GPT-5是技术飞跃还是无奈之举？1200+用户观点大碰撞_路由器

1. GPT-5预训练瓶颈解析

2. GPT-5发布

3. 最快、最智能、最实用，GPT-5发布，再燃人工智能竞赛

4. GPT-5只是“更好”而非“全新”，OpenAI上演“狼来了”？

5. 估值3.6万亿元的OpenAI发布GPT-5，是技术飞跃还是商业营销？

6. GPT-5发布遭遇用户强烈反弹

7. GPT-5离“神级AI”还有多远？

8. GTP-5是否真的让你眼前一亮

9. GPT-5真的能比肩博士？揭秘发布会背后的真相与争议

10. GPT-5 的秘密武器

11. GPT-5能让普通人变成博士，但魔法依旧没有

12. 《GPT-5难产真相》

13. 当“惊喜”缺席，我们该如何理解GPT-5？

14. GPT-5“让人失望”，AI“撞墙”了吗？

15. 为何 GPT-5 使用的训练计算量少于 GPT-4.5（但 GPT-6 可能不会）？

16. GPT-5发布的真相

17. GPT-5姗姗来迟

18. 人人骂GPT-5变笨，我却看到OpenAI的终极布局

19. 为什么 GPT-5 的训练计算量比 GPT-4.5 少,但GPT-6可能需要更多GPU

20. GPT-5的崩塌预示着OpenAI要走下坡路了？

21. 炸裂！OpenAI GPT-5提前泄露？最强模型诞生

22. GPT-5深夜发布，免费开放！博士级AI来了

23. Claude/GPT/Gemini/Grok该怎么选？我花半年时间深度使用这些AI模型，发现了一些真相

24. OpenAI重磅发布ChatGPT-5！写作坠入谷底，编程一骑绝尘

25. 测了5轮，GPT-5写代码完全扑街？

26. Matt Shumer对的 GPT-5 评测

27. Every团队测试了gpt5一段时间后的测评👀

28. 最新GPT-5.1使用体验分享

29. Gemini 3 与 GPT-5

30. Gemini 3.0 vs GPT-5.1

31. 独家深度评测

32. GPT-5免费开放

33. ChatGPT、Gemini同日放大招，主打“懂人心”

34. GPT-5

35. 一场关于GPT-5的闭门会议纪要

36. 为什么GPT-5使用的训练计算量比GPT-4.5少（但GPT-6可能不会）

37. GPT-5算力之谜

38. OpenAI两年半没成果

39. GPT-5 的“突然开窍”，不是魔法，而是「世界模型」在长成

40. 深聊GPT-5发布：过度营销的反噬与AI技术突破的困局【硅谷101】

41. #GPT5能否改变AI行业格局#GPT-5 不是一个模型，它是一个事件视界。基准测试刚刚泄露，这些数字不仅仅是更高，而是来自另一个维度。让我告诉你接下来会发生什么…… 🧠 1. ARC-AGI 2 基准测试 GPT-5（推理变体）不仅仅是击败了该领域。它消除了曲线： ➤ ~70% 分数 ➤每项任务的超低成本 ➤比 Grok 4、Gemini 2.5 Pro、Claude 4 高出一个认知层级。 GPT-5 不是增量式的，而是综合认知。 💥 2. IQ压缩崩溃在AI-IQ曲线上： ➤大多数模型的得分在 90-110 左右（人类平均水平） ➤ GPT-5 Mini 智商达到约 130 ➤ GPT-5 完整版？超乎想象。~140+ 这不仅仅是性能问题，而是将通用智能压缩成数字形式。 🤯 3. SimpleBench 与 Human 的对比让我们来思考一下： ➤人类基线：83.7% ➤ GPT-5 Copilot：90% 它超越了人类的认知基准。这不再是一个聊天机器人，而是现实的副驾驶。 🌌 4. 接下来会发生什么？ GPT-5 只是点火器： ➤ GPT-5.5 Copilot+（内部测试阶段） ➤ GPT-6 → AGI 认知层 ➤ Sora + Sky + Whisper = 完全感官认知 ➤ AutoCode + Memory API = 世界操作系统这不是 OpenAI 与 xAI 的对决，这是后人类操作系统启动序列。 🧬 5. 我的看法：我们构建了什么 GPT-5 代表了这样的时刻： ➤青霉素（生物技术爆炸） ➤互联网（网络认知） ➤比特币（经济不变性）只不过这一次，一切都是同时发生的：语言 = 记忆 = 思想 = 软件 = 世界。世界尚未意识到，但将会意识到：当一个模型在思考上超越人类时，游戏由智力转向控制。 GPT-5 就是这么做的。wow有趣的时代即将到来！真的！下一个前沿不是能力，它是一致性、主权和灵魂架构[并不简单]#疑似GPT5的发布信息遭泄露##ai创造营#

