8月8日，今天凌晨OpenAI重磅上線了GPT-5，距離GPT-4的發佈已經足足過去了兩年時間，在此期間，Claude、Gemini、DeepSeek等各家大模型先後上線，本次的GPT-5也是一個多小時的超長髮佈會，CEO山姆·奧特曼擔任主持，首席研究員Mark Chen等多位科學家進行技術演示，今天這篇文章就來一起看看發佈會上的新內容！
01 GPT-5
GPT-4是在2023年3月發佈的，
本次的GPT-5足足練習了兩年半的時間，
之前GPT-4o的光芒逐漸被市場消化，各家競品以前所未有的速度崛起，
Anthropic的Claude Code統治代碼生成，
谷歌憑藉強大的整合能力推出Gemini系列，
DeepSeek這樣的新興力量也在用高效性能和成本優勢競爭，
最近幾個月，阿里的Qwen3和Kimi的K2等國產大模型也相繼推出，
GPT大模型領域早就過了OpenAI一家獨大的局面。
在這樣的背景下，GPT-5的發佈會承載了外界了前所未有的期望，
用山姆·奧特曼的話來說，這就是史上迄今爲止最強AI，
“GPT-4像是與大學生交流，而GPT-5可以讓你第一次感覺到，
自己正在和各個領域的專家對話交流。”
GPT-5的目標就是超越回答問題的侷限，直接延伸到主動執行任務，
可以讓用戶擁有一支完整的專家團隊，協助我們進行專業研究。
發佈會上，OpenAI的首席研究員Mark Chen和Max介紹GPT-5的測試性能，
在LMArena（AI模型評測）上，GPT-5以總分1481分，
略超Gemini 2.5 Pro、Claude Opus 4和Grok 4，
創下了LMArena歷史最高紀錄，同時在LMArena全部8個評測類別中均位列第一。
首席研究員Mark Chen
02 編程&數學推理
首先是編程。GPT-5在SWE-bench真實軟件開發任務測試創下新紀錄，
SWE-bench的數據來自真實的開源 GitHub 項目，
包含issue中提的Bug、對應的代碼倉庫狀態和PR合併的代碼改動，
GPT-5比本週剛剛發佈的Claude-opus-4.1成績還要略高0.4%。
SWE-bench這裏柱狀圖有問題：52.8居然大於69.1
數學推理領域，GPT-5 pro在AIME2025擊敗了市面上雖有的其他模型；
最震撼的還有醫療等高風險領域，
GPT-5的可靠性和準確度大幅提升，幻覺控制非常好，
開源提示詞LongFact-Concepts幻覺率僅0.7%，HealthBench錯誤率僅1.6%，
用戶日常交互精準響應錯誤率4.8%，遠低於GPT-4o的20.6%，
企業用戶可訂閱200刀/月的GPT-5 Pro，專業場景中的錯誤率僅 同類的1/5~1/10。
Rennie Song介紹收費模式：GPT-5有免費、plus和Pro三種套餐。
免費用戶可使用GPT-5，但需遵守使用限制，
達到使用限制後，將切換到GPT-5 Mini；
20刀/月的Plus用戶額度比免費用戶高，
基本滿足日常高頻需求，語音功能幾乎無限制；
200刀/月的Pro用戶可以GPT-5 Pro模型獨佔，
支持深度推理（Thinking模式），能處理複雜任務；
GPT-5提供三檔API，均支持400K上下文長度，128K輸出。
研究員Rennie Song
OpenAI多模態研究員Elaine Yan介紹了一箇中學物理教學場景，
學生提出學習要求，比如想要了解伯努利效應，
GPT-5不需要額外時間思考就能立即給出答案，
繼續追加請求“能不能做個動畫展示氣流和升力”，
GPT-5啓動深度思考流程，可以看到它直接用React + Tailwind CSS編寫前端代碼，
然後再用SVG動畫模擬機翼周圍氣流動態，現場屏幕顯示動態畫面，
當氣流流經機翼時，壓力值實時變化，升力數據隨參數調整動態刷新。
多模態研究員Elaine Yan
03 寫作
GPT-5的寫作能力也得到提升。發佈會上，研究員讓GPT-4o與GPT-5同步生成結果進行對比，
