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值得關注的是——OpenAI 的 GPT-5 預計將于今年夏天發(fā)布。它會成為 AI 重磅炸彈嗎？

Sam Altman 在 6 月份公司首次播客節(jié)目并隨意提到，該車型將融合之前車型的功能，并“可能在今年夏天的某個時候”上市。

一些 OpenAI 觀察者預測它將到達在接下來的幾周內(nèi)。分析OpenAI 模型發(fā)布歷史指出，GPT-4 于 2023 年 3 月發(fā)布，GPT-4-Turbo（為 ChatGPT 提供支持）于 2023 年 11 月發(fā)布。更快的多模態(tài)模型 GPT-4o 于 2024 年 5 月推出。這意味著 OpenAI 一直在更快地完善和迭代模型。

但對于競爭如此激烈、發(fā)展如此迅速的人工智能市場來說，這還不夠快。今年 2 月，在 X 上被問及 GPT-5 何時發(fā)布時，Altman 說“幾周/幾個月”。幾周確實變成了幾個月，與此同時，競爭對手正在迅速縮小差距，Meta 斥資數(shù)十億美元在過去的 10 天里，OpenAI 花費了數(shù)百萬美元來挖走一些頂尖科學家。

根據(jù) Menlo Ventures 的數(shù)據(jù)，OpenAI 的企業(yè)市場份額暴跌從 50% 上升到 34%，而 Anthropic 則從 12% 翻了一番，達到 24%。谷歌的 Gemini 2.5 Pro 在數(shù)學推理領域徹底擊敗了競爭對手，DeepSeek R-1 成為“革命性”的代名詞——擊敗了閉源替代品——甚至 xAI 的 Grok（之前僅以“趣味模式”配置而聞名）也開始受到程序員的重視。

對 GPT-5 的期望

根據(jù) Altman 的說法，即將推出的 GPT 模型將有效地一個模型統(tǒng)治所有模型.

GPT-5 有望將 OpenAI 的各種模型和工具統(tǒng)一到一個系統(tǒng)中，從而無需“模型選擇器”。用戶無需再在不同的專用模型之間進行選擇——一個系統(tǒng)即可處理文本、圖像、音頻以及潛在的視頻。

到目前為止，這些任務分布在 GPT-4.1、Dall-E、GPT-4o、o3、Advanced Voice、Vision 和 Sora 上。將所有內(nèi)容集中到一個真正的多模態(tài)模型中是一項相當大的成就。

技術規(guī)格看起來也雄心勃勃。該模型預計將顯著擴展上下文窗口，可能超過 100 萬個標記，一些報道推測其甚至可能達到 200 萬個標記。就上下文而言，GPT-4o 的最大標記數(shù)為 12.8 萬個。這相當于處理一章內(nèi)容和消化整本書的區(qū)別。

OpenAI 于 2024 年開始在 GPT-4-Turbo 中推出實驗性記憶功能，使助手能夠記住用戶姓名、語氣偏好和正在進行的項目等詳細信息。用戶可以查看、更新或刪除這些記憶，這些記憶是隨著時間的推移逐漸建立起來的，而不是基于單次交互。

在 GPT-5 中，記憶預計將更加深度集成和無縫銜接——畢竟，該模型將能夠處理近 100 倍的關于你的信息，可能擁有 200 萬個標記，而不是 8 萬個。這將使該模型能夠在幾周后回憶起對話，隨著時間的推移構(gòu)建上下文知識，并提供更類似于個性化數(shù)字助理的連續(xù)性。

推理能力的提升聽起來同樣雄心勃勃。預計這一進步將體現(xiàn)為向“結(jié)構(gòu)化思維鏈”處理的轉(zhuǎn)變，使模型能夠?qū)碗s問題分解為邏輯清晰、多步驟的序列，從而模擬人類的深思熟慮的思維過程。

至于參數(shù)，普遍的傳言是 10 到 50 萬億，甚至是一個引人注目的千萬億然而，正如奧特曼自己所說，“參數(shù)縮放的時代已經(jīng)結(jié)束”，因為人工智能訓練技術的重點從數(shù)量轉(zhuǎn)向質(zhì)量，更好的學習方法使得較小的模型變得極其強大。

這是 OpenAI 面臨的另一個根本問題：網(wǎng)絡數(shù)據(jù)耗盡進行訓練。解決方案是什么？讓人工智能生成自己的訓練數(shù)據(jù)，這可能標志著人工智能訓練的新時代.