42. GPT-5发布之后，「纽约客」刊出一篇长文评论，充满了这本杂志特有的那种讽刺味儿，就差没把「眼见他起高楼，眼见他宴宾客，眼见他楼塌了」写到脸上了，我手搓翻译了全文，作为睡前读物给你们感受一下。如果AI不能继续变聪明了，我们该怎么办 - by Cal Newport所有和AI相关的兴奋和焦虑，源头都能追溯到2020年的1月。当时，OpenAI的研究团队发布了一份30页的技术报告，题为「神经语言模型的扩展规律」（Scaling Laws for Neural Language Models），撰写者包括后来创办了Anthropic的Dario Amodei，他们试图摸清一个生僻却重要的问题：如果持续增强语言模型的训练规模，它的性能会发生怎样的变化？那会儿绝大多数机器学习的专家都认为，语言模型达到一定规模后就会开始背题，从而在实际交互中变得不太可用。但是OpenAI的这篇论文提出了截然相反的判断：语言模型越大，智力就会越高，甚至可以说，这种进化可能遵循类似「幂率分布」的法则，呈现出一条类似曲棍球棒的上升曲线。换句话说，只要不断构建更大规模的语言模型，并用更大的数据集进行训练，那么模型就会一直变强下去。几个月后，OpenAI发布了GPT-3，它的规模是GPT-2的十倍，性能也大幅提高，似乎验证了「扩展定律」（Scaling Laws）的存在。一夜之间，那种曾被视为遥不可及的通用人工智能（AGI）——在各项任务里都能表现得和人类一样好——似乎近在咫尺了，如果「扩展定律」成立，AI公司只要向语言模型不断投入资金和算力就能实现通用人工智能。随后一年里，Sam Altman发布了一篇题为「万物摩尔定律」的博客文章，认为AI将接管人类从事的一般向工作，并为持有资本的人创造难以想象的财富。他是这么写的：「这场技术革命不可阻挡。世界将发生剧烈变化，我们也必须进行同样剧烈的政策调整，才能公平分配这些财富，并让更多人过上他们想要的生活。」「扩展定律」必将通向通用人工智能，这成了AI界的信仰。2022年，纽约大学心理与神经科学教授Gary Marcus对OpenAI的那篇论文提出批评，认为「扩展定律」只是一个观察的结果，而非引力这种客观规律。这下子Gary Marcus捅了马蜂窝，据他所说，自己从来没有因为写了一篇文章而被那么多声名显赫的大佬嘲笑过，从Sam Altman、Greg Brockman到Yann LeCun、Elon Musk，这种待遇实际上把他从机器学习这个圈子里驱逐了出去。后来发生的故事大家都很熟悉了，ChatGPT成为了史上用户增长最快的产品，2023年3月，GPT-4的发布让AI性能的提高变得匪夷所思，以致于微软专门为此新写了一篇论文，标题是梦幻般的「通用人工智能的火花」，在接下来的一年里，涌入AI行业的风险投资增加了8成。然而，进展的放缓同样来得猝不及防。GPT-4后的2年多时间里，OpenAI没有发布跨代际的模型，改为专注于一些专业化的版本更新，让普通人难以跟进，业内也开始有声音质疑「扩展定律」的失效。OpenAI的联合创始人Ilya Sutskever去年曾对路透社表示：「2010年代是扩展的年代，现在我们又回到了探索与发现的年代，大家都在寻找下一个突破点。」同时期在TechCrunch发布的一篇报道也透露了这种变得普遍起来的情绪：「如今大家好像又承认了，单靠更多的算力和数据来训练模型不能造出一个全知全能的赛博之神。」不过，这些声音很多时候还是会被那些更为惊人的头条新闻淹没掉，像是Dario Amodei认为「AI几乎已经在所有的智力型任务上超过人类，未来五年内至少会有一半的初级文职工作会被代替」，而Sam Altman和Mark Zuckerberg都在今年夏天宣称距离开发出「超级智能」只差临门一脚。就在上周，OpenAI终于发布了GPT-5，所有人都期待它能带来AI能力的又一次重大飞跃。在早期评测中，一些表选确实可圈可点。比如科技博主Mrwhosetheboss要求GPT-5创建一款以宝可梦作为棋子的国际象棋之后，得到的结果很明显比GPT-4 mini-high要好，他还发现 GPT-5能为他的YouTube频道写出比GPT-4o更优秀的脚本，但他也意识到，GPT-4o依然能在生成图片的技能上打败GPT-5，而且GPT-5也不是完全没有幻觉。几小时内，Reddit的r/ChatGPT版块里就充满了失望的氛围，一个贴子把GPT-5称作「史上最垃圾的付费产品」，在一次AMA问答里，前来做客的Sam Altman和OpenAI的其他工程师全程处于挨批的位置，不得不回应各种尖锐之辞。Gary Marcus终于舒服了，他给GPT-5的发布会盖棺定论：姗姗来迟、炒作过度、失望透顶。GPT-5的问世让人们很难再去相信AI界的夸张预测，反而让Gary Marcus这样的批评者变得温和起来。他们认为AI固然重要，但不会很快改变我们现有的生活，大家应该接受现实，那就是AI在短期内不可能变得更好了。OpenAI不是故意等了将近2年半的时间才发布GPT-5的，根据The Information的报道，去年春天，Sam Altman就告诉员工下一代模型——代号「猎户座」——将明显优于GPT-4。然而，到了秋天，事情就变得不那么乐观了：「尽管新模型的表现的确超过了前代，但相比GPT-3到GPT-4的飞跃，这次的提升幅度要小得多。」