCode、AA-LCR有2至3點退步；Coding Agent Index為獨立指標。
- [Artificial Analysis Intelligence Index v4.2 排行榜](https://artificialanalysis.ai/evaluations/artificial-analysis-intelligence-index) — 官方文件 · 最後核對：2026-09-05 · 支持主張：支持現行頁面標示v4.2，Claude Fable 5.1為57分、Astra max為55分，並提供成本與速度比較。
- [Artificial Analysis 官方 X：Intelligence Index v4.2 公告](https://x.com/ArtificialAnlys/status/2096001986110099767) — 官方文件 · 最後核對：2026-09-05 · 支持主張：官方原始公告與附圖，支持v4.2更新及圖中Fable5.1 max57、Astra max55、Muse max53、Sol max51。

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## 中文摘要

AA 評測改版，Astra 從與 Sol 同分變成領先 4 分。

GPT-6 Astra 在 Artificial Analysis（AA）剛發布的分析中，綜合評測分數與 GPT-5.6 Sol 同為 61 分，還落後 Muse Spark 1.3；隔天 AA 更新評測方法後，Astra 卻成為第二名，領先 Sol 4 分。理解這個變化，得先分清楚 Intelligence Index 的版本。

**兩次結果，用的評測版本不同**

AA 在 2026 年 9 月 3 日發布的 Astra 分析使用 Intelligence Index v4.1.1；9 月 4 日則推出 v4.2。官方公布的結果如下，表中比較兩個模型的 max 推理設定：

| 評測版本 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | 同版比較 |
| --- | --- | --- | --- |
| v4.1.1 | 61 | 61 | 公告以整數列為同分 |
| v4.2 | 55 | 51 | Astra 領先 4 分 |

新版圖表中，Claude Fable 5.1（max，含備援機制）以 57 分領先，Astra max 為 55 分，Muse Spark 1.3 max 為 53 分。Astra 的數字從 61 變成 55，不能當成模型能力下降：評測項目、權重與部分評分方法都已改變，跨版本的總分不能直接相減。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/86ca256d6818cfe3.jpg)
> Artificial Analysis Intelligence Index v4.2：Claude Fable 5.1（max，含備援機制）57 分、GPT-6 Astra max 55 分、GPT-5.6 Sol max 51 分；Astra 在新版中領先 Sol 4 分。

**v4.2 加入了 Astra 表現較強的項目**

這次改版新增兩項評測：

- **AA-Briefcase，占 15%**：測試 AI 代理處理由產業專家設計的多週知識工作專案，涉及相互連結的任務與大量來源檔案。評分涵蓋任務完成度、分析品質與呈現品質。新版公告中，Astra 比 Sol 高約 85 Elo；這是成對比較得出的相對評分。
- **GDP.pdf，占 10%**：測試跨長篇專業文件的推理能力。資料涵蓋 100 份 PDF、共 4,592 頁；每個任務必須滿足全部評分條件才算通過。Astra 的全條件通過率為 33.2%，Sol 為 28.2%，Astra 在這項評測領先。

AA 同時移除已接近飽和的 GPQA Diamond，並把私有、保留測試集在指數中的權重提高到 40%。四大類別的權重為代理任務 30%、程式開發 20%、科學推理 20%、一般能力 30%。

但排名變化不能全歸因於新增的兩項測試。AA 還修改了 AA-LCR 的評分提示與答案、GDPval-AA 和 AA-Briefcase 的抽樣及 Elo 定錨方式，以及 SciCode 執行環境的判分。多項設定同時改變，官方沒有提供能逐一拆出各項改動影響的對照實驗。

**Astra 的進步也沒有平均分布在每一項能力上**

改版前的官方分析已呈現這種差異：Astra 在 AA-Briefcase 有進步，但 GDPval-AA v2 約下降 80 Elo；τ³-Banking、SciCode 與 AA-LCR 也各有約 2 至 3 點退步。綜合分數把這些不同方向的結果加權在一起，因此納入哪些任務、各占多少，會影響最後排名。

這也解釋了為什麼「寫程式明顯更好用」不一定等於同一張綜合榜上大幅領先。AA 的 Coding Agent Index 是另一套指標，與這裡的 Intelligence Index 要分開看。

**從排名變化，能判斷到哪裡？**

官方資料能確認評測改版、分數變化與各單項表現；光憑這些結果，無法認定 AA 刻意壓低 Astra，也無法證明改版是為了替某個模型加分。

要用這份榜單選模型，先確認評測版本與推理設定，再看接近自己工作的單項測試。綜合排名可以作為起點，但長文件、代理任務與程式開發的表現差異，往往比總分更能回答模型是否適合自己的用途。

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