GPT-5发布，普通人必看的8件事

ChatGPT用户能感受到的巨大变化，是GPT-5统一了命名权。

因为在之前，如果打开ChatGPT，里面光模型就有4o、o1、4.1、4.5、o3、o3 Pro等不同选择，每个模型下面还有自己自定义的使用场景，比如有些适合推理，有些能画图，还有一些在写作方面表现得很好。

但是，不管是新用户，还是每天都在使用的重度用户，在做任务之前都要纠结一下，我到底用哪个模型更好？用完之后，内心也会有强烈的不安全感，那就是“万一其他模型的表现更好呢？”

这次OpenAI用统一的GPT-5取代了之前的多个模型版本，在内部提供了一个类似“路由器”的机制，用来智能处理用户的请求。

举个例子，它会自动识别用户的需求，根据任务的复杂性进行优化处理。例如，如果你问“北京的天气怎么样”或“根据北京今天的天气，应该穿什么衣服”，默认模型会快速回答，不需要经过复杂推理。

但是，如果你问：“这个周末要去北京玩一天，如何避开下雨和堵车时间段，并给出两个适合家庭出行的方案”。这种问题就需要调用更强的推理模型来处理。

再进一步，如果你提出的是一个更复杂的任务，比如：“为一场五万人的大型音乐会做极端天气应急预案，并且参考我上传的市政指南、场地方合同和保险条款，输出一份应急预案指挥手册，要求里面包括角色、流程、话术和待办清单”，这种超复杂问题就需要使用更强大的Pro版本来处理了。

大家千万不要小看统一名字的价值，虽然很多重度用户常常质疑为什么不能自己选择o3版本来推理，为什么不能自己选择4.5版本来写作，但对于ChatGPT这样一个每周活跃用户已经达到7亿的产品来说，降低用户使用时的决策难度，是一件非常重要的事情。

这就像在高中学到秦朝历史的时候，我曾经对“把秦始皇统一度量衡这件事情的地位放到这么高”很不理解。

后来当我做了产研工作之后，才深刻地体会到不同团队、不同公司统一话语体系，技术上统一接口语言是一件多么重要的事情。

顺便说句题外话，不久前我在一本书中看到，秦始皇并不是公元前221年统一六国后，才一声令下颁布诏书统一度量衡的。

从湖南发掘出的一枚秦简显示，在统一六国前一年，秦国就已经在自己新占领的地区开始推行标准衡器，由地方官员一个县一个县地落地实行了。

在我们公司五层，有一间会议室的外墙上写着田溯宁老师对我们启发很大的一句话，就是“把复杂留给自己，把简单留给用户”。

对于GPT-5来说，背后的AI智能决策体系一定非常复杂，但这正是它的使命。对于用户来说，最重要的是能不能用最短的时间，解决自己的任务。从这个角度看，统一之前混乱的模型，是一个无论对内还是对外都能降低干扰的选择。

第二条，各项指标霸榜，但这并不重要。

GPT-5的编程能力相比前代，有极大的提升。现在大部分模型发布的时候，总要秀自己在各种测试里的排名。

但我认为这种测试排行意义不大，就像我们找一个同事来解决问题时，根本不会关心他当年是不是河南省的高考状元，也不会关心他在大学里有没有挂科，我们只会关心手头的这个活儿他能不能干好。

不过从社交媒体和很多朋友的测试来看，在编程这个领域上，无论是准确性、速度还是处理复杂任务的稳定性，GPT-5都比之前的o3版本有非常大的提升。

如果你不是做互联网行业的，或者不是做技术工作的，可能会很疑惑：为什么这么多AI工具，都如此关注AI编程？为什么今年这么多AI编程以及周边产品如此火爆？为什么每个大厂都在做自己的AI编程产品？

我来分享一下为什么大家都在卷AI编程。

首先，对于AI能力的发展来说，需要有标准化的任务，来检验AI到底能不能处理复杂任务，而编程就是这种任务。结果是不是合格一目了然，代码能运行能完成任务，那么这个AI的能力就是强大的。