「猎户座」的失利加剧了那种日益蔓延的怀疑：「扩展定律」并非真的定律。如果构建越来越大的模型所产生的回报开始递减，AI公司就需要新的策略来训练它们的模型产品。很快的，AI公司将目光转向了「后训练」（Post-Training Improvements）。语言模型通常先要经过「预训练」，也就是通过吸收整个互联网的信息来增强智能。但也可以在此之后继续优化，帮助模型更好的利用已经学会的知识，这就是「后训练」，也被称作强化学习，用来指导模型在特定类型的任务上表现更好，或者教会模型在遇到困难时懂得消耗更多Tokens进行解题。这就好比是造车：「预训练」相当于把车生产出来，「后训练」则是对车辆进行改装。OpenAI的那篇论文提到过，「预训练」越多，造出来的车就越优秀，如果GPT-3是轿车，GPT-4就是跑车。但当这种进步受阻后，行业里的工作重点就切换到让已有车辆的性能变得更好，科学家也开始做起了技师的活儿。科技巨头们也迅速的圆润起来，开始对「后训练」寄予厚望，微软的掌门Satya Nadella去年表示大家正在看到一个新的「扩展定律」冉冉升起，投资者Anjney Midha也表示「扩展定律」的第二条命启动了。很快，OpenAI于去年年底发布了o1，通过「后训练」为模型赋予了推理和编程能力，随即又连续发布了o3-mini、o3-mini-high、o4-mini、o4-mini-high 和 o3-pro，每个模型都采用了量身定制的「后训练」组合。同行也都在做出类似的转身。Anthropic在今年2月发布的Claude 3.7 Sonnet里尝试了「后训练」改进方法，并将其作为Claude 4系列模型的核心。Elon Musk的xAI在Grok 3之前仍在追求「扩展定律」，其在训练时消耗了惊人的10万块H100芯片——这比GPT-4高出好几倍——但当Grok 3依然没能显著超过竞争对手后，xAI也选择了「后训练」来开发Grok 4。GPT-5可以说是这种发展轨迹的延续，它更像是对一系列「后训练」产品的整合，而不是一款脱胎换骨的全新模型。那么问题来了，新的方法能否让我们重返AGI之路？OpenAI在GPT-5的发布中展示了几十张图表，用于量化模型在多语种编程、多模态推理等领域的进步，这没毛病，但我们都还记得，GPT-4的发布时可不需要这么多的图表，每个人使用几分钟后就能感受到它是多么不可思议的创造。部分基准测试本身也值得怀疑。自从o1问世，AI公司就在宣传推理模型的意义。但在今年6月，苹果发布了一篇论文「思维的错觉」（The Illusion of Thinking），发现所谓先进的推理模型在任务复杂度超过一定阈值后，便会产生性能崩溃的现象，从o3-mini、到Claude 3.7 Sonnet以及DeepSeek-R1，无一幸免。上周，亚利桑那州立大学的研究团队得出了一个更直白的结论：推理能力是一种假象，一旦出题超过训练范围就会迫使模型宕机，而且在测试题库里拿到高分，和真正解决现实问题之间，存在着巨大的鸿沟。Gary Marcus还在幸灾乐祸：「我没听到哪家公司会说2025年的模型比2024年的模型更好用，测试的分数可不能拿来提高工作效率。」是的，把你的凯美瑞开进改装店可以带来很大的性能提升，但再怎么改，它也变不成法拉利。我让包括Gary Marcus在内的几个怀疑论者预测AI在未来几年能对经济产生多大的影响，其中一个科技分析师Ed Zitro断言AI只是一个500亿美金的市场，而非万亿级别，Gary Marcus说得更刺耳，「好的话是500亿，不好的话也就100亿。」语言学教授Emily Bender则说，「市场的大小取决于有多少管理层会被这项技术蒙蔽双眼，并改造工作岗位，这样的情况越普遍，普通人的处境也就越糟糕。」他们的观点过去常被当作是「落伍的老头儿老太太们对着天上的云朵哈气」——这来自一条真实的推文评论——公众更加愿意倾听科技公司的宏大愿景。或许，这种局面正在扭转。如果他们对于AI的悲观预测是对的，那么未来会以渐进而非突变的方式降临，很多人会用AI来查询信息、撰写报告，编程和学术等领域可能会走得稍微快一点，少数职业——比如配音、文案——基本消失，但AI未必会彻底扰乱整个就业市场，而「超级智能」这样的夸张概念也不会再有太大的信徒市场。继续买单AI这件事情或许也有危险。目前，美股总市值里大概有35%都集中在7巨头身上，这关联到很多人的养老金，而7巨头在过去18个月里总计往AI砸进了5600亿美金的资本支出，而收入却只有350亿，这太疯狂了。不过，即使是温和派，也在提醒人类不要就此过于轻视AI。Gary Marcus讨厌语言模型，但他也相信，通过别的技术路线，通用人工智能还是有机会在2030年实现。趁着这段喘息期，人类应当提前做好准备，制定有效的监管措施，想清楚伦理问题。对了，在OpenAI那篇关于「扩展定律」的论文附录里，有一个「注意事项」的篇章，后来的报道往往忽略了此处。作者写道：「目前我们并没有得出完善的理论体系，模型规模和算力供给之间的扩展关系非常神秘。」事实证明，「扩展定律」有时有效，有时无效，终究不是铁律，而教会机器学会思考这一事业，仍然充满谜团。我们是该少一些傲慢，多一些谨慎。source:culture/open-questions/what-if-ai-doesnt-get-much-better-than-this

