在一次实验中，用户ZHO将一张普通的建筑照片输入到GPT-6 Astra模型中，经过8小时，获得了13项成果，包括建筑模型、CAD图纸和短片。这一测试方式不同于以往，ZHO选择了传统工作流程，以验证AI在实际应用中的表现。输入仅为一张照片与简要提示，模型则负责其余工作。

在8小时内，GPT-6 Astra分别完成了：Rhino模型和Grasshopper结构分格、离线空间漫游、IFC4技术模型、14张A1技术图纸、一套CAD图纸、两张A1展板、3分钟的建筑影响预演，一段以建筑为背景的2分钟悬疑短片、点云修正与建筑资料研究，以及3组独立曲面修正。这些成果涉及建筑设计的各个环节，将传统多软件和多人员协作的流程简化为AI单一负责的高效模式。

ZHO还提到，两个高精度模型和成片尚未完成，其影片也在继续制作中，表达了对产出速度的惊讶及期待。该测试在社交平台上引起了广泛关注，带来了1.6K的浏览量。值得一提的是，ZHO使用了真实项目流程来检验AI的能力，而不是依赖定制化提示。 千亿球友会

这一测试值得重视，因为以往AI生成的建筑成果通常止步于概念阶段，而ZHO的结果涵盖了CAD图纸和技术模型等交付物，若GPT-6 Astra能够稳定地产出这些成果，将可能重塑建筑设计行业的分工模式。虽然8小时的结果不一定在质量上完全达标，ZHO也承认还有待完成的高精度模型，但AI已展现出在建筑流程中减少复杂人力工作的能力。

接下来，ZHO计划继续测试创新工作流程。他认为，传统流程的成功意味着AI基础能力已足够，而真正的挑战在于创新流程的实施，期待在这一方面的表现能进一步验证模型的极限。