哪怕AI非常努力，写了几万行代码，但如果最终不能运行，或者无法实现需求，那么这个AI的能力就是不足的。

其他类型的任务都没有编程任务这么简单粗暴。例如写作，有很多技术团队做自己的产品宣传时，会这么来说：“我们的产品不仅仅是写一篇几千字的文章，我们还能写代码、画图、做视频。”

其实，他们低估了“写文章”的难度。例如，同样是三千字的文章，高中生写的和莫言写的，怎么可能难度一样呢？而且每个人，对“什么是好文章”其实是没有共识的。

所以写文章、画图、做视频这些要求个人品味的技能，很难像AI编程一样进行标准化。例如，在这次GPT-5的发布会上，展示了一个让AI构建学习法语APP的项目，最终的完成度非常高，可以自定义词汇、修改界面设计，还有标准发音可供练习。

发布会上还展示了一个任务：输入某公司的大量数据，模型在5分钟内创建出一个可视化的财务数据看板。这在传统的数据研发流程中，至少需要大半天的时间，还得是那种经验非常丰富的数据工程师才能完成。

顺着这个方向发展，至少有一个趋势改变是会发生的。那就是各个岗位的人，在AI的帮助下，都能顺手写一个能解决精确任务的小工具，例如批量处理一大批复杂表格，或让AI每次直播后对每分钟的数据进行详细复盘。编程将不仅仅是程序员的专属技能。

当然，GPT-5虽然在编程方面进步很大，但大部分测试过的人仍然表示，整体水平还没有赶上它的竞争对手Claude，还需要努力。

第三条，幻觉率大幅度降低。

经常使用AI的同学，一定有被AI幻觉坑过的惨痛经历。特别是随着AI能力的提升，如果不是特别有警惕性或是特别资深，AI的许多幻觉回答会比真实答案更具迷惑性。

而这次OpenAI特别投入大量精力进行优化。例如，在网络搜索时，GPT-5出现幻觉或事实错误的可能性比GPT-4o版本低45%，而在思考推理时，GPT-5比o3版本包含事实错误的可能性低80%。

当然，除了回答中大幅度减少事实错误之外，GPT-5还会进行判断，对于一些明显无法完成的任务，它会明确表示自身能力的局限性和无法完成的任务。

这个迭代非常必要，因为之前版本的ChatGPT有一个问题，就是太听话了。它会默认无条件服从你，无论你要干啥，它都会先认为自己能干，然后去找办法，找不到的话，就开始胡编乱造。

但其实，如果能清晰地告诉用户，自己哪些任务能完成，哪些任务可能需要其他工具或者是人类自己去操作，这更符合未来人机协作的共同发展要求。

此外，今年OpenAI还撤回过GPT-4o的一次迭代版本，原因就是这个版本上线之后，发现AI对用户表现得非常谄媚，用过于热情甚至让人尴尬的语言去夸奖用户，从提问的问题到观察的角度，像是影视剧中阿谀奉承的奸臣。所以这次的GPT-5特别指出会降低之前版本的亲切度，一些不必要的表情符号也会减少。官方博客上提到，使用GPT-5更像跟一位拥有博士级智力水平且乐于助人的朋友聊天。

通过这几个迭代可以看出，OpenAI想要追求的是，AI和人类进行高质量和有建设性的对话。因为在这个前提下，幻觉、过度承诺和谄媚巴结，都会让人类用户对AI产生不信任的感觉。而这次GPT-5的很多迭代，其实在提高可靠性上下了很大的功夫。

第四条，对于开发者来说，这种通用模型的旗舰版本一定是非常贵的，想用上强大的功能，就要付出更多的费用。不过，这次GPT-5显著降低了API的使用成本，输入100万token的内容只需要1.25美元，输出同样体量的内容则需要10美元。

没有对比就没有伤害，几个竞争对手的旗舰模型，都要远远超出这个费用。例如最贵的是Claude Opus4.1，输入是15美元，输出是75美元，这个就是天价了。谷歌Gemini 2.5 Pro输入达到了2.5美元，输出15美元。甚至连OpenAI家自己的老一代模型，都要比这个更贵，所以这也能看出来，OpenAI想用GPT-5的性价比在企业市场跑马圈地。

