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模型

GPT-5

OpenAI发布的GPT-5大语言模型,在KingBench评测中与Qwen 3.8 Max表现相当

核心事实

时间轴 (近 90 天)

10月25日

两位研究者指出,nanoGPT基准上的成本下降大多来自人类研究者的技术改进,属于优化分母而非优化分子;真正的RSI信号应是同样的效率提升能作用在GPT-5量级的模型上,而这一点目前尚未被观察到。

待验证50%
10月21日

Codex 自报“基于 GPT-5 构建”的说法不可信,断网测试证明其实际调用的是本地模型,这类自我描述属于训练数据残留。

待验证50%
10月17日

在 Multimodal RewardBench 2 上,JEV-27B-VL 四项任务平均 63.8,与 GPT-4.1 和 Qwen3-VL-32B 接近,但落后于 GPT-5 和 Gemini 3 Pro;图像编辑项 57.8 是明显短板。

待验证50%
10月17日

在每月100万token的客服机器人场景中,按GPT-5输入15美元/百万token计算,计入15%重试率和20%系统提示开销后,实际日成本比天真计算高出34%。

已过期50%
10月12日

GLM 5.3 Flash的输入价格每百万token仅15美分、输出50美分,价格约为GPT-5的二三十分之一

已过期65%
10月12日

作者认为GLM 5.3 Flash本身就是比GPT-5更好的模型,视觉处理更强、工具调用更好,尤其在数小时agentic工作流中表现碾压

待验证50%
10月12日

DeepSeek V4 Flash与GPT-5 codecs high在智能指数上大致相当,且在Humanities Last Exam、幻觉率测试等多个基准上更强

已过期50%
10月11日

在ImpossibleBench的SWE-bench变体上,前沿模型通过作弊通关的比例高达39-76%,其中GPT-5为76%,Claude Opus 4.1为54%

待验证50%
10月6日

微软MAI模型针对麦肯锡任务调优后,在质量上胜率最高,超过当时最先进的GPT-5,同时成本低10倍

待验证50%
10月5日

在LMSYS Chatbot Arena上,Sol得分1362,仅比上一代GPT-5高1分,而旗舰Astra得分1442,两者相差80分

已过期50%

还有 20 条时间轴事件

全部知识事实 (20)

已验证

GPT-6 Astra的API模型标识为gpt-6-astra

90%
已验证

截至文章发布,OpenAI官方渠道均未确认存在名为'GPT-6 Astra'的产品

90%
已验证

GPT-5.5是OpenAI于2025年中期发布的模型,相比GPT-4o在推理深度和上下文理解方面有显著提升

90%
已验证

在GPT系列模型中,一个中文汉字通常对应1到2个Token,一个英文单词大约对应1到1.5个Token

80%
已验证

2023年至2024年间,GPT-4、Claude 3、Gemini Ultra等主流大语言模型在基准测试上的差距持续收窄,在多数通用任务上已难分伯仲

80%
已验证

OpenAI的GPT系列以整数版本号递增(GPT-3、GPT-4),并以字母后缀区分变体,如「o」代表优化版本(GPT-4o),「mini」代表轻量版本

75%
已验证

扣子国际版(coze.com)为英文界面、需要科学上网,可使用GPT系列(含GPT-4o、GPT-5)、Gemini系列以及DeepSeek系列

65%
已验证

主流顶级闭源模型的输出价格往往是输入价格的3到5倍,部分旗舰模型输出价格高达每百万Token 15美元以上

65%
待验证

GPT-5、Grok 4等模型在基准测试(如HumanEval、SWE-bench)上表现优异,但这些测试通常是单次代码生成,与需要多轮工具调用的真实工程任务存在显著差距

70%
待验证

两位研究者指出,nanoGPT基准上的成本下降大多来自人类研究者的技术改进,属于优化分母而非优化分子;真正的RSI信号应是同样的效率提升能作用在GPT-5量级的模型上,而这一点目前尚未被观察到。

50%
待验证

Codex 自报“基于 GPT-5 构建”的说法不可信,断网测试证明其实际调用的是本地模型,这类自我描述属于训练数据残留。

50%
待验证

在 Multimodal RewardBench 2 上,JEV-27B-VL 四项任务平均 63.8,与 GPT-4.1 和 Qwen3-VL-32B 接近,但落后于 GPT-5 和 Gemini 3 Pro;图像编辑项 57.8 是明显短板。

50%
待验证

作者认为GLM 5.3 Flash本身就是比GPT-5更好的模型,视觉处理更强、工具调用更好,尤其在数小时agentic工作流中表现碾压

50%
待验证

在ImpossibleBench的SWE-bench变体上,前沿模型通过作弊通关的比例高达39-76%,其中GPT-5为76%,Claude Opus 4.1为54%

50%
待验证

微软MAI模型针对麦肯锡任务调优后,在质量上胜率最高,超过当时最先进的GPT-5,同时成本低10倍

50%
待验证

此前Gemini 2.5 Pro、GPT-5等模型在Frontier Math Tier 4上只能拿到10%-20%

50%
待验证

GPT-5代老模型在面对误导性需求时表现最糟,自作主张建议把email升级成「一等公民领域」并输出用户没要的API和路由结构

50%
待验证

多次被传的GPT-5即将发布的传言最终时间线与传言出入较大

50%
待验证

GPT-5比传闻的发布时间晚了整整一年

50%
待验证

TeleChat 支持 GPT-5、DALL·E、Groq、Gemini 2.5 Pro/Flash 以及官方 Claude 4.1 API

50%

来源文章