来源：Decrypt
值得关注的是——OpenAI 的 GPT-5 预计将于今年夏天发布。它会成为 AI 重磅炸弹吗？
萨姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 在今年 6 月份该公司的首期播客节目中证实了这一计划，他随意地提到，这款模型——他曾表示，它将融合之前模型的功能——“大概会在今年夏天的某个时候”上市。
一些 OpenAI 观察人士预测它将在未来几周内问世。对 OpenAI 模型发布历史的分析指出，GPT-4 于 2023 年 3 月发布，而 GPT-4-Turbo（为 ChatGPT 提供支持）则于 2023 年 11 月晚些时候发布。更快的多模态模型 GPT-4o 于 2024 年 5 月推出。这意味着 OpenAI 一直在以更快的速度完善和迭代模型。
但对于竞争激烈、发展迅速的人工智能市场来说，这还不够快。今年 2 月，当 Altman 在 X 上被问及 GPT-5 何时发布时，他回答说“几周/几个月”。几周确实变成了几个月，与此同时，竞争对手正在迅速缩小差距，Meta在过去 10 天里斥资数十亿美元挖走了 OpenAI 的一些顶尖科学家。
根据 Menlo Ventures 的数据，OpenAI 的企业市场份额从 50%暴跌至34%，而 Anthropic 的份额则翻了一番，从 12% 增至 24%。谷歌的 Gemini 2.5 Pro 彻底摧毁了数学推理领域的竞争对手，DeepSeek R-1 成为“革命性”的代名词——击败了闭源替代品——甚至 xAI 的 Grok（之前仅以“趣味模式”配置而闻名）也开始受到程序员的重视。
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对 GPT-5 的期望
奥特曼表示，即将推出的 GPT 模型将有效地成为一个统治一切的模型。
GPT-5 有望将 OpenAI 的各种模型和工具统一到一个系统中，从而无需“模型选择器”。用户无需再在不同的专用模型之间进行选择——一个系统即可处理文本、图像、音频以及潜在的视频。
到目前为止，这些任务分布在 GPT-4.1、Dall-E、GPT-4o、o3、Advanced Voice、Vision 和 Sora 上。将所有内容集中到一个真正的多模态模型中是一项相当大的成就。
技术规格看起来也雄心勃勃。该模型预计将显著扩展上下文窗口，可能超过 100 万个标记，一些报道推测其甚至可能达到 200 万个标记。就上下文而言，GPT-4o 的最大标记数为 12.8 万个。这相当于处理一章内容和消化整本书的区别。
OpenAI 于 2024 年开始在 GPT-4-Turbo 中推出实验性记忆功能，使助手能够记住用户姓名、语气偏好和正在进行的项目等详细信息。用户可以查看、更新或删除这些记忆，这些记忆是随着时间的推移逐渐建立起来的，而不是基于单次交互。
在 GPT-5 中，记忆预计将更加深度集成和无缝衔接——毕竟，该模型将能够处理近 100 倍的关于你的信息，可能拥有 200 万个标记，而不是 8 万个。这将使该模型能够在几周后回忆起对话，随着时间的推移构建上下文知识，并提供更类似于个性化数字助理的连续性。
推理能力的提升听起来同样雄心勃勃。预计这一进步将体现为向“结构化思维链”处理的转变，使模型能够将复杂问题分解为逻辑清晰、多步骤的序列，从而模拟人类的深思熟虑的思维过程。
至于参数，普遍的传言是，参数规模从10万亿到50万亿不等，甚至达到引人注目的1千万亿。然而，正如Altman自己所说，“参数缩放的时代已经结束”，因为人工智能训练技术已经将重点从数量转向质量，更好的学习方法使得较小的模型变得极其强大。
OpenAI 面临的另一个根本问题：用于训练的互联网数据正在枯竭。解决方案是什么？让 AI 自己生成训练数据，这可能标志着AI 训练的新纪元。
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专家们权衡
“下一个飞跃将是在可验证领域生成合成数据，”人工智能代理链上竞技场Recall的首席执行官 Andrew Hill告诉Decrypt。“我们在互联网规模的数据方面遇到了瓶颈，但推理方面的突破表明，只要有验证机制，模型就可以生成高质量的训练数据。最简单的例子是数学问题，你可以检查答案是否正确，以及代码，你可以运行单元测试。”
