GPT Astra 6.1+: HLE-Diamond Debut?

Laut den neuesten Prognosemarktdaten zur Frage „GPT Astra 6.1+: HLE-Diamond Debut?“ haben die Händler einen starken Konsens gebildet.

Derzeit dominiert 60%+ den Markt mit einer überwältigenden Gewinnwahrscheinlichkeit von 63%. 55%+ folgt auf dem zweiten Platz mit 59%, während 65%+ mit 25% auf dem dritten Platz liegt. Das Wettvolumen dieses Marktes hat bereits $109,8K erreicht, was auf großes Interesse hindeutet.

Um besser einzuschätzen, wo jedes mögliche Ergebnis steht, lässt sich der Markt anhand der impliziten Wahrscheinlichkeit und der Kontraktpreise in drei Handelsstufen unterteilen:

🥇 Stufe 1: Der dominante Spitzenreiter

• 60%+ (63%): Mit der höchsten Wahrscheinlichkeit wird 60%+ vom Orderbuch stark favorisiert. Wer auf dieses Ergebnis setzen will, sieht sich einem „Buy Yes“-Kontraktpreis von 63¢ gegenüber – ein Zeichen hoher Marktüberzeugung. Allein dieser Kontrakt hat $22.6K Volumen erzeugt.

🥈 Stufe 2: Die wichtigsten Herausforderer

• 55%+ (59%): Als tragfähigste Alternative hält 55%+ eine Wahrscheinlichkeit von 59%, einzutreten. Seine „Buy Yes“-Anteile werden derzeit zu 59¢ gehandelt.
• 65%+ (25%): Auf dem dritten Platz mit 25% Wahrscheinlichkeit zeigt der Markt eine maßvolle Skepsis gegenüber 65%+ und behandelt es als Außenseiter, sofern sich die Dynamik nicht ändert.

🥉 Stufe 3: Die Long-Tail-Optionen (zusammen ~0%)

Über die Top-3 hinaus wird ein breites Feld an Makrovariablen und Außenseiter-Ergebnissen verfolgt. Auch wenn ihre Einzelwahrscheinlichkeiten niedrig sind, bilden sie wichtige Absicherungen für spekulative Händler:

• Alternative Optionen: Dazu gehören 70%+ (19,5%).
• Spekulatives Volumen: Trotz geringer statistischer Wahrscheinlichkeit ziehen bestimmte Long-Tail-Kontrakte wie 70%+ weiterhin nennenswertes Interesse an.

This market will resolve to "Yes" if the next OpenAI GPT Astra model (6.1+) added to the Humanity's Last Exam results at https://agi.safe.ai/ has an HLE-Diamond Accuracy of at least the specified percentage at 12:00 PM ET on the calendar date following the date on which it first appears on the site. Otherwise, this market will resolve to "No".

A qualifying model must be an OpenAI model designated as version 6.1 or higher that includes "Astra" in its name or model identifier, regardless of capitalization or surrounding prefixes, suffixes, dates, or descriptors. For example, GPT-6.1 Astra, Astra 6.1, or GPT Astra 7 would all qualify. GPT-6 Astra, including any rollout, promotion, Pro or Fast mode, or snapshot of it, will not qualify. Tier-labeled models such as GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, or GPT-5.6 Luna and their successors, and task-specific or modality lines such as GPT-5.6-Cyber, Daybreak models, Codex, GPT Image, or Realtime models, will not qualify.

The percentage displayed as "HLE-Diamond Accuracy" for the model in its result card on the "AI Progress on HLE-Diamond" chart at https://agi.safe.ai/ will be used to resolve this market. This market will resolve solely based on the HLE-Diamond Accuracy, regardless of the model's Calibration Error, chart position, other configuration scores, any note that a score was computed on a sample of questions, or any underlying granular or unrounded data presented elsewhere.

If the Center for AI Safety (CAIS), which maintains the official Humanity's Last Exam results, publishes a qualifying score (defined below) for the model, and the model has not been displayed on the chart by 11:59 PM ET on the third calendar day (ET) after the first such publication, that score will be used instead, rounded to one decimal place. If multiple qualifying scores for the model have been published by that time, the highest will be used.

A qualifying score is one issued under CAIS's name (for example, on https://agi.safe.ai/, https://lastexam.ai/, or https://dashboard.safe.ai/, including jointly with Scale AI) that is clearly identified as overall accuracy on the full HLE-Diamond question set (1,000 questions, released September 22, 2026), without tools, at the reasoning setting labeled "high" in HLE-Diamond's main results.