專家們的意見

AI 代理鏈上競技場首席執(zhí)行官 Andrew Hill 表示：“下一個飛躍將是在可驗證域中生成合成數(shù)據(jù)。”記起，告訴解密“我們在互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模數(shù)據(jù)方面遇到了瓶頸，但推理方面的突破表明，只要有驗證機制，模型就可以生成高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)。最簡單的例子是數(shù)學問題，你可以檢查答案是否正確，以及代碼，你可以運行單元測試。”

希爾認為這是一次變革：“這一飛躍在于創(chuàng)造出比人類生成的數(shù)據(jù)更好的新數(shù)據(jù)，因為它通過驗證循環(huán)反復完善，而且創(chuàng)建速度要快得多?！?/p>

基準測試是另一個戰(zhàn)場：人工智能專家兼教育家戴維·夏皮羅期望該模型在MMLU上達到了95%的準確率，在SWEBench上也從32%飆升至82%——這幾乎是一個神級的AI模型。哪怕只有一半的準確率是真的，GPT-5都會成為頭條新聞。OpenAI內(nèi)部也對這個模型充滿信心，甚至一些OpenAI的研究人員在模型發(fā)布前就對其進行了大力宣傳。

不要相信炒作

專家解密接受采訪的一位人士提醒道，任何期待 GPT-5 達到通用人工智能 (AGI) 水平的人都應該抑制自己的熱情。希爾表示，他預計這將是一個“循序漸進的進步，偽裝成革命”。

Wyatt Mayham，首席執(zhí)行官西北人工智能咨詢公司更進一步，預測 GPT-5 可能會是“一次有意義的飛躍，而非漸進式的飛躍”，并補充道：“我期待更長的上下文窗口、更原生的多模態(tài)性，以及智能體行動和推理方式的轉(zhuǎn)變。我絕不指望它能帶來靈丹妙藥，但我確實認為 GPT-5 應該能夠擴展我們可以自信地交付給用戶的工具類型?！?/p>

邁哈姆表示，每前進兩步就會后退一步：“每次重大發(fā)布都會解決上一代產(chǎn)品最明顯的局限性，同時引入新的局限性?！?/p>

GPT-4 彌補了 GPT-3 的推理缺陷，但遇到了數(shù)據(jù)瓶頸。推理模型 (o3) 修復了邏輯思維，但成本高昂且速度緩慢。

Tony Tong，首席技術官智力人工智能——一個為投資者提供人工智能洞察的平臺——也持謹慎態(tài)度，期待一個更好的模型，但不像許多人工智能狂熱分子那樣期待改變世界的東西?！拔已鹤?GPT-5 將結(jié)合更深層次的多模態(tài)推理、更好的工具或記憶基礎，以及在協(xié)調(diào)和代理行為控制方面取得的重大進展，”Tong 告訴解密.“想想：更可控、更可靠、更具適應性?！?/p>

首席執(zhí)行官帕特里斯·威廉姆斯-林多 (Patrice Williams-Lindo)職業(yè)游牧者預測 GPT-5 只不過是一場“漸進式革命”。然而，她懷疑，它可能更適合日常 AI 用戶，而非企業(yè)應用。

威廉姆斯-林多表示：“可靠性、情境記憶、多模態(tài)性和較低錯誤率的復合效應，可能會徹底改變?nèi)藗儗@些系統(tǒng)的信任程度和日常使用方式。這本身就可能是一個巨大的勝利?！?/p>

一些專家只是懷疑 GPT-5 或任何其他 LLM 是否會被人們記住。

人工智能研究員 Gary Marcus 一直對純粹的縮放方法持批評態(tài)度（更好的模型需要更多的參數(shù)），他以慣常的方式寫道預測全年：“2025 年可能不會出現(xiàn)‘GPT-5 級別’的模型（這意味著根據(jù)社區(qū)共識判斷，這將是一次巨大的、全面的量子飛躍）。”

馬庫斯押注的是升級公告，而不是全新的基礎型號。話雖如此，這仍然是他不太有把握的猜測之一。

數(shù)十億美元的人才流失

不過，馬克·扎克伯格對 OpenAI 智囊團的突襲是否會推遲 GPT-5 的發(fā)布，目前還不得而知。

“這肯定會減緩他們的努力，”去中心化人工智能網(wǎng)絡的首席代碼維護者 David A. Johnston莫菲斯，告訴解密。約翰斯頓認為，除了金錢之外，頂尖人才在道德上也更愿意致力于 Llama 這樣的開源項目，而不是 ChatGPT 或 Claude 這樣的閉源替代方案。

不過，一些專家認為，該項目已經(jīng)發(fā)展成熟，人才流失不會對其造成影響。

Mayham 表示，“2025 年 7 月發(fā)布看起來是現(xiàn)實的。即使一些關鍵人才轉(zhuǎn)投 Meta，我認為 OpenAI 仍然走在正確的軌道上。他們保留了核心領導層，并調(diào)整了薪酬，所以看起來他們正在穩(wěn)步發(fā)展。”

Williams-Lindo 補充道：“OpenAI 的發(fā)展勢頭和資本儲備都很強勁。更重要的不是哪些人離開了，而是留下的人如何重新調(diào)整優(yōu)先事項——尤其是他們是加倍投入產(chǎn)品化，還是暫停以應對安全或法律壓力?！?/p>

如果以史為鑒，世界很快就會迎來 GPT-5 的發(fā)布，隨之而來的是一系列的頭條新聞、熱門話題以及“就這些了嗎？”的尷尬時刻。然后，整個行業(yè)將開始提出下一個重要的問題：GPT-6 何時發(fā)布？