当地时间周四，OpenAI官方正式推出了备受外界期待的、性能更强的新一代人工智能模型GPT-5。
OpenAI在新闻稿中写道，GPT-5的智能性能远超公司之前的所有模型，在编码、数学、写作、健康、补充称，GPT-5是一个统一的系统，能够识别何时快速响应，何时需要更长时间的思考以提供专家级的应答，不必由用户手动选择使用常规语言模型还是推理系统。
OpenAI表示，GPT-5将面向所有用户开放，Plus会员可获得更多使用量，Pro会员则可访问GPT-5 Pro版本——该版本具有扩展推理能力，可提供更全面、更准确的答案。
先前，OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼称GPT-5是一次“重大升级”，“这还是第一次，真的像是在与某个领域的专家对话。”
ChatGPT团队负责人Nick Turley表示，新模型在响应速度、回答准确性以及减少“幻觉”方面都优于前代产品，“你跟它对话时，会感觉自然了不少。”
在8月7日的简报会上，奥尔特曼对GPT-5给予了极高评价，将GPT-5定位为通往AGI的重要里程碑。他表示：“在以往历史上任何时期，拥有像GPT-5这样的东西都是不可想象的。”
“这是第一次感觉就像在与任何领域的专家交谈。”Altman在简报会上甚至不惜用“踩”GPT-4抬高GPT-5。他说：“我尝试过用回GPT-4，但效果相当糟糕。”
GPT-5拥有编程、创意写作、健康领域三大优势
根据OpenAI介绍，作为OpenAI的“最强大模型”，在从GitHub获取现实世界编码任务的基准测试SWE-bench Verified中，GPT-5思考后首次尝试的准确率达74.9%，高于OpenAI推理模型o3的69.1%和GPT-4o的30.8%。
评论指出，这意味着，GPT-5的表现略胜于Anthropic周二推出的Claude Opus 4.1和谷歌DeepMind的Gemini 2.5 Pro，后两者在SWE-bench Verified测试的得分分别为74.5%和59.6%。
不过，在衡量数学、人文和自然科学领域模型表现的各学科专家级能力Humanity’s Last Exam测试中，带有扩展推理功能的GPT-5增强版本GPT-5 pro在使用工具的情况下得分42%。这略低于得分44.4%的xAI模型Grok 4 Heavy。
奥尔特曼称，GPT-5尤其擅长按需启动整个软件App，也就是所谓的“氛围编码”、即用AI根据自然语言提示生成功能代码，从而加快开发速度。
作为实例，OpenAI的研究者演示了，
GPT-5能更积极地标记潜在健康问题，帮助用户解析医疗结果，尽管OpenAI强调，ChatGPT不能替代医疗专业人员。
在名为HealthBench Hard Hallucinations的测试中，具备思考能力的GPT-5出现幻觉的错误信息率仅为1.6%。这远低于GPT-4o和o3模型，后两者的错误信息率分别为15.8%和12.9%。
幻觉可能性显著降低 新的安全训练模式
在对代表ChatGPT生产流量的匿名提示词启用网络后，GPT-5响应中包含事实错误的可能性比GPT-4o低约45%；在思考后，GPT-5响应中包含事实错误的可能性比o3低约 80%。下图可见，GPT-5响应的错误信息率仅为4.8%，GPT-4o为20.6%，o3为22%。
OpenAI还表示，如果需要拒绝，经过训练的GPT-5会以透明的方式告知用户拒绝的原因，并提供安全的替代方案。
在受控的实验和OpenAI的生产模型中，OpenAI都发现这种安全补全的方法更加细致入微，能够更好地引导双重用途问题，增强对模糊意图的鲁棒性，并减少不必要的过度拒绝。
OpenAI的后训练负责人Michelle Pokrass表示：“GPT-5已经过训练，能够识别任务何时无法完成，避免猜测，并能更清晰地解释局限性，相比之前的模型，这减少了无根据的断言。”
推出四种可选的ChatGPT聊天预设性格
OpenAI称，GPT-5在指令执行方面表现提升，其执行自定义指令的能力也得到了相应的提升。OpenAI将为所有ChatGPT用户推出四种预设性格的全新研究预览版。
初始的四种性格选项——愤世嫉俗者、机器人、倾听者和书呆子都是可选的，用户可在设置中随时调整，用以匹配ChatGPT和用户的沟通风格。
上述四种性格最初适用于文本聊天，之后将扩展到语音聊天，让用户无需编写自定义提示词即可设置ChatGPT的交互方式——无论是简洁专业的、周到支持的，还是略带讽刺的。
对于消费者，Microsoft Copilot的新智能模式将利用GPT-5帮助用户发现最佳解决方案。
开发者将通过GitHub Copilot和Visual Studio Code获得GPT-5支持，用于编写、测试和部署代码。Azure AI Foundry平台将提供所有GPT-5模型，配备AI驱动的模型路由器，根据每个任务的复杂性、性能需求和成本效率选择最优模型。
