Portal за $571: как GPT-6 Astra прошла игру через MCP и паузы
GPT-6 Astra дошла до титров Portal без ручного управления со стороны человека, но с важной оговоркой: пока модель думала, игра стояла на паузе. Прогон занял 23 часа 43 минуты с учётом ожидания и перебоев, а расчётная стоимость использования модели по тарифам API достигла $571,18.
Эксперимент провёл энтузиаст CozyBlaze. Он подключил модель к Portal через Model Context Protocol (MCP) и модифицированный SourcePauseTool. После постановки исходной задачи автор не подсказывал модели решения головоломок и не управлял персонажем; уже после прохождения он лишь попросил оставить финальные титры на экране.
Схема была устроена почти как очень медленная пошаговая игра. GPT-6 Astra получала скриншот, координаты персонажа и направление камеры, анализировала ситуацию и отправляла следующую последовательность команд. Затем SourcePauseTool ненадолго снимал Portal с паузы, выполнял действия и снова останавливал игру перед следующим циклом.
Поэтому говорить о прохождении в реальном времени здесь нельзя. Сокращённая запись без долгих пауз на размышления занимает около двух часов, тогда как весь эксперимент растянулся почти на сутки. Иными словами, Astra решала пространственные головоломки Portal, но скорость реакции в этом тесте практически не имела значения.
По опубликованному CozyBlaze счётчику за прохождение было сделано 3 336 вызовов инструментов, а использование модели соответствовало $571,18 по тарифам API. Это не означает, что автор действительно получил счёт на такую сумму: по его словам, запуск покрывался подпиской стоимостью $200.
Техническую часть CozyBlaze выложил в открытый репозиторий Portal Agent. Там опубликованы контроллер, изменения SourcePauseTool, инструкция по настройке и очищенный журнал сессии. Сам автор отдельно предупреждает, что результат не стоит воспринимать как полноценный AI-бенчмарк.
Оговорка существенная. Portal вышла ещё в 2007 году и подробно разобрана в гайдах, видео и других материалах, поэтому по этому эксперименту нельзя определить, насколько Astra самостоятельно открывала решения, а насколько могла опираться на знания, попавшие в обучение. Зато кейс неплохо показывает другую способность современных AI-агентов: часами сохранять цель, воспринимать состояние внешней среды и последовательно работать с инструментами.
CozyBlaze также вспомнил техническую цель OpenAI, сформулированную ещё в 2016 году: научить одного агента справляться с широким набором игр. Само прохождение Portal этой цели, конечно, не доказывает — речь пока об одном эксперименте в специально подготовленной среде.
OpenAI представила GPT-6 Astra 3 сентября 2026 года. О возможностях модели, её результатах в тестах и стоимости API мы подробнее писали в отдельном материале о GPT-6 Astra. Компания делает в новой модели особый упор на управление компьютером и длительные многошаговые задачи — и эксперимент с Portal оказался довольно наглядной, хотя и весьма специфической проверкой именно этих возможностей.
Источник: Tom’s Hardware.
