一项由 AI 爱好者 CozyBlaze 发起的实验近日引发关注：OpenAI 最新模型 GPT-6 Astra 在无人干预的情况下，自主通关了 Valve 旗下经典 3D 解谜游戏《传送门》。这一结果被视为大语言模型在多模态智能与复杂任务执行层面的标志性进展——此前，同类 AI 甚至难以在 Atari 2600 的简单棋类游戏中稳定取胜。

实验过程涉及 3336 次工具调用，按 API 标准定价计算，累计成本为 571.18 美元（约合人民币 3838 元）。不过，CozyBlaze 随后澄清，实际支出由其每月 200 美元的 Codex Pro 订阅计划覆盖，并非额外按次付费。这一细节也侧面反映出 OpenAI 高等级订阅在复杂代理任务中的成本优势。

CozyBlaze 在技术说明中指出，模型通过 Model Context Protocol（MCP）与一个经过修改的 SourcePauseTool（SPT）协同控制游戏。当 GPT-6 Astra 处于推理阶段时，游戏保持暂停状态；一旦模型输出一组行动指令，SPT 便解除暂停并执行相应操作。同时，系统会在每次推理前向模型提供游戏截图和玩家位置等环境信息，以支持其做出下一步决策。

这种“感知—规划—执行”的循环模式，使得模型能够在一个长期目标（通关）下进行多步骤推理与自我纠错。CozyBlaze 提到，经过剪辑的完整通关录像时长约为 2 小时，但实际运行时间远不止于此，因为模型在每次行动前都需要进行较长的思考与验证。

尽管 GPT-6 Astra 尚未正式公开发布，但此次实验已展示出前沿大语言模型在游戏智能、工具调用与空间推理方面的潜力。业内人士认为，类似能力未来或可迁移至更广泛的机器人控制与自动化任务场景。不过，实验仍属单一样本，其泛化性与稳定性尚需更多测试验证。