比推消息，三名中国台湾地区研究人员搭建 DrivingBench，将 GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol、Grok 4.6 和 Claude Fable 5.1 等通用大模型接入一辆真实的 2022 款丰田卡罗拉，进行类似科目二的真实车辆驾驶测试。测试赛道全长约 130 米，由彩色锥桶组成 8 米宽通道，车辆需连续通过多个弯道，最终驶入一个 7×5 米的锥桶车位。

此前从未接受专门驾驶训练的 GPT-6 Astra，在首次测试中因判断失误偏离赛道，但第二次调整策略后，以 5 分 22 秒完成约 134.7 米赛程并成功驶入车位，成为四个模型中唯一通过科目二的模型。

测试中，Astra 将弯道及障碍物附近车速控制在 0.5 至 0.8 米/秒，并根据实时摄像头画面持续调整方向。相比之下，Sol、Grok 和 Fable 均未完成测试，其中 Sol 和 Grok 连续三次失败，Fable 第三次行驶至约 45% 位置后停止。

此次测试显示，未经专门驾驶数据训练的通用大模型已能够在低速真实环境中完成基础驾驶任务，但距离实际道路自动驾驶仍存在明显差距。