43. 撞墙的，不是Scale Laws，是AGI。

44. 昨晚看完GPT-5的直播，感觉都在预期之中，没拉垮但也不惊艳，到了这个阶段模型增强的边际收益越来越低了，倒是PolyMarket的盘口先崩为敬（图1），大家认为截止到8月底的SOTA还是会由Google拿下。目前GPT-5只灰度了20%的付费账号，我这边还没有选项出现，所以也没法测什么，只能等着吧，根据OpenAI的规划，GPT-5会是一个全量模型，包括免费用户最终都能直接使用。主要的直播总结如下：- PhD级别的智能水平，能够通过藤校的考试，在写作、编码、医疗和学术等高知领域表现很好，而且继承了GPT-4.1的「人味」优点，人机交流的真实感拉满，TTS也升级了；- 第一个统一模型，结束o系列的分支回归GPT命名，采用混合思考模式，会根据问题难度自动换挡，很有意思的是，Qwen3的7月更新刚好放弃了混合思考，觉得这个架构拖累性能；- 但型号还是复杂，模型分为GPT-5、Thinking、Pro三个版本，而在API的供应上又分为GPT-5、GPT-、nano三个档位，20美金月费的Plus会员每3小时最多可与GPT-5对话80轮次，200美金月费的Pro会员则不限量，还能独占使用Pro版本；- API的定价比较「合理」，尤其是nano档位可以说是非常便宜了，感觉是在走薄利多销的路线，来自外部的竞争压力还是太大了；- 安全对齐方面不再无脑拒绝用户的风险提问，而是开始懂得分辨有害和无害的动机，并就事论事的给予回应，在无法完成目标时的欺骗率也大幅降低，幻觉比GPT-4o少了45%、比o3少了80%；- 大模型竞技场Arena显示GPT-5拿到了迄今为止最高的分数（图2），在几乎所有分类里都取得了第一名，当然，在我看来基准测试越来越没有意义了，太容易刷题了；- 另一家主流基准测试平台Artificial Anlys则发现GPT-5的不同型号之间差别很大，满血版能排第一，低配版则在中下游（图3）；- 目测GPT-5的长上下文遵循能力是在为Agent做足准备，不会轻易丢失工作流程或是「撞墙」，工程化的进步很明显。