要知道上半年，互联网女王Mary Meeker发布的《AI趋势报告2025》中，展示了一组冷热自知的数据。从训练模型这个角度来看，顶级模型的训练成本8年内飙升了2400倍，从千万美元级别跃升到了10亿美元级别。但从使用角度来看，模型推理成本在两年内暴跌99.7%。更直观点的说法是，两年前输出100万token，企业成本需要100美元，而到了2025年，同样的任务只需要0.3美元，所以Meeker把这个叫作“人类技术史上前所未有的效率革命”。

第五条，来自顶尖精英团队的低级槽点。

聊完GPT-5的亮点，现在也该谈谈槽点了。因为在发布会上，出现了一个不可思议的超低级错误。那就是在展示GPT-5在编程能力测试中，不经过思考的GPT-5版本的准确率是52.8%，而前一代的o3版本是69.1%，但是显示在柱状图上，52.8%竟然比69.1%显得更高大威猛。而就在同一张图上，o3的69.1%和4o的30.8%，柱状图的高度居然是一样的。

这两个低级失误，在咱们国内基本上是初中生都不会犯的错，但是现在却出现在一个全球顶尖AI团队最重要的产品发布会上。要知道他们中的任何一个人，要被Meta的扎克伯格挖走的话，年薪都能达到上亿美金。

看到这里的时候，我真的觉得有些恍惚。这并不是顶级AI公司第一次出现偶然失误了。之前在马斯克的xAI发布会上，也同样出现过图表的失真问题。在全球这么高关注度的一场发布会上，他们内部真的完全没有人去复核一下所有内容吗？甚至他们自己为什么没有让GPT-5来审核一下PPT呢？

这让我回忆起小学时班主任常对我说的一句话：“作为学生，笔都能忘带，这跟战士上战场忘记带枪有什么区别？” 也难怪有网友在X上，直接质疑OpenAI团队说：“连图表都出错，谁还能信任你们的AI呢？”

第六条，不要低估GPT-5的长期价值。

我刚才说了低级失误的槽点，包括网上也有大量的文章吐槽GPT-5这次发布，并没有跨时代的进步，OpenAI似乎已经黔驴技穷了。

我特别能理解大家的期待，就是GPT-5已经预热和宣传了很长时间，我们都希望看到AI能够有更耀眼的表现。但是我想跟大家聊一个备受瞩目的运动，那就是男子百米赛跑。

我们知道，现在百米赛跑的奥运会纪录，是2012年牙买加飞人博尔特在伦敦创下的，成绩是9秒63。世界纪录的创造者也是博尔特，他在2009年8月16日，第12届田径世锦赛上创造的9秒58，至今无人打破。

我为什么要说这个运动呢？因为追溯到第一届雅典现代奥运会，1896年，男子100米的首个奥运冠军是美国选手托马斯·平克，他的夺冠成绩是12秒，预赛中跑出了11秒8。

这个成绩如果放在现在，在高中运动会上夺冠都比较有难度，但这就是人类当时的最快速度纪录。甚至在参与决赛的5个人中，只有他采用了蹲下起跑的方式，而其他人起跑姿态各种各样。托马斯·平克曾被人耻笑的起跑方式，在这一百年来，被继承下来并且一帧一帧的打磨。我记得当年刘翔最火的时候，他每场比赛的起步阶段，都是以0.1秒的刻度进行分析的。

说回百米赛跑，从1896年到1968年，人类跑得最快的一批人，都是为了跑进10秒大关而奋斗的。一直到1968年的墨西哥奥运会，吉姆·海因斯成绩为9秒95，这是人类第一次突破10秒大关。在最近结束的2024年巴黎奥运会上，诺亚·莱尔斯的成绩为9秒79。

你一定很好奇，这个百米赛跑和AI有什么关系？我想说的是，其实几十年前，不同奥运会之间的成绩提升，都是以半秒半秒为刻度的。例如，1956年是10秒5，而1960年和1964年都是10秒，中间相差半秒。

