## 571｜GPT-5发布，普通人必看的8件事

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在北京时间8月8日的凌晨，GPT-5正式发布。

抛开内容不说，这个日子就很符合我们的品味，非常吉利。当然，如果是早上8点08分就更好了，不仅仅是数字吉利，而且我也不用熬夜了。

不管我们对ChatGPT有何评价，这个产品在人工智能历史上的地位肯定是无法撼动的，就跟iPhone在智能手机发展史上的地位一样。但是从另一个角度来看，现在的智能手机，无论是苹果还是安卓，每个版本之间，跨越台阶式的进步几乎已经没有了。

对于ChatGPT也是一样，GPT-4版本是在2023年3月14日上线，相比前一代的GPT-3.5，有几个跨时代的进步：

第一，它具备多模态识别图片的能力；

第二，上下文处理长度从大约4000个token增加到12万个；

第三，生成的文本更加人性化，也就是更像人类写的东西，而之前的GPT-3.5版本还有非常强的机械感。

GPT-1在2018年6月发布，GPT-2在2019年2月推出，GPT-3在2020年问世，GPT-4的发布就到了2023年。正因为从GPT-3到GPT-4的能力是一次跨越式的能力提升，因此在过去两年中，无论是从业者还是普通用户，内心中都怀有一个期待，那就是GPT-5将会是什么样子？

整个发布会内容非常丰富，展示了各种跑分评测，还有一些看起来很炫但在日常生活中实用性不高的小程序，同时也分享了对开发者等专业群体非常有价值的案例。接下来我帮大家划划重点，当然，所涉及的不会仅仅只是发布会中提到的内容。

第一条，ChatGPT用户能感受到的巨大变化，是GPT-5统一了命名。

因为在之前，如果打开ChatGPT，里面光模型就有4o、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。

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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，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，我曾经不理解为什么把秦始皇统一度量衡这件事情的地位放到这么高。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，就是能不能用最快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，是一种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，展示了让AI构建一个学习法语的APP，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，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，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，给人一种影视剧中阿谀奉承奸臣角色的印象。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，GPT-5旨在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，GPT-5显著降低了API的使用成本。

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%。更直观点的说法就是，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，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。

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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？” 对于OpenAI团队来说，也难怪有网友在X上直接质疑：“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记录，是2012年牙买加飞人博尔特在伦敦创下的，成绩是9秒63。世界记录创造者也是博尔特，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。

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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地打磨。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。别过早地下判断，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产品也会很快进行对齐，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，我们可以站在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上或生活上如何应用这些？

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，内容都是采用了“官方”和“路人”这两个角色来完成的对话。

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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。另外，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。

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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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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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