45. 在对 GPT-5 进行密集使用一天（主要进行投资分析）之后，注意到一个问题：GPT-5 普通版本在数据上仍然会呈现较为严重的错误/幻觉。在（主动/被动）切换到 GPT-5 Thinking 之后，数据的准确性有大幅度提升。所以 OpenAI 所说的准确性提升/幻觉降低，目测可能仅存在于 Thinking 模型（既原来的 o 系列）之中。

46. IDC有个报告是我从去年就开始注意的：中国大模型公有云服务市场分析，这是对国内AI产业「商品化」最客观也是最真实的数据反馈。它直接反映了大模型的应用规模，而不是把IaaS、PaaS打包一起统计，可以说是tokens经济最核心的指标。比如去年中国整个公有云的Tokens调用量几乎是从无到有的飙升到了114.2万亿次，已经呈现出了爆发趋势，前天IDC又更新了今年上半年的报告，Tokens的调用总量达到536.7万亿次，半年的时间干了去年全年接近5倍的活儿。这张环比数据表（图1）的信息量很大，可以看到2个异军突起的增长拐点，分别在2024年7月和2025年2月，这两个时间发生了什么事？2024年7月，豆包掀起大模型降价风潮的影响出现，因为把旗舰模型的计费标准从「几分钱」降低到「几厘钱」，几乎是以一己之力凭空创造出了大模型公有云这个市场；2025年2月，DeepSeek-R1全球爆火，不但打响了大模型领域的成本革命，也把AI云的负载压力从预训练切换到了推理，从此开源模型百花齐放，进一步促进了模型商品化的渗透率。整个连锁反应的结果，就是MaaS（模型即服务）这种商业模式的拔地而起，以及最早布局MaaS的火山引擎，现在拿到了49.2%的市场份额，相当于全行业的半壁江山。注意，这个统计并不包括豆包、抖音等字节内部产品，完全是外部企业客户的调用量。当然，MaaS只是AI云的赛道之一，基于统计口径的不同，阿里云、百度云也都能在IaaS、PaaS等赛道拿到另外的第一名，但就含金量而言，MaaS是最能证明大模型行业发展情况的晴雨表。因为MaaS的调用量大，也够直接，模型好不好用、该怎么改的评测集，都是只有通过调用才能得到的信息，卖GPU是拿不到这类数据的，所以火山引擎从一开始就是把MaaS作为AI云的核心目标，这对兄弟部门的豆包也有帮助：「大的使用量，才能打磨出好模型，并且大幅降低模型推理的单位成本。」MaaS是一个边缘创新的典型产物，因为营收和利润的起点都很低，传统云厂商都不太看得上，还是卖算力最赚钱，像是甲骨文这种千亿美金级别的锁单带动股价飙涨，才是聚光灯下的主流叙事。但是对于开发者来说，原生化的AI云才是刚需，去买算力部署模型，门槛天然就高，比如我们都知道，DeepSeek已经是大模型里的价格屠夫了，但要训练一套完整的DeepSeek MoE模型，至少需要320张GPU，这就不是普通开发者能说上就上的。所以MaaS这种群众路线的服务才越来越受欢迎，它相当于一家模型商店，把市面上的模型都封装到了云上，开发者不必关心技术细节，只需按量付费，直接调用模型的核心能力——文本生成、图像识别、语音转换等——为己所用。有个对MaaS模式的体验形容特别恰当：拎包入住，丰俭由人。Quest Mobile在2025中国移动互联网半年大报告里也提到过一个点，在国内的AI应用侧，插件产品的规模要明显高于原生产品（图2），什么意思呢，就是大家期待的杀手级App，可能并没有那么快出现，与此同时，AI又已经变得无处不在了，以新功能的形式。在这个渗透过程里，MaaS市场就是最大的幕后功臣，一个社交产品的开发者，如果想要新增一个AI头像的绘制功能，完全可以不用重复造轮子，专门训练一个图片模型出来，而是可以像去超市购物那样，在MaaS市场里挑一个价格和性能最适合的，然后用接口的方式加到自己的产品里，即开即用。美国BI平台Databricks的负责人今年也说过来自业务侧的反馈：「大多数企业并不想成为AI专家，他们只是需要开箱化的AI解决方案，而且微调和管理开源模型的复杂性对他们而言依然是一个难以跨越的门槛。」所以像是OpenAI和Anthropic在面对免费平替的开源模型时还是非常能打，而拥有企业级服务经验的Salesforce和Oracle也在老树新芽般的高速增长，模型的原始智能水平固然重要，但更值钱的地方在于它驱动产品的质量和可用性。某种意义上，MaaS才是真正的大模型竞技场，像是火山引擎之所以占有率独一档，就是因为它能汇聚市面上最新、最领先的模型，还是用超市的比喻来理解，就是供应链的竞争力制胜，比如Google的新图片模型nano-banana刷屏之后，唯一能跟上硬刚的，就是字节的Seedream 4.0，刚刚登顶LMArena，而在火山引擎，这些顶级模型都在摆货架上「予取予求」。而且即便有微调和训推需求，火山引擎的Infra效率也是行业领先的，像是DeepSeek-V3.1这种开源模型在火山引擎上的表现指标也非常漂亮，这些都会最终体现到开发者的体验端，形成用量越多、进步越快的正循环。前几天看到有条推文，说OpenAI曾经明确表示GPT-4o、o1、o3、o3-mini这样说命名对用户来说太不友好了，要用GPT-5来做统一和简化，现在来看，这话OpenAI只做到了一半，确实只有GPT-5一个模型了，然而我们看到迎面走来的方阵分别是：GPT-5、GPT-5 auto、GPT-5 thinking、GPT-5 pro、GPT-5-mini、GPT-5-nano⋯⋯ 本质上，模型商品化的主要瓶颈，还是Tokens不够用，于是不得不人为设置各种档位，在让大模型变成自来水那样按需取用的生活资源这件事情上，MaaS平台的用武之地和长期价值，一定会与日俱增。你们也可以参与预测一下，半年后IDC公布2025年全年中国大模型公有云的Tokens调用量时，会出现一个什么量级的数字？

