原创 R.Zen 2025-08-05 12:05 北京
你有没有这种感觉？最近 AI 圈像是压着一口锅，所有人都在等一样东西出来。
GPT-5。
不管你是不是 AI 行业的人，这几个字现在都开始有点玄学意味了。只能说 Sam Altman 能不能别在营销上整手段了。跟个搞预告片的导演似的，一边说“我们很快发布”，一边在播客里自爆“GPT-5 的推理速度快得让人害怕”，然后又补一句：“我们会慎重推出”。
可问题是，到现在，我们看到的 GPT-5，全是些“半真半假”的消息。
一起看看截止到现在所有关于 GPT-5 的泄露信息都有啥了。
一、GPT-5，到底啥时候上线？
虽然 Altman 在 2023 年说过“GPT-5 都还没开始训练”，但那句话放到现在，就和“我今天晚上不吃宵夜”一样，听听就好。
到 2024 年，他的口风就开始变了。先是在斯坦福的演讲里说“我们非常确定 GPT-5 会比 GPT-4 更聪明”，再到 2025 年初，干脆官宣：“我们将整合所有模型能力，以 GPT-5 为唯一核心。”
从 8 月初开始，他的 X 账号就像开了挂一样，一连发了三条暗示——
今天他在一条“即将进入 SaaS 的快时尚时代”的神秘推文下终于放出 GPT-5 的实测。
这节奏不是“慢慢试探”，像极了产品上线前最后一次集中轰炸。按照以往的套路，OpenAI 每次都是疯狂暗示 → 小范围放出 → 产品即上线。所以可以合理推测，GPT-5 真的快了。
二、GTP-5 难产内幕？
问题是，它为啥拖了这么久？
8.1 日 The Information 写了一篇名为《Inside OpenAI’s Rocky Path to GPT-5》的文章，标题翻译一下就是：GPT-5，是磕磕绊绊被拼出来的。
你能从中读出几个核心意思：
第一，GPT-5 是有提升的；
第二，没想象中那么炸裂；
第三，过程比大家以为的还乱。
先说模型本身。
据几位开发者透露，GPT-5 在编码、数学、执行复杂任务上的能力，确实比以前更强。
尤其在代码生成这块，不但能“写得对”，还能自动补功能、调美观，最关键的是，它能在几乎零监督的情况下，自行规划一系列任务、判断“什么该做、什么时候做”。
听起来是不是很像 AI Agent？没错，GPT-5 可能是目前离这个目标最近的主流模型之一。
但，它并不是那种 GPT-3 到 GPT-4 那样的代际飞跃。
原因很多。
首先是 Test-Time Scaling 这种“算力换智商”的思路，在研究阶段效果惊艳，一到实际部署里就不灵了，推理结果直接掉线。
有人直接指出，GPT-5 真正的问题，是从“做实验”到“变产品”这一步，卡住了。实验时表现好，一转成对话模型、商用 API，效果就打了折扣。
在组织层面 OpenAI 也在面临难题。
今年 Meta 从 OpenAI 挖了一大波核心研究员，其中不少是做推理模型的骨干。人才流失一出，OpenAI 内部直接“破防”。
研究副总裁直接在 Slack 里给领导发火，说要休假冷静一下（虽然最后也没真请假）。
外部对手抢人，内部压力飙升，高层还得一边忙着和微软谈架构重组、一边筹备上市进程。
而微软这边，也不是完全服帖。虽然有独家 IP 使用权，但在利润分配、技术归属上还是暗流涌动。有内部人说，OpenAI 现在最大的难题，不只是搞技术，而是“搞平衡”。
搞技术也不轻松。Orion 模型原本是 GPT-5 的预备名，结果表现不如预期，最后只能降级当 GPT-4.5 发出去，反响平平。
o3 模型虽然内部测得不错，但一转入 ChatGPT 就掉线，甚至比 o1 还差。最直接的原因是：它一旦要“听懂人话”，反而不如在模型语境里自由发挥。
那 OpenAI 有没有后招？有。
通用验证器——Universal Verifier。
这玩意说白了就是“AI 批改作业的 AI”。它会根据一大堆研究文献、任务规范，对另一个模型生成的答案打分、评分、甄别逻辑通顺与否，反过来逼迫模型在训练时“说人话、讲道理”。
这可能是 GPT-5 最后的技术王牌，也是它不会胡说八道的底气。
而也正因为这一系列落地技术逐步清晰，OpenAI 的融资节奏也一路提速：从 3 月 25 亿美元，到 7 月直接超募到 83 亿，估值直冲 3000 亿美元。
如果 GPT-5 真能兑现这些底层结构，它还真配得上这个价位。
三、GPT-5 将带来哪些突破？
你很难用一句话说清楚 GPT-5 的能力变化，因为它相对于之前的更新，这次更偏向于整体换代。
如果说 GPT-4 是把你变成一个会用 AI 的人，GPT-5 就是要让 AI 像一个能真正协作的搭档。
第一个突破，是它终于“长了脑子”。
它不会再只是一个“等你提问”的答题机器，而是主动理解上下文、判断意图、触发工具，自己决定“要不要联网查”、“该不该画图”、“是不是调用计算器”。
它在单次对话中就能“想 → 查 → 算 → 答”一气呵成。
你说它是 Agent 也好，是高级助手也行，反正它不再等你一句一句喂了，变成一个初级的自主体。
第二个突破，是它终于“记得牢你”。
GPT-4 虽然理论上有 32K 上下文，但你说过什么、提过什么项目，它常常还是会忘。GPT-5 据说支持百万级 token 上下文窗口，再加上长期记忆能力，会记住你聊过的公司、你用的风格、你讨厌的词。
这对日常用户来说是体验升级，但对企业和 Agent 开发者来说，才是真正的“能力解锁”：它终于能做长流程的任务了。
第三个突破，是它的多模态真的“成型”了。
GPT-4V 是能看图，但很多功能靠外挂插件撑起来。
GPT-5 把这些统统原生内建：图像、语音、视频输入输出，文本转图、语音转文本、联动联网搜索、浏览器能力、函数调用……这些能力不再靠你点开，而是系统自动调度。
你发张 PPT 截图，它能识别结构、提取数据，还能反问你“你是不是想我改一下？”
第四个突破，是它终于“答得像人”。
不只是风格像，而是逻辑线像。它背后的“通用验证器”机制，让模型训练过程更像是一场高强度论文写作——你不能只写出答案，还得给出让人类审核员满意的过程。
所以 GPT-5 出来之后，不只是“更聪明”，更像是“说话更有道理”。它不只给你结论，还能讲出怎么推理来的，错了也会自我修正。
这些改进听起来像“锦上添花”，但一旦组合到一起，你就能感受到一个完全不一样的 AI 使用体验：你不再是工具的操作者，而更像是与之并肩工作的合作者。
这，可能才是 GPT-5 的最大变化。
信息来源：
https://www.theverge.com/notepad-microsoft-newsletter/712950/openai-gpt-5-model-release-date-notepad
https://www.theinformation.com/articles/inside-openais-rocky-path-gpt-5
https://x.com/kimmonismus/status/1886385396264968331
https://www.vice.com/en/article/openai-cancels-o3-ai-model
https://decrypt.co/328500/openai-gpt-5-surprise-hit-summer-what-expect
https://x.com/sama/status/1889755723078443244
https://x.com/sama/status/1952084574366032354