No score other than the chart value or a qualifying score will count, even if no qualifying score is published. This includes scores on the original Humanity's Last Exam or HLE-Rolling, "reasoning max" or "with tools" results, Reasoning or Knowledge partition scores, values available only through an API, data file, or page source, scores from Scale AI's separate leaderboards, other evaluators, or the model's developer, and any score where there is reasonable doubt that it meets the conditions above.

A model first appears on the site on the earlier of the date (ET) it is first displayed on the chart and the date (ET) a qualifying score for it is first published. If the chart value is used, the check described in the first paragraph takes place at 12:00 PM ET on the calendar date following the model's first display on the chart; if a qualifying score is used, it takes place at the end of the three-day period described above.

If multiple qualifying models are added to the Humanity's Last Exam results on the same calendar date (ET), the model with the highest HLE-Diamond Accuracy will be used for resolution. Models added to the results on the calendar date following the initial qualifying model's first appearance will not be considered.

If a model is first added to the Humanity's Last Exam results but is subsequently removed and not re-added, such that no HLE-Diamond Accuracy for it is available under these rules at the time of the check, its appearance will not qualify as added to the Humanity's Last Exam results.

A qualifying model must be newly added to the Humanity's Last Exam results. Whether the model was previously released, publicly accessible, in beta, or otherwise available before appearing on the site is irrelevant for this market.

In the case that the Resolution Source publishes data, sufficient to settle a Market, that is clearly erroneous and the result of technical or operational error, or of unauthorized interference with the Resolution Source or its data, the Market may remain open for a period of up to seven (7) calendar days (ET) from the time of the original release, in anticipation of a correction by the Resolution Source. If the Resolution Source publishes a corrected value within that period, that value will be eligible for resolution. If no corrected value is published within that period, Polymarket will issue a Clarification to determine whether the originally published value may be eligible for resolution, or whether other action is required to preserve the orderly functioning of the Market.

The primary resolution source for this market is the official Humanity's Last Exam website found at https://agi.safe.ai/. If this resolution source is unavailable at the time of the check, this market will resolve based on the first subsequent instance at which the model's HLE-Diamond Accuracy becomes available. If it remains unavailable through the end of the seventh day after the qualifying model first appears on the site or if no qualifying model is added by June 30, 2027, 11:59 PM ET, this market will resolve to "No".

Während menschlicher Konsens und spekulatives Volumen den breiteren Prognosemarkt prägen, bieten unsere quantitativen Algorithmen eine datengetriebene Gegenperspektive. Durch Analyse fundamentaler Signale, zugrunde liegender Trends und historischer Verteilungen berechnet unser KI-Bewertungsmodell für jedes Ergebnis eine unabhängige „Fair-Value“-Wahrscheinlichkeit.

Der Vergleich dieses Fair Value mit dem aktuellen Marktwert deckt große Abweichungen auf – die sogenannte Erwartungswert-(EV-)Lücke. Kontrakte mit positiver EV-Lücke sind statistisch unterbewertete Ergebnisse, während eine negative EV-Lücke auf eine mögliche Marktüberreaktion hinweist.

Top-KI-Alpha & fehlbepreiste Arbitrage-Chancen

Auf Basis des jüngsten Datenmodell-Laufs fallen mehrere Schlüsselkontrakte mit deutlichen Abweichungen auf:

• Das am stärksten überbewertete Ergebnis: 70%+ wird derzeit zu 19,5% gehandelt, doch unsere KI setzt den Fair Value bei nur 12,1% an. Das erzeugt eine große negative EV-Lücke von -7,4% und deutet darauf hin, dass die Masse dieses Ergebnis überbewertet.
• Der beste Value-Play (höchster EV): Unser Modell identifiziert 55%+ als die attraktivste Value-Chance auf dem Board. Während der Markt ihm nur eine Handelswahrscheinlichkeit von 59% zuweist, liegt die Fair-Value-Einschätzung unserer KI bei 85,2% – eine beeindruckende EV-Lücke von +26,2%.
• Unbeachtete Außenseiter: Weitere bemerkenswerte Abweichungen sind 65%+ (EV-Lücke: +7,9%). Diese Long-Tail-Chancen werden von den Orderbüchern trotz stärkerer statistischer Untermauerung deutlich abgewertet.