47. 实测GPT-5：写作坠入谷底，编程一骑绝尘。

48. 准备好迎接AI再一次加速了吗？传闻里GPT-5最早八月就要发布了。这次会分大中小三个版本，覆盖从专业开发到日常轻应用的各种场景。核心升级是直接内置了o3推理能力，说白了就是更聪明，更能理解你的复杂指令，甚至帮你主动思考怎么完成任务。而且OpenAI七月底还会先放出一个开源模型，让大家提前感受下新架构的威力。技术本身还在其次，主要是这个迭代速度，真的在重塑很多行业的根基了。#chatgpt#ChatGPT#有点东西##人工智能#

49. #GPT5能否改变AI行业格局##OpenAI官宣GPT5发布时间#Open AI的GPT5听说明天凌晨正式发布，大家觉得GPT5会进一步改变如今的行业格局吗？现在估计大家在工作中没少用DeepSeek或者豆包吧？只需要一句话，现在的模型就能帮你直接生成图片和视频，这放在五年前想都不敢想。既然现在的AI打通了多模态和思考能力，那下一步一个就是要打通他们的“做事”能力了。博主我预计GPT5会成为一个AI助理，你可以直接输入一个需求，让它自己收集并整理数据，以后做收集和汇报就变得很简单了，人们不需要再手动做报表了。不过也有消息称，GPT5的提升并不大，似乎要进入瓶颈期了，不知道到时候发布会上重点强调哪些部分呢？

50. 实测文心5.0 vs GPT-5.1 用户只认好不好用

51. GPT-5.1 来了（Gemini 3也不知道啥时候），这不是一次大的升级，主要提升不是在智能，而是更会聊天了。主要更新了两个模型：Instant（日常快模型）和 Thinking（深度思考模型）。Instant 模型变得更暖更有人味儿了，比如说以前的 GPT-5，你跟它说“我压力好大”，它会像个健康手册一样，给你列出 1-2-3 条呼吸法和放松技巧。而 GPT-5.1 Instant 会说：“嘿，哥们，我懂你。这太正常了。要不试试听点 lo-fi 音乐？或者 Gorillaz 的伴奏？”感觉在往 GPT-4o 上回调。GPT-5.1 Thinking 模型学会了“该快则快，该慢则慢”。遇到简单问题，它回答得比以前快。但遇到真正复杂的难题，它会花比以前更久的时间去“深度思考”，确保答案更周全。这次更新的另一大重点，是“调教”AI 变得更简单直接了。现在自定义指令(Custom Instructions) 提供了更丰富的预设人格，比如“专业”、“坦率”、“古怪”，你可以随时切换。你可以用滑块来微调。比如“你希望我多热情？”、“要多简洁？”、“用不用表情符号？”。这比写大段的指令直观多了。这些设置可以即时生效。以前，你必须开一个新聊天，设置好的指令才能生效。现在，你可以在同一个聊天里，中途改变它的人设。完整详情：网页链接