希尔认为这是一次变革：“这一飞跃在于创造出比人类生成的数据更好的新数据，因为它通过验证循环反复完善，而且创建速度要快得多。”
基准测试是另一个战场：AI 专家兼教育家 David Shapiro预计该模型在 MMLU 上的准确率将达到 95%，在 SWEBench 上的准确率将从 32% 飙升至 82%——这基本上就是一个神级 AI 模型。即便准确率只有一半，GPT-5 也会成为头条新闻。OpenAI 内部也对 GPT-5 充满信心，甚至一些 OpenAI 研究人员在模型发布前就对其进行了大力宣传。
不要相信炒作
Decrypt采访的专家警告称，任何期待 GPT-5 达到通用人工智能 (AGI) 水平的人都应该抑制自己的热情。希尔表示，他预计这将是“一个伪装成革命的渐进式进步”。
西北人工智能咨询公司 (Northwest AI Consulting )首席执行官怀亚特·梅汉姆 (Wyatt Mayham)更进一步预测，GPT-5 很可能是“一次意义非凡的飞跃，而非渐进式的飞跃”，并补充道：“我期待更长的上下文窗口、更原生的多模态性，以及智能体行动和推理方式的转变。我绝不指望它能带来灵丹妙药，但我确实认为 GPT-5 应该能够拓展我们可以自信地交付给用户的工具类型。”
迈哈姆表示，每前进两步就会后退一步：“每次重大发布都会解决上一代产品最明显的局限性，同时引入新的局限性。”
GPT-4 弥补了 GPT-3 的推理缺陷，但遇到了数据瓶颈。推理模型 (o3) 修复了逻辑思维，但成本高昂且速度缓慢。
Intellectia AI （一个为投资者提供人工智能洞察的平台）的首席技术官 Tony Tong也持谨慎态度，他期待一个更好的模型，但不会像许多人工智能狂热分子那样带来改变世界的东西。“我敢打赌，GPT-5 将结合更深层次的多模态推理、更好的工具或记忆基础，以及在协调和代理行为控制方面取得的重大进展，”Tong 告诉Decrypt。“想象一下：更可控、更可靠、更具适应性。”
Career Nomad首席执行官帕特里斯·威廉姆斯-林多 (Patrice Williams-Lindo)预测，GPT-5 只不过是一场“渐进式革命”。不过，她怀疑，GPT-5 可能特别适合日常 AI 用户，而非企业应用。
威廉姆斯-林多表示：“可靠性、情境记忆、多模态性和较低错误率的复合效应，可能会彻底改变人们对这些系统的信任程度和日常使用方式。这本身就可能是一个巨大的胜利。”
一些专家只是怀疑 GPT-5 或任何其他 LLM 是否会被人们记住。
人工智能研究员加里·马库斯 (Gary Marcus) 一直对纯粹的扩展方法持批评态度（更好的模型需要更多的参数），他在对今年的惯常预测中写道：“2025 年全年可能仍不会出现‘GPT-5 级别’的模型（这意味着根据社区共识判断，这将是一次巨大的、全面的量子飞跃）。”
马库斯押注的是升级公告，而不是全新的基础型号。话虽如此，这仍然是他不太有把握的猜测之一。
数十亿美元的人才流失
不过，马克·扎克伯格对 OpenAI 智囊团的突袭是否会推迟 GPT-5 的发布，目前还不得而知。
“这无疑减缓了他们的努力，”去中心化人工智能网络Morpheus的首席代码维护者 David A. Johnston告诉Decrypt。Johnston认为，除了金钱之外，顶尖人才在道德上更愿意致力于像 Llama 这样的开源项目，而不是像 ChatGPT 或 Claude 这样的闭源替代方案。
不过，一些专家认为，该项目已经发展成熟，人才流失不会对其造成影响。
Mayham 表示，“2025 年 7 月发布看起来是现实的。即使一些关键人才转投 Meta，我认为 OpenAI 仍然走在正确的轨道上。他们保留了核心领导层，并调整了薪酬，所以看起来他们正在稳步发展。”
Williams-Lindo 补充道：“OpenAI 的发展势头和资本储备都很强劲。更重要的不是哪些人离开了，而是留下的人如何重新调整优先事项——尤其是他们是加倍投入产品化，还是暂停以应对安全或法律压力。”
如果以史为鉴，世界很快就会迎来 GPT-5 的发布，随之而来的是一系列的头条新闻、热门话题以及“就这些了吗？”的尴尬时刻。然后，整个行业将开始提出下一个重要的问题：GPT-6 何时发布？