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汇总下最近关于 GPT-5 的信息(泄露版)

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你有没有这种感觉?最近 AI 圈像是压着一口锅,所有人都在等一样东西出来。


GPT-5。


不管你是不是 AI 行业的人,这几个字现在都开始有点玄学意味了。只能说 Sam Altman 能不能别在营销上整手段了。跟个搞预告片的导演似的,一边说“我们很快发布”,一边在播客里自爆“GPT-5 的推理速度快得让人害怕”,然后又补一句:“我们会慎重推出”。


可问题是,到现在,我们看到的 GPT-5,全是些“半真半假”的消息。


一起看看截止到现在所有关于 GPT-5 的泄露信息都有啥了。


一、GPT-5,到底啥时候上线?


虽然 Altman 在 2023 年说过“GPT-5 都还没开始训练”,但那句话放到现在,就和“我今天晚上不吃宵夜”一样,听听就好。


到 2024 年,他的口风就开始变了。先是在斯坦福的演讲里说“我们非常确定 GPT-5 会比 GPT-4 更聪明”,再到 2025 年初,干脆官宣:“我们将整合所有模型能力,以 GPT-5 为唯一核心。”


从 8 月初开始,他的 X 账号就像开了挂一样,一连发了三条暗示——



今天他在一条“即将进入 SaaS 的快时尚时代”的神秘推文下终于放出 GPT-5 的实测。



这节奏不是“慢慢试探”,像极了产品上线前最后一次集中轰炸。按照以往的套路,OpenAI 每次都是疯狂暗示 → 小范围放出 → 产品即上线。所以可以合理推测,GPT-5 真的快了。


二、GTP-5 难产内幕?


问题是,它为啥拖了这么久?


8.1 日 The Information 写了一篇名为《Inside OpenAI’s Rocky Path to GPT-5》的文章,标题翻译一下就是:GPT-5,是磕磕绊绊被拼出来的。


你能从中读出几个核心意思:


  • 第一,GPT-5 是有提升的;


  • 第二,没想象中那么炸裂;


  • 第三,过程比大家以为的还乱。


先说模型本身。


据几位开发者透露,GPT-5 在编码、数学、执行复杂任务上的能力,确实比以前更强。


尤其在代码生成这块,不但能“写得对”,还能自动补功能、调美观,最关键的是,它能在几乎零监督的情况下,自行规划一系列任务、判断“什么该做、什么时候做”。


听起来是不是很像 AI Agent?没错,GPT-5 可能是目前离这个目标最近的主流模型之一。


但,它并不是那种 GPT-3 到 GPT-4 那样的代际飞跃。


原因很多。


首先是 Test-Time Scaling 这种“算力换智商”的思路,在研究阶段效果惊艳,一到实际部署里就不灵了,推理结果直接掉线。


有人直接指出,GPT-5 真正的问题,是从“做实验”到“变产品”这一步,卡住了。实验时表现好,一转成对话模型、商用 API,效果就打了折扣。


在组织层面 OpenAI 也在面临难题。


今年 Meta 从 OpenAI 挖了一大波核心研究员,其中不少是做推理模型的骨干。人才流失一出,OpenAI 内部直接“破防”。


研究副总裁直接在 Slack 里给领导发火,说要休假冷静一下(虽然最后也没真请假)。


外部对手抢人,内部压力飙升,高层还得一边忙着和微软谈架构重组、一边筹备上市进程。


而微软这边,也不是完全服帖。虽然有独家 IP 使用权,但在利润分配、技术归属上还是暗流涌动。有内部人说,OpenAI 现在最大的难题,不只是搞技术,而是“搞平衡”。


搞技术也不轻松。Orion 模型原本是 GPT-5 的预备名,结果表现不如预期,最后只能降级当 GPT-4.5 发出去,反响平平。


o3 模型虽然内部测得不错,但一转入 ChatGPT 就掉线,甚至比 o1 还差。最直接的原因是:它一旦要“听懂人话”,反而不如在模型语境里自由发挥。


那 OpenAI 有没有后招?有。


通用验证器——Universal Verifier。


这玩意说白了就是“AI 批改作业的 AI”。它会根据一大堆研究文献、任务规范,对另一个模型生成的答案打分、评分、甄别逻辑通顺与否,反过来逼迫模型在训练时“说人话、讲道理”。


这可能是 GPT-5 最后的技术王牌,也是它不会胡说八道的底气。


而也正因为这一系列落地技术逐步清晰,OpenAI 的融资节奏也一路提速:从 3 月 25 亿美元,到 7 月直接超募到 83 亿,估值直冲 3000 亿美元。


如果 GPT-5 真能兑现这些底层结构,它还真配得上这个价位。


三、GPT-5 将带来哪些突破?


你很难用一句话说清楚 GPT-5 的能力变化,因为它相对于之前的更新,这次更偏向于整体换代。



如果说 GPT-4 是把你变成一个会用 AI 的人,GPT-5 就是要让 AI 像一个能真正协作的搭档。


第一个突破,是它终于“长了脑子”。


它不会再只是一个“等你提问”的答题机器,而是主动理解上下文、判断意图、触发工具,自己决定“要不要联网查”、“该不该画图”、“是不是调用计算器”。


它在单次对话中就能“想 → 查 → 算 → 答”一气呵成。


你说它是 Agent 也好,是高级助手也行,反正它不再等你一句一句喂了,变成一个初级的自主体。


第二个突破,是它终于“记得牢你”。


GPT-4 虽然理论上有 32K 上下文,但你说过什么、提过什么项目,它常常还是会忘。GPT-5 据说支持百万级 token 上下文窗口,再加上长期记忆能力,会记住你聊过的公司、你用的风格、你讨厌的词。



这对日常用户来说是体验升级,但对企业和 Agent 开发者来说,才是真正的“能力解锁”:它终于能做长流程的任务了。


第三个突破,是它的多模态真的“成型”了。


GPT-4V 是能看图,但很多功能靠外挂插件撑起来。


GPT-5 把这些统统原生内建:图像、语音、视频输入输出,文本转图、语音转文本、联动联网搜索、浏览器能力、函数调用……这些能力不再靠你点开,而是系统自动调度。



你发张 PPT 截图,它能识别结构、提取数据,还能反问你“你是不是想我改一下?”


第四个突破,是它终于“答得像人”。


不只是风格像,而是逻辑线像。它背后的“通用验证器”机制,让模型训练过程更像是一场高强度论文写作——你不能只写出答案,还得给出让人类审核员满意的过程。


所以 GPT-5 出来之后,不只是“更聪明”,更像是“说话更有道理”。它不只给你结论,还能讲出怎么推理来的,错了也会自我修正。


这些改进听起来像“锦上添花”,但一旦组合到一起,你就能感受到一个完全不一样的 AI 使用体验:你不再是工具的操作者,而更像是与之并肩工作的合作者。


这,可能才是 GPT-5 的最大变化。


信息来源:


1.https://www.theverge.com/notepad-microsoft-newsletter/712950/openai-gpt-5-model-release-date-notepad


2.https://www.theinformation.com/articles/inside-openais-rocky-path-gpt-5


3.https://x.com/kimmonismus/status/1886385396264968331


4.https://www.vice.com/en/article/openai-cancels-o3-ai-model


5.https://decrypt.co/328500/openai-gpt-5-surprise-hit-summer-what-expect


6.https://x.com/sama/status/1889755723078443244


7.https://x.com/sama/status/1952084574366032354


8.https://x.com/sama/status/1952070519018373197


9.https://x.com/sama/status/1951695003157426645


文章来自于微信公众号“夕小瑶科技说”,作者是“R.Zen”。


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