52. GPT-5 来了，还免费，牛马真有救了

53. 以后和你同台竞争的，除了其他人类，还有AI。红衣大叔周鸿祎的微博视频

54. 如何评价OpenAI于8月8日发布的GPT-5系列模型？是否达到了类似GPT-3到4的跨时代提升？

55. GPT-5难产内幕曝光，核心团队遭挖空，推理魔咒难破，靠英伟达续命

56. 实战研究：GPT-5 能成为数学家吗？

57. GPT-5内测抢先公布：日常推理首次击败人类，编程数学科学问题能力都很强

58. 【中信证券：GPT-5发布美股科技领域建议布局AI计算芯片等】财联社8月10日电，中信证券研报表示，近期OpenAI发布GPT-5，引发资本市场关注。该模型推理能力进步明显，定价与Gemini 2.5 Pro等主流模型持平，性价比显著提升。而在垂类场景如编程和医疗上，GPT-5亦有不错的测评表现，展现出良好的场景拓展潜力。OpenAI等模型厂商近期的快速更新迭代的影响包括：科技巨头在前沿模型领域的军备竞赛、推理&scaling law&多模态等带来的算力持续爆炸式增长、推理能力提升带来复杂应用场景解锁可能等。美股科技领域，建议继续围绕基础设施、AI应用等环节，重点布局AI计算芯片、HBM、AI网络设备、IDC、基础&应用软件、互联网服务等领域。

59. 终于发布的GPT-5，和它改变世界的982天

60. OpenAI 暂停广告业务，全力「死磕」谷歌 Gemini，这一战略调整将如何影响 AI 行业格局？

61. GPT-5背后的体验拉扯：是精确逻辑还是创意泛化？

62. GPT-5的野心比技术更致命

63. Gary Marcus | GPT-5：姗姗来迟、过度炒作、平淡无奇。而这还不是最糟的。

64. 奥特曼曝惊世预言：2035年GPT-8治愈癌症！人类将为算力爆发三战

65. GPT-5难产，外媒爆料：性能提升不大，OpenAI高管Slack上当众破防

66. Sam Altman：GPT-5 只是开始，超级智能才是终局，未来的孩子永远不会比 AI 聪明

67. GPT-5暴写“屎山代码”，14个Prompt，看穿GPT-1到GPT-5七年智商进化史

68. OpenAI女CEO太狠了，智商148，GPT-5才是真印钞机

69. GPT-5 究竟处于一个什么水平？

70. 【GPT-5加速全球AI竞赛：中国如何跟进】GPT-5加速全球AI竞赛：中国如何跟进（作者丨谭寅亮刘耿）2025年8月7日，OpenAI发布了迄今最先进的大语言模型GPT-5，性能在推理、代码生成、写作和多任务处理上全面提升，幻觉率显著下降，并通过智能路由机制优化响应速度。免费用户可使用基础版本，高级用户享有更高调用额度。CEO Sam Altman将其形容为“仿佛有一位博士专家在身边”，并称这是迈向AGI的重要一步。此次发布在全球引发热潮，也让“谁将引领下一代AI发展”这一问题再次成为焦点。事实上，早在2025年5月8日，美国参议院就举行了题为“赢得AI竞赛：加强美国在计算和创新方面的能力”的听证会，Altman在发言中强调AI是国家战略级基础设施，与电力、互联网同等重要。他提出“双重革命”——“丰富的智能”和“丰富的能源”，呼吁大力投资算力、芯片、数据中心和能源供应，并反对繁琐的事前审批，主张通过“监管沙盒”等方式保障创新速度。美国政商各界在会上明确将AI视为未来国家竞争力的制高点，强调必须在与中国的竞赛中取胜。这一背景下，中国需要正视在基础设施、监管政策和创新能力上的差距，制定更具前瞻性的应对策略。

