在使用GPT-6 Astra一段时间后，我真的开始怀疑OpenAI正朝着错误的方向前进。它…

在使用GPT-6 Astra一段时间后，我开始严重怀疑OpenAI正朝着错误的方向发展。

它在目标明确、答案固定的任务上表现优异。但在面对开放式的、发散性的或没有标准答案的模糊情境时，就显得相当笨拙。自由探索想法、创作有趣的内容，或是自行判断哪个方向值得深入——这些明显是我感觉它力有不逮的领域。从GPT-5时代起，我就已有这种感受。

许多任务起步时甚至不知道最终目标为何，必须通过逐步探索才能发现。然而GPT似乎总在等你完整地阐述问题并列出所有验收标准。但如果这些都需要我事先想清楚，那么最需要智慧的部分——真正的创造性工作——其实已经由我自己完成了。

我猜想这也解释了为何它热衷于堆砌防御性代码和编写海量测试。测试结果具有明确的通过/失败判定，因此它容易不断围绕这些可验证的产出打转。至于这个方向是否有价值、是否存在更好的可能性，则需要另一种判断力。

而Claude Fable在这类任务上给我带来更好的体验。它从理解你的意图出发，在你尚不成熟的想法基础上延伸，提供你未曾考虑过的可能性。即使没有固定答案，也能推动事态进展。

这让我思考：OpenAI是否过于执着于那些可以评判对错、量化评分的能力？现实世界存在太多毫无标准答案的任务。在自由探索和开放性工作这一维度上——我认为Anthropic确实在引领方向，即便从表面的基准测试中并不显眼。