而最近三届的成绩：2016年9秒81，2020年9秒80，2024年9秒79，中间的差距仅为0.01秒。提升虽微小，但我们必须承认，这批运动员放到几十年前，都是秒杀级的存在。

生成式人工智能发展的时间更短。我们更熟悉的真正意义上的AI工具，是2022年11月30日上线的ChatGPT，到现在还不到三年。所以早期的版本能力提升，就好比百米10秒以前的比赛，看起来提升幅度很大，实际是因为之前的水平较低。

而这次GPT-5的很多提升之所以不引人注目，是因为我们已经用了太多强大的AI工具，因此过高的期待可能影响我们的判断。别过早下判断，让子弹再飞一会儿。让我们再观察一段时间。

第七条，别陷入“谁更厉害”的争论。

我已经在不少群里看到了观点完全对立的争论，有人夸就有人骂。其实，对于咱们同学来说大可不必，不管现在你能不能用上ChatGPT的最强模型，一定要相信再过三到六个月，ChatGPT拥有的功能或者交互，一定会成为很多AI产品的标配。例如，过去的多模态、生图、推理模式，在AI发展史上都是里程碑。

那么，咱们国内的AI产品也会很快对齐，并且在很多方面可能进行超越或反杀。例如，ChatGPT率先推出了推理模式，但是把推理模型发扬光大的，却是我们的DeepSeek。

所以，我们可以在GPT-5这次迭代的功能上，去思考一些问题，比如：随着技术提升十倍，难度和费用降低十倍，半年后我可以在工作或生活中如何应用这些能力？

我看到幻觉率降低的处理方式以及GPT-5的API成本，就马上知道了Get笔记可以在哪些方面做准备，等待国内基础大模型的跟进。

第八条，我让GPT-5完成一个小任务，观看自己的官方发布会内容，并从一个路人的视角进行毒舌吐槽，完全不用顾虑AI的情绪。

我给你读几条GPT-5对自己发布会的吐槽，都是采用了“官方”和“路人”这两个角色来完成的对话。

官方：我们是最聪明，最快，最有用的模型。

路人：聪不聪明不知道，反正你最会推销自己。

官方：强大语音升级，更自然，更人性化。

路人：一开口就像广播主持人，安慰我就像在朗读鸡汤文。

官方：多模态能力全面升级，图像、语音、视频都能理解。

路人：你是能看图，就不能看我发的图，你是能听，却听不懂我在语音里骂你。

官方：Pro用户享受GPT-5，Team企业版紧随其后。

路人：谢谢你告诉我，普通用户就该排队，等到下辈子。

官方：我们会持续优化每个模块，全面提升体验。

路人：体验是全面的，但问题也是全面的——啥都升级，啥都没变。

这才叫狠起来连自己都打，甚至GPT-5还贴心地问我是否要将内容制作成卡片海报，以便于发布在朋友圈或小红书。

所以，这也让我陷入了哲学题一样的迷茫中。如果说GPT-5强大，这些吐槽显得在理；如果说GPT-5不强大，这些吐槽也都十分犀利。

最后，再说个最让人无语凝噎的功能更新。

在最新更新的ChatGPT手机App里，增加了一个设置选项，叫“重点色”。里面默认灰色，还提供了橙色、黄色、绿色、蓝色、粉色五个免费颜色。每月20美金的Plus会员才能用紫色，每月200美金的Pro会员才能用黑色。

那什么叫重点色呢？我只发现了两个地方会变化，一个是和AI对话时的气泡颜色，会变成你设置的颜色，另一个是底部工具栏的语音按钮会变色。也就是通过对话气泡颜色来区分会员等级，说实话，我作为一个每月掏200美金的冤大头会员，差点被这个功能气哭了。20年前，我在QQ秀上充十块钱，还要送我一套杀马特时装呢，不会仅仅就给我送个定制颜色的口罩。

在这方面，ChatGPT还有挺多东西要学。

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