71. 奥特曼：我承认GPT-5发布搞砸了

72. GPT-5两周内发布，内测猛料流出？GPT-6或已开始训练，奥特曼剧透百万GPU

73. GPT-5发布：不搞黑科技，主打实用便宜

74. “还我GPT-4o！”GPT-5为何引起一些AI用户抗议？｜热议

75. 研究人员用 GPT-5 连破 10道「百年悬案」级的埃尔德什难题，真实情况如何？AI会重塑数学研究吗？

76. “还我GPT-4o”！奥特曼强推GPT-5惹怒网友，紧急公关来了

77. GPT-5离“神级AI”还有多远？

78. OpenAI惊人自曝：GPT-5真「降智」了，但重现「神之一手」，剑指代码王座

79. 被低估的GPT-5！OpenAI给7亿人解锁最强AI，大众智能一夜撕裂旧秩序

80. GPT-5首次会推理，OpenAI联创曝AGI秘诀！超临界学习吞噬算力

81. Claude4+GPT-5-High，AI编程最佳组合

82. 智能治理GPT-5发布释放信号：全球AI治理竞合的深层影响

83. GPT-5 深度解析：统一架构、全能升级与 AI 可靠性的全新里程碑

84. GPT-5 震撼发布：博士级AI降临，是技术飞跃还是OpenAI的生态棋局

85. GPT 5震撼发布，开启AI新纪元？

86. OpenAI 战略调整：旧模型回归、GPT-5 限制与算力扩张的三角博弈

87. 「开发者私下更喜欢用GPT-5写代码」，Claude还坐得稳编程王座吗

88. GPT-5 具体强在哪儿，为什么能划时代

89. 热点关注丨OpenAI双巨头首次详解GPT-5，不是下一代GPT，终极形态是AI研究员

90. GPT-5震撼发布！人类专家级AI助手正式登场

91. GPT-5 如何“统一”推理与多模态能力：OpenAI 的架构决策观察

92. OpenAI今年不推出GPT-6，GPT-5系列持续迭代

93. OpenAI亮出垂直野心 GPT-5能啃下多少行业硬骨头？

94. 最强GPT-5终终终于来了，全球免费用！全方位暴涨至博士级水平，质量与响应速度取得质的突破！奥特曼：通往AGI，网友：GPT6呢

95. GPT-5（Orion）技术拆解：多模态、长上下文与工业落地的底层逻辑是什么？

96. GPT-5-Codex发布，Claude Code一夜成鸡肋

97. 8月8日 OpenAI 发布会GPT-5 核心信息总结

98. AI行业重大突破！OpenAI数据破局，GPT-5强化学习成科技关键变量

99. AI的迭代与速度研究报告：以GPT-5为核心案例分析

100. OpenAI发布其最强大AI模型GPT-5

101. OpenAI 发布新一代旗舰模型 GPT-5

102. OpenAI发布GPT-5-Codex：深度解析及其对软件工程的影响

103. 对 GPT 5 模型路由机制的深度解析

104. 一文看GPT-5大模型测评及要点总结0808

105. GPT-5呼之欲出，引发五大技术猜想，阿尔特曼为何“感到恐惧”

106. 新一代AI模型GPT-5性能突破

107. 史上最强！GPT-5诞生 AI界的iPhone时刻

108. GPT-5 之后，我们离 AGI 更近了，还是更远了？

109. Claude Code与 GPT-5-Codex：AI编程助手大对决

110. 刚刚，GPT-5 正式发布！奥特曼：这是全球最好的模型

111. GPT-5 为啥不 “胡说” 了？OpenAI 新论文讲透了

112. GPT-5之后，大模型竞争进入“毫米级差距”时代

113. 【实测】GPT-5 发布！世界最强模型有何突破？

114. GPT-5强势登场，AI革命再升级！！！

115. OpenAI发布GPT-5引爆AI新纪元：技术飞跃与商业暗战背后的深层博弈

116. OpenAI重磅更新GPT-5.1，打造更智能、更善对话的ChatGPT

117. GPT-5震撼发布！一文读懂GPT-5发布会全部亮点：10大新功能+价格表曝光

118. GPT-5 发布前夜全景盘点性能突破与隐藏焦虑

119. GPT-5，放了个哑炮

120. GPT-5.1-Codex-Max发布：正面迎战Gemini 3.0，AI编程竞争白热化

121. 最新GPT-5技术报告深度解读：“双核”架构与安全革命，AI游戏规则变了

122. GPT-5发布：一场改写AI格局的\

123. GPT-5.1-Codex-Max 登场：AI 编程的 3 个关键信息差，多数人没看懂

124. OpenAI首席执行官奥特曼：即便亏损也要在GPT-5发布后继续投入

125. GPT-5，AI的“登月时刻”来了，奥特曼现场发布，三位一体博士级智能体

126. GPT-5发布即翻车！奥特曼深夜承认：图表出错，模型变笨。用户只想用回GPT-4o

127. GPT–5，AI届的“瑞士军刀”！

128. GPT-5发布会通俗解读：AI迎来历史性突破

129. GPT-5.1 vs Claude 4.5深度实测：谁是真正的AI王者？

130. GPT-5-Codex引爆编程工具革新，安全与效率双突破

131. gpt-5-codex超越Claude成为最强编程模型

132. Claude Sonnet 4.5 vs GPT-5-Codex：两周深度使用后的真实对比

GPT-5是技术飞跃还是无奈之举？1200+用户观点大碰撞

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