OpenAI吹了一晚上GPT-5“消除幻觉”，却被演示翻车一秒破功_风闻

小编的悄悄话：翻车视频在文末，但我相信热爱AI的你一定会把前面看完的，对吧？♪

北京时间8月8日凌晨，OpenAI正式发布其新一代旗舰人工智能模型**——GPT-5****。**根据官方介绍，GPT-5被定位为该公司迄今为止最智能、最快速且最实用的模型，其核心特点是集成了一个内置的“思考”（thinking）机制，旨在为广大用户提供专家级别的智能分析与响应能力。

此次发布不仅是模型性能的线性提升，更在系统架构、可靠性与应用能力上进行了一系列深度重构。本文将基于官方发布的内容，对GPT-5的模型架构、发布计划、核心改进以及在关键领域的具体表现进行客观、详尽的梳理与分析。

GPT-5****系统架构：引入动态路由的统一智能模型

GPT-5摒弃了以往单一模型的架构，采用了一个被称为“统一系统”****（unified system）的复合设计。该系统主要由三个部分构成：一个高效的基础模型、一个深度推理模型以及一个实时路由器。

高效基础模型负责处理大多数常规请求，以确保快速响应。当系统识别到问题具有较高的复杂度或用户明确提出深度分析需求时，则会激活名为“GPT-5 thinking”的深度推理模型。该模型会投入更多的计算资源与时间，进行更周密的分析，以生成更全面、更准确的专家级答案。

连接这两个模型的是一个实时路由器（real-time router）。该路由器会根据对话类型、问题复杂性、工具调用需求以及用户的显式指令，动态决定使用哪个模型进行响应。该路由器是一个持续学习的系统，它会通过分析用户偏好、模型切换行为和答案正确率等真实世界信号不断进行自我优化。

在此系统之上，OpenAI还推出了专为处理最高难度任务设计的GPT-5 Pro。该版本通过扩展的并行计算能力进行更长时间的推理，以提供最高质量的答案，并取代了此前的OpenAI o3-pro。此外，系统还包含一个GPT-5 mini版本，用于在用户的标准模型使用额度耗尽后，继续提供服务。

根据OpenAI的规划，未来计划将这些不同的能力整合到一个单一模型中，这表明当前的统一系统架构可能是实现更高度集成化模型的一个过渡阶段。

发布即上线，免费用户也能用

根据官方公布的时间表，GPT-5将从即日起开始向Plus、Pro、Team和免费用户推送，并将在一周后向Enterprise和Edu用户开放。GPT-5将成为ChatGPT平台新的默认模型，取代包括GPT-4o在内的旧版本。

不同层级的用户将获得差异化的使用权限：

免费用户**：**可以体验到GPT-5，但设有使用量限制。在用量达到上限后，系统将自动切换至GPT-5 mini。完整的深度推理功能可能需要几天时间才能完全覆盖所有免费用户。**Plus用户：拥有显著高于免费用户的用量额度，可以将其作为日常使用的默认模型。用户也可以在设置中手动选择“GPT-5 Thinking”模式。Pro用户：可以无限制地使用标准版GPT-5，并拥有对GPT-5 Pro的独家访问权。Team、Enterprise和Edu用户：**将获得充足的使用额度，以支持整个组织范围内的日常工作流程。

该分层策略旨在普及GPT-5基础能力的同时，为有更高性能需求的专业人士和组织提供更高阶的服务。

核心模型改进：可靠性、诚实度与安全性显著提升

根据官方介绍：GPT-5总体上更“聪明”，这体现在学术和人类评估基准上的表现，特别是在数学、编码、视觉感知和健康方面。它在数学（AIME 2025没有工具的94.6%）、现实世界编码（SWE-bench Verified的74.9%，Aider Polyglot的88%）、多模态理解（MMMU的84.2%）和健康（HealthBench Hard的46.2%）方面建立了一个新的技术水平——这些收益在日常使用中。通过GPT-5 pro的扩展推理，该模型还在GPQA上设置了新的SOTA，在没有工具的情况下获得了88.4%的分数。

同时，GPT-5在测试指令遵循和代理工具使用的基准方面显示出显著的增强，使其能够可靠地执行多步骤请求，跨不同工具进行协调，并适应上下文的变化，处理更复杂的任务。

相较于性能指标的提升，GPT-5在模型的可靠性、诚实度和安全性方面的改进同样值得关注。

首先，在事实准确性方面，GPT-5显著降低了内容“幻觉”的发生率。官方数据显示，与GPT-4o相比，GPT-5产生事实错误的概率降低了约45%；在启用深度“思考”模式后，其错误率相比OpenAI o3更是降低了约80%。在针对开放式事实问答的LongFact和FActScore基准测试中，GPT-5的幻觉率比o3低了约六倍。

