近日，独立研究项目DrivingBench公布一项测试：研究人员让GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1、Grok 4.6以及GPT-5.6 Sol，分别控制一辆真实的2022款丰田卡罗拉，在停车场内完成由锥桶划定的固定路线。最终，GPT-6 Astra成为四个模型中唯一完成全部赛道的模型。
第二次尝试中，Astra驾驶车辆完成134.7米路线，用时5分22秒。Claude Fable 5.1最好成绩为45%，Grok 4.6为11%，GPT-5.6 Sol则只有6%。
DrivingBench由Aditya Ramabadran、Simon Mahns和Tobias Gessler三名研究者创建。研究人员在车辆上安装comma four设备，通过OBD-C接口接入车辆CAN总线，底层车辆控制建立在开源辅助驾驶系统openpilot之上。
车辆摄像头画面以及速度、方向盘状态等信息实时传输至电脑，再通过MCP工具交给大模型。模型可使用观察周围环境、设定行驶方向及速度、立即停车三个核心工具，最终转向、加速和制动指令经openpilot传递给车辆。