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GPT-6 Astra

Apportez une question difficile, les documents qui la sous-tendent et les contraintes importantes. GPT-6 Astra aide à relier les preuves, peser les alternatives et transformer le résultat en une note claire que vous pouvez continuer à affiner.

GPT-6 Astra
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Ce que GPT-6 Astra fait le mieux

  • Traiter des questions complexes

    Explorez des problèmes avec plusieurs dépendances et demandez les hypothèses, alternatives et vérifications qui soutiennent une recommandation.

  • Lire textes et références visuelles

    Combinez le contexte écrit avec des images lorsqu'un diagramme, une capture d'écran ou une photographie contient des détails pertinents pour votre question.

  • Ajuster la profondeur des réponses

    Choisissez un effort de raisonnement adapté à la tâche, puis continuez avec des questions de suivi ciblées à mesure que la note se développe.

Rendez le contenu complexe utile avec GPT-6 Astra

Synthèse de recherche avec connexions entre sources

Transformez notes, rapports et observations en un brief de recherche cohérent grâce à GPT-6 Astra. Astra relie les preuves pertinentes autour de votre question, maintient la visibilité des affirmations contradictoires et vous aide à retracer comment chaque source contribue à la conclusion.

Connecter les sources en une note cohérente

Aide à la décision avec compromis clairs

Utilisez GPT-6 Astra pour comparer les options par rapport au budget, au calendrier et aux dépendances d'un projet. Analysez les compromis et les hypothèses derrière chaque direction, puis identifiez ce qui rendrait une autre option plus utile.

Peser les options face aux contraintes réelles

Analyser les détails visibles des images

Ajoutez une image ou une capture d'écran et demandez à GPT-6 Astra de se concentrer sur l'élément que vous souhaitez comprendre. Astra peut décrire un détail visible, le comparer à une référence ou développer une explication ciblée utile pour une revue de design ou un brief écrit.

Expliquer ce que montre une référence visuelle

Commencez par une question importante

  1. Fournir la question et les preuves

    Collez les notes pertinentes ou ajoutez une référence visuelle. Expliquez à qui s'adresse le résultat, la décision qu'il doit soutenir et les contraintes que la réponse doit respecter.

  2. Continuer avec le modèle sélectionné

    Choisissez Essayer dans YouMind et connectez-vous lorsque cela est demandé. Poursuivez la conversation avec Astra sélectionné, puis demandez une note, une comparaison ou une explication structurée.

  3. Vérifier et affiner la recommandation

    Vérifiez les affirmations clés par rapport aux sources. Interrogez les hypothèses manquantes, remettez en cause une étape faible ou révisez une section tout en conservant les parties souhaitées.

Comparez GPT-6 Astra aux autres modèles

Comparez les entrées, le contexte, les sorties, le raisonnement et le focus sur les tâches pour choisir un point de départ.

Comparez GPT-6 Astra aux autres modèles
ComparerGPT-6 AstraClaude Opus 4.6
Entrées du modèle
Accepte le texte et les images pour les travaux impliquant des documents, du code et des références visuelles.
Accepte le texte et les images pour les travaux impliquant des documents, du code et des références visuelles.
Longueur du contexte
Offre une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens.
Offre une fenêtre de contexte d'un million de tokens.
Contenu et longueur de sortie
Génère du texte avec une sortie maximale de 128 000 tokens pour les explications, les documents et le code.
Génère du texte avec une sortie maximale de 128K tokens pour les explications, les documents et le code.
Mode de raisonnement
Prend en charge un effort de raisonnement faible, moyen, élevé, très élevé et maximal.
Prend en charge la réflexion adaptative pour la revue de code, les longs documents et le raisonnement complexe.
Focus des tâches
Se concentre sur le raisonnement exigeant, le codage, la recherche et la création de documents.
Se concentre sur le codage soutenu, la revue de code et le travail intellectuel détaillé.

Faites défiler horizontalement pour comparer tous les modèles

Des prompts pour vos idées

Explorez les prompts GPT-6 Astra pour trouver un point de départ pour votre prochaine page web.

Modèle 3D interactif de moteur V8

créer une visualisation interactive et très détaillée d'un moteur V8

GPT-6 Astra Design Workflow with Images 2.5

Use imagegen to reimagine this page, then implement it.