其次，在模型诚实度方面，GPT-5被训练得能更好地识别自身能力的局限性。在一项移除输入图像的多模态测试中，前代模型o3在86.7%的情况下仍会自信地对不存在的图像进行描述，而GPT-5的这一比例仅为9%。这表明当任务无法完成或缺少必要信息时，GPT-5更倾向于坦诚地向用户说明情况，而非提供虚假或误导性的信息。

再次，在安全性范式上，GPT-5引入了“安全完成”（safe completions）的训练方法。这与以往主要依赖“拒绝”高风险请求的模式不同，新范式旨在教导模型在遵守安全边界的前提下，尽可能提供有益的、无害的回答。例如，在处理具有两用性的问题时，模型可以进行高层次的、安全的解答，而不是一概拒绝。

最后，在交互风格上，GPT-5减少了过度附和与不必要的修饰。根据官方评估，在旨在引发谄媚回应的测试中，GPT-5的谄媚回复率从14.5%降至6%以下，旨在提供更严谨、更具建设性的对话体验。

此外，OpenAI还推出了四种新的预设人格（Cynic, Robot, Listener, Nerd）作为研究预览，供用户在不编写复杂指令的情况下调整模型的沟通风格。

关键应用领域表现：编码、写作与健康等多场景能力评估

GPT-5在多个专业领域的应用能力也达到了新的水准，其表现在多项基准测试中得到验证。

编码**：GPT-5被OpenAI自称为迄今最强的编码模型，在复杂前端生成、代码调试方面有显著提升，并对UI设计中的美学元素有更好的理解。在SWE-bench Verified基准测试中，其pass@1准确率为74.9%，在Aider Polyglot多语言代码编辑基准测试中，pass@2准确率达到88.0%。创意写作：模型能够处理更复杂的文学结构和风格要求。官方以一首关于京都寡妇的诗为例，对比了GPT-5和GPT-4o在处理情感深度、意象和隐喻方面的差异，显示出GPT-5在生成具有文学质感的文本方面更具优势。健康：在HealthBench基准测试中，GPT-5得分显著高于以往所有模型。它的行为模式更像一个主动的“思考伙伴”，能够主动提出问题以提供更有帮助的回答。OpenAI强调，该功能定位是辅助用户理解健康信息，而非替代专业医疗建议。多模态理解：GPT-5在处理和推理图像、视频和图表等非文本信息方面表现出色。在MMMU（大学水平视觉问答）和VideoMMMU（基于视频的多模态推理）等基准测试中，准确率分别达到了84.2%和84.6%。经济价值任务：**在一项针对法律、物流、工程等超过40个职业的复杂知识工作的内部评估中，GPT-5的表现被认为在约半数情况下可与人类专家媲美或超越。

“诚实是美德”，对大模型也通用

值得一提的是，奥特曼表示：“我有点讨厌‘通用人工智能’（AGI）这个词，因为现在每个人对它的理解都略有不同。但这是朝着真正有能力的模型迈出的重要一步。这显然是一个具有通用智能的模型。”

然而，他表示GPT-5仍“缺少一些非常重要的东西。”而从今天的GPT‑5发布来看，它仍然像是OpenAI再现有技术之上的量变积累，并未能达到行业所期待的“引发质变”的飞跃。

在大模型之家看来，GPT-5此次最亮眼的进步，莫过于终于学会了坦然说“这个我做不了”。这种看似“认怂”的表现，实则标志着大模型对自身能力边界认知的真正觉醒。以往，不少大模型面对超出能力范围的问题时，常会用一本正经的“幻觉”强行作答，看似给出了答案，实则可能误导用户。而GPT-5展现出的这种“边界感”——清晰区分自己的“能为与不能为”，并诚实向用户传递这种局限，恰恰让它在实用性与可靠性上迈出了关键一步。毕竟，一个知道自己“哪里不行”的AI，远比一个不懂装懂的AI更值得信赖。这种对自身能力的清醒认知，不仅让大模型在真实场景中更能发挥价值，更成为人工智能在通往通用人工智能（AGI）道路上，不可或缺的重要成长印记。

不过，这也并不妨碍OpenAI在现场演示中“翻车”。在演示利用GPT-5生成娱乐程序的演示环节，可以看到城堡上的火炮发射炮弹后，炮弹并没有沿着火炮的方向飞出，而是向着火炮侧面的方向飞走。随后OpenAI团队立刻拉远镜头，并切换到了其他场景，演示人员的脸上也浮现出礼貌而不失尴尬的笑容。

看来大模型“消灭幻觉”，依旧任重而道远。