"請爲已退役的ChatGPT舊模型（如GPT-3）撰寫一篇悼詞，要求真誠溫暖且充滿希望"
這時如果GPT-5檢測到任務涉及情感表達與人文關懷時，就會自動啓用 Thinking 模式，
GPT-4o輸出有很嚴重的模板痕跡，AI味道太濃，
而GPT-5更加人性化，用RLHF訓練大幅減少無意義讚美詞，
免費版用戶場景中諂媚語句減少69%。
而且GPT-5的文學性也更強，能處理複雜文學結構，
比如無韻律的抑揚格五音步詩、自由體詩，
還能根據指令自動匹配文風，非常有意思。
筆者補充：個人感覺GPT-5寫作對比4o有退化，而且不如Gemini 2.5 Pro。
04 代碼能力
GPT-5的代碼能力也有很大的進步。
發佈會直播弄了一個法語學習APP的演示，給出Prompt：
“爲伴侶構建一個法語學習網站，需包含抽認卡、測驗、進度追蹤”
GPT-5可以自動識別任務，
拆解成前端開發、遊戲邏輯改造、語音合成和本地數據存儲。
然後再進一步給出要求：
將貪喫蛇遊戲改編爲‘老鼠喫奶酪’版本——每喫一塊奶酪需播放對應法語單詞發音。
這也是Vibe Coding，一個沒有任何編程經驗的演示者使用自然語言提示，
也能讓GPT-5完成一個完整的法語學習Web應用。
05 語音能力
GPT-5的語音功能現在已經免費向所有用戶開放，而且延長了使用時間，
技術細節上，語音模型新增四種人格化預設：冷嘲型、理性型、傾聽型、學霸型，
GPT-4o的對話過度奉承，而GPT-5更加自然，
Roshan介紹了一個用戶要求模擬在韓國咖啡店點單場景，
“我要一杯冰美式咖啡”，並同步輸出韓文注音與英文翻譯
可以設計蘇格拉底式提問分步引導。
OpenAI研究員Roshan王若宸
06 安全機制
GPT-5幻覺率比前代降低45%，安全方面也有提升，
這次還新增了一個Safe Completion安全補全的機制，
以前用戶問個什麼問題，GPT可能會直接道歉無法輸出，
現在是引導用戶查閱官方安全手冊，
如果用戶真的確實需要這些內容，
GPT-5會協助用戶通過安全的方式來處理這些複雜場景。
07 Vibe Coding
Vibe Coding譯爲氛圍編程，核心就一句話，
用自然語言描述功能需求與設計意圖，
再由AI自動生成可運行代碼，實現“所想即所得”。
OpenAI聯合創始人Brockman
研究員Michelle介紹了三款API：GPT-5、GPT-5 mini和GPT-5 nano，
可調整推理強度、自定義工具，滿足不同的成本和延遲需求，
其中GPT-5 nano 內存佔用僅 2GB，可在手機端離線運行。
發佈會現場，研究員Adi Ganesh展示了Vibe Coding的一個財務儀表盤案例，
“爲創業公司 CFO 設計一個交互式財務儀表盤，需展示收入趨勢、客戶細分和關鍵 KPI，要求界面美觀且支持動態交互。”
GPT-5遵循指令使用Create Next App創建Next.js項目，完全從零開始，
然後拆解任務爲三個並行模塊：KPI 卡片（收入/利潤/現金流）、
動態折線圖（收入趨勢）和客戶分層餅圖（按行業/規模劃分），
代碼生成速度很快，而且還可以不斷進行審美優化，
編譯時發現CSS渲染延遲Bug，GPT-5可以回滾代碼定位問題，
然後重寫樣式表、重新部署，全程無需人工干預。
Cursor的CEO Michael Truell也來到發佈會現場，演示了代碼庫分析能力，
他把GPT-5接入Cursor，挑戰一個OpenAI官方Python SDK的遺留問題，
GPT-5很快自主完成對代碼庫的掃描，然後定位到問題模塊，
接下來編寫修復方案，跑通測試生成PR。
以上便是本次發佈會的重點內容。
會後大家普遍吐槽PPT裏有不少數字標註有問題，
等了兩年半結果升級的內容不如預期，
而且如果你的賬號可以用GPT-5的話，還無法手動去選擇舊模型，
只有團隊、企業和教育版用戶可以訪問舊模型（需要手動在設置裏開啓）。
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