Expérience 3D d'un ruisseau cosy avec Three.js

Créez une expérience 3D interactive d'un ruisseau cosy fonctionnant dans un navigateur grâce à Three.js. Importez des modèles low-poly de rochers, d'arbres, d'eau et d'herbe créés dans Blender. Implémentez des shaders d'eau réalistes avec animation de flux, un éclairage ambiant avec ombres douces et des effets de vent légers sur la végétation. Ajoutez des contrôles orbitaux pour l'exploration par l'utilisateur et assurez des performances élevées à 60 fps.

De l'aventure textuelle Zork au jeu 3D

Transformez Zork (le classique d'aventure textuelle de 1977) en un jeu d'action-aventure 3D complet. Conservez l'intrigue et les énigmes originales, ajoutez des scènes de combat et créez tous les personnages et environnements directement avec Threejs.

Clone de la carte du jeu Valorant en Three.js

hey gpt-6 astra, crée-moi VALORANT en three.js, sans aucune erreur. utilise la carte "ascent" de valorant comme carte

Générateur de forêt 3D haute densité pour navigateur

Recherchez d'abord la compétence « /unlazy », lisez-la entièrement et utilisez-la tout au long de la tâche.

Considérez ceci comme une construction visuelle majeure d'une durée minimale de {argument name="minimum duration" default="5 heures"}. Privilégiez {argument name="optimal duration" default="8–24 heures"} de mise en œuvre et d'itération significatives si l'environnement le permet. Ne vous arrêtez pas après avoir produit une seule scène correcte.

Créez une {argument name="subject" default="forêt 3D"} en temps réel extrêmement détaillée dans le navigateur. Rien d'autre. Pas de page d'accueil, de cartes, d'histoire, d'interface marketing, de tableau de bord ou de texte inutile. La forêt elle-même constitue l'intégralité de l'expérience.

Poussez la densité et la qualité visuelle au maximum.

Construisez une immense quantité d'herbe détaillée, d'arbres variés, de branches, de feuilles, de buissons, de fougères, de mousse, de fleurs, de mauvaises herbes, de racines, de bois mort, de pierres, de terre, de litière de feuilles, de petites plantes, de variations de terrain et de minuscules détails environnementaux.

La forêt doit sembler presque excessivement dense. Le sol nu doit être rare.

Concentrez-vous obsessionnellement sur :
les silhouettes d'arbres réalistes,
l'herbe dense,
la variation naturelle des actifs,
les couleurs riches,
l'éclairage,
les ombres de contact,
le vent,
le mouvement du feuillage,
la profondeur atmosphérique,
le brouillard,
les rayons de soleil,
les particules,
le terrain,
les matériaux,
l'échelle,
la composition,
et les détails à courte et longue distance.

Évitez les actifs répétitifs évidents, le feuillage ressemblant à des panneaux publicitaires, le terrain en mosaïque, les plantes flottantes, les matériaux plastiques, les arbres identiques, le placement procédural clairsemé, l'éblouissement excessif ou l'aspect générique d'une démo Three.js.

Incluez une exploration fluide en caméra libre.

Capturez et inspectez la scène à plusieurs reprises depuis de nombreuses positions. Identifiez la végétation faible, les zones vides, les mauvaises couleurs, la répétition, les matériaux médiocres, l'éclairage irréaliste, les formes d'arbres laides, les goulots d'étranglement de performance et tout ce qui brise l'immersion. Corrigez ces problèmes et continuez à augmenter la qualité tout au long de l'exécution.

L'objectif n'est pas le nombre de fonctionnalités. L'objectif est de rendre une forêt dans le navigateur absolument incroyable en termes de détails et d'atmosphère.

Construisez l'expérience complète, publiez-la PUBLIQUEMENT sur ChatGPT Sites, vérifiez le déploiement et renvoyez l'URL publique.

Fil de fer d'un personnage d'anime

Image en écran partagé montrant un modèle 3D de la tête et du haut du corps d'un personnage de style anime. Le côté gauche affiche la vue de face, tandis que le côté droit présente la vue de profil. Le personnage a de grands yeux bleus, un petit nez et un léger sourire. Le modèle est superposé à un maillage filaire composé de lignes noires formant des triangles et de lignes rouges mettant en évidence certaines arêtes ou sommets spécifiques. L'arrière-plan est un gris foncé uni.

Construction d'une cité insulaire fantastique

Un {argument name="setting" default="cité insulaire fantastique ensoleillée"}. {argument name="water style" default="Eaux turquoise"}. Temples anciens. Rues pavées. Monuments magiques. Et un monde qui donne réellement envie d'être exploré.

Pipeline de poursuite automobile 3D inspiré de GTA

Créez une {argument name="style" default="poursuite automobile cartoon inspirée de GTA"} originale en suivant ce flux de travail : Conception : Définissez un conducteur principal, une voiture de fuite, une voiture de poursuite et un {argument name="environment" default="environnement urbain"}. Assurez la cohérence de leurs designs. Planifiez trois plans de 4 secondes : une poursuite en vue arrière, un suivi latéral dans un virage serré et un plan large de sortie. Construction dans Blender : Créez des modèles gris épurés ainsi que des rigs fonctionnels pour les personnages et les véhicules. Aucune texture ni dépliage UV n'est requis. Animation et test : Animez le conducteur, la direction, la rotation des roues, les véhicules et les caméras. Maintenez une direction de déplacement et un ordre des véhicules cohérents. Corrigez les problèmes de clipping, de roues flottantes, de pneus qui glissent, de poses incorrectes et de mains perdant le contact avec le volant. Rendu dans Blender : Effectuez le rendu des images 1 à 288 en 1280×720, 24 fps. Assemblez les images brutes rendues par Blender pour obtenir un master de 12 secondes en modèle gris. Exportez chaque plan séparément et effectuez le rendu d'images fixes grises correspondantes comme références de forme et de composition. Finition avec le plugin PixVerse : Utilisez Seedance 2.5 en 720p, en traitant chaque plan séparément. Utilisez les clips Blender comme références de mouvement et les images fixes grises comme références de forme. Définissez une palette de couleurs cartoon cohérente dans le prompt de génération. Préservez le mouvement de caméra, le timing de l'action, les designs des personnages et des véhicules, ainsi que le nombre de véhicules. Révision et livraison : Inspectez les deux vidéos complètes pour détecter tout défaut visuel ou problème de continuité. Réparez les problèmes dans Blender et régénérez uniquement les plans Seedance défaillants, avec un maximum de deux tentatives par plan. Livrez le fichier .blend modifiable, la vidéo native en modèle gris 720p issue de Blender, la version Seedance 720p étiquetée séparément, ainsi qu'une brève évaluation des limitations restantes.

Scène de marais éclairé par la lune avec Three.js

J'ai créé un marais éclairé par la lune dans Three.js ; je passe maintenant un temps déraisonnable à contempler les reflets sur l'eau.

Créé avec Astra Ultra Code.

Simulation de dessin robotique dans MuJoCo

construire une configuration MuJoCo et écrire un contrôleur pour dessiner {argument name="artwork" default="la colombe de Picasso"} en utilisant un {argument name="robotic system" default="bras robotique et une main à cinq doigts"}

Stratégie pour un jeu web de Paris en voiture

Utilisez Codex et le modèle de base 3D Tripo pour créer un jeu web de Paris en voiture. Générez des assets 3D détaillés pour les voitures, les arbres, la Tour Eiffel et les piétons. Utilisez du code pour générer des structures lointaines comme les immeubles, les ponts et la Seine. Cette approche hybride équilibre le niveau de détail et le taux d'images par seconde pour un jeu basé sur navigateur.

Ce que disent nos utilisateurs

  • GPT-6 Astra est le modèle vers lequel je me tourne lorsqu'un projet présente plusieurs directions plausibles et que je souhaite comprendre les compromis avant d'en choisir une.

    Evelyn Hart
  • L'aspect le plus utile d'une note de recherche Astra, c'est de voir comment les éléments s'articulent. Je peux suivre les preuves derrière une conclusion et décider ce qui mérite un examen plus approfondi.

    Marco Bellini
  • Je soumets une idée de fonctionnalité complexe à GPT-6 Astra et je lui demande d'abord de lister les hypothèses. Cela me donne un meilleur point de départ avec l'équipe technique.

    Priya Nair
  • Astra rend un sujet dense plus accessible tout en laissant place aux détails. Je peux suivre le raisonnement et continuer à poser des questions.

    Jonas Berg
  • J'oriente Astra vers un détail précis d'une référence visuelle. Cela donne à la conversation une focalisation que les mots seuls n'atteignent pas toujours.

    Lena Okafor
  • Pour une proposition, je demande à GPT-6 Astra sa recommandation ainsi que les arguments contraires. Explorer les deux facettes me montre ce qu'il manque encore au brouillon.

    Adrian Cole
  • Mes notes peuvent être désordonnées. Astra m'aide à les transformer en une synthèse qui distingue clairement ce que nous avons observé de ce que nous supposons.

    Sofia Marin
  • Je demande à GPT-6 Astra d'expliquer une section de code inconnue avant de discuter d'une modification. Comprendre les dépendances est ce qui compte vraiment pour moi.

    Daniel Park
  • Un bon plan rédigé par Astra me laisse la liberté d'écrire. Je peux explorer l'argumentation, puis conserver les formulations qui me ressemblent.

    Mina Farouk
  • Lorsque je compare des plans de projet, je trouve les questions restées sans réponse aussi utiles que la recommandation elle-même. C'est exactement ce que je demande à Astra de mettre en évidence.

    Theo Laurent
  • J'aime partir d'une question approximative et la préciser avec GPT-6 Astra. La première réponse devient une base sur laquelle je peux continuer à travailler.

    Nora Whitlock
  • Pour un briefing d'équipe, je demande à Astra une décision concise suivie des détails justificatifs. J'obtiens un format que je peux relire et adapter à mon auditoire.

    Ravi Mehta

Questions sur Astra

Quels éléments inclure dans une demande de recherche
Précisez la question, les documents pertinents, le public cible et la période concernée. Demandez des références aux sources ainsi qu'une section pour les questions en suspens. Si les données actuelles sont importantes, fournissez des sources récentes et vérifiez les affirmations que vous prévoyez d'utiliser.
Comment comparer des sources contradictoires
Conservez les noms des sources et les dates associés à chaque affirmation. Demandez au modèle d'identifier l'origine du désaccord, par exemple une définition, une période ou une hypothèse différente. Relisez les passages originaux avant de décider quelle interprétation correspond le mieux à votre tâche.
Comment poser des questions sur des images et des captures
Oui. Astra accepte les images en entrée et peut analyser les détails visibles. Ajoutez une image claire, indiquez la zone concernée et posez votre question. Si de petites étiquettes ou figures sont importantes, fournissez un recadrage plus précis ou collez le texte afin que ces détails puissent être vérifiés.
Comment organiser un grand volume de documents
Commencez par une brève description de la question et identifiez clairement chaque source. Repérez les sections les plus pertinentes et demandez un plan avant d'obtenir une réponse longue. Le volume adapté dépend de votre flux de travail actuel et de la conversation déjà engagée.
Comment choisir le niveau de réflexion
Utilisez les niveaux d'effort disponibles en fonction de la difficulté du problème. Une demande simple peut nécessiter moins de réflexion, tandis qu'une décision comportant plusieurs dépendances bénéficiera d'un examen plus approfondi. Dans tous les cas, précisez explicitement le format de sortie et les critères d'évaluation.
Comment utiliser Astra pour comprendre une modification complexe du code
Fournissez le code pertinent, le comportement attendu et la partie qui vous semble incertaine. Demandez une explication des dépendances, des cas limites probables et des tests permettant de différencier les options. Exécutez et examinez tout code proposé avant de l'utiliser.
Comment évaluer si un brouillon a la bonne tonalité
Lisez le passage dans son contexte intégral et demandez-vous si les détails, l'emphase et la conclusion servent l'effet que vous souhaitez produire sur le lecteur. Un brouillon peut répondre à un brief tout en faisant des choix différents de ceux de l'auteur. Consultez le rapport Writing Sense pour découvrir des exemples de la manière dont nous analysons ces choix.

Plus de modèles

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