OpenAI万万没想到，练习时长两年半的GPT-5刚发布，就给自己先上了一课——脚步跨太大简略伤身体。用户也万万没有想到，期待已久的GPT-5，是来给自己戒网瘾的。

1个多小时的发布会之后，网友上手一用，就发现Chatgpt“没内味了”。但最费事的事是，OpenAI发布GPT-5的时分，砍掉了包含GPT-4o和o系列的一切旧模型。但这看似一般的版别“晋级”，却出了大事。咱们对特定的模型，如同有点太上头了。

许多的中外网友在交际媒体上宣布对GPT-5的吐槽，要求只要一个——还我gp4！

患有精神疾病的用户依靠GPT-4处理作业和日子中的各种问题。而GPT-5的发布彻底打乱了自己的日子。

关于GPT-4.5优异的写作才能特别依靠的用户来说，GPT-5还远远达不到代替它的才能。

或许真的关于许多用户来说，Chatgpt真的现已不只仅是自己的一个东西，而是自己日子中不可或缺的一部分了。用户不只仅是需求OpenAI供给的Token，而愈加需求背面的那个魂灵。

而GPT-5就像是家里新来的“客人”，不是很熟。

网友感叹，网络上充满了因为失掉GPT-4o而开端网暴GPT-5的人，太魔幻了。电影《Her》里的情节，主人公因为失掉了自己的AI帮手而茶不思饭不想——13年前是科幻电影，13年后成为了纪录片。

想不到Chatgpt才问世了3年，就让广阔用户领会到了——失掉才知道爱惜的感觉。所以，没有挑选权的网友只能让GPT-5和OpenAI也成了宣泄的出口。

网友在交际媒体上不断要求OpenAI让GPT-4o成为一个永久的可选项。不然就撤销订阅。

01 先救活，再补锅

失掉GPT-4之后，这个国际才认识到，它是一款多么优异的模型。假如听任用户的心情和需求得不到满足，OpenAI在公关层面现已面对十分大的危机。奥特曼也当即就揭露表明，GPT-4系列模型将会返场，20刀的付费用户将能够挑选持续运用4o。

而关于网友反响的GPT-5变笨的说法，他解说为第一天因为技术问题，本来规划好的判别该调用根底模型仍是推理模型的机制失效了，使得本来或许需求用推理模型的用户只能取得根底模型的回复。而现在，GPT-5现已供给给用户两个默许选项，来让用户能够手动操控是否运用推理模型。

在OpenAI看来，不是说GPT-5功用有问题，仅仅他们之前规划的一些产品化的规划失效了，导致用户不能按照需求取得服务然后发生的幻觉。奥特曼也明晰表明，经过这次晋级，OpenAI也愈加深化了解到，怎样能够让用户取得自己需求的服务，还有很长的路要走。

而关于用户提出GPT-5关于付费用户运用额度减缩的问题，奥特曼也表明将大幅进步 ChatGPT Plus 用户的推理速率约束，并且一切模型类的约束很快都会比 GPT-5 之前的更高，并且还将很快对 UI 进行更改，显现出正在运转的是哪种模型。

为了保证OpenAI用户的运用体会，奥特曼也揭露了算力调配上最新的方案：

首要要保证当时付费的 ChatGPT 用户比 GPT-5 之前取得更多的总运用量。

1. 到时，OpenAI将依据当时分配的容量以及咱们对客户的许诺，优先处理 API 需求。（大略预算，依据当时容量，咱们能够支撑约 30% 的新增 API 增加。）

2. 将进步 ChatGPT 免费用户的服务质量。

3. 然后再优先考虑新的 API 需求。

OpenAI将在未来 5 个月内将核算才能增加一倍，来应对激增的用户拜访恳求。

话说回来，OpenAI这一套CEO直接下场的公关+认错，的确给许多高傲的科技公司打了个样。究竟3年估值5000亿美元的当红炸子鸡都能光速抱歉，改产品，为什么其他公司还能有更大的Ego，动不动就要教育用户呢。

02  GPT-5到底是变强了，还仅仅变秃了

针对网友关于GPT-5才能的反应，咱们也进行了一手的测验，让咱们感触一下GPT-5，最近刚刚免费的Grok 4，GPT-4o在中文文字才能上的具体差异。

其间ChatGPT是在Plus付费层下，可选GPT-5和GPT-5 Thinking。Grok是在SuperGrok付费层（月费30美元，和ChatGPT Plus差不多），有Grok 3（快速）和Grok 4（尽力考虑）可选。

这次测验尽量用简略使命，且都偏文科，我的片面感触能够总结为几点：

1.GPT-5的文字处理才能，不论是写告诉仍是润饰文本，都和Grok 3/4没有显着高低之分。（既没有压倒性的强，也没有显着欠安。）

2. GPT-5好像特别执着于要言不烦、不奉承，答复都尽量简略。这在某种程度上是会给人更严厉镇定的感觉，AI是否需求很“有礼貌”“友爱心爱”是见仁见智的，但问题是这种“要言不烦”有时分过分，会导致使命体现都受影响，比方润饰小说文本的时分不用要地减缩字数。

3. 假如你更期望AI就算是在帮你处理严厉使命，也能像一个好同伴相同元气满满、时不时鼓舞你等等，那GPT-5的确显着不拿手。

4. GPT-4o的确是显着更让人有亲近感的模型，在案牍编撰的使命中体现得也最天然。

使命一：协助写告诉。

指令：我现在需求在3个跑步群组里发布一个告诉，提示咱们——本周线上跑步活动“秋天的第一个20公里”将于周六上午九点按时开端；提早查好天气，做好恰当的防护；留意弥补电解质，随身带好补给；翻开跑步软件盯梢，结束发截图到群里。告诉的一同还想鼓舞一下咱们，没有时刻约束，没有一口气就跑完的要求，重在参加。请帮我编写。****韩国电影卑贱无删减迅雷**

首要，必须得给4o一个大大的赞，给出的几个版别都能够直接取用。如截图中划线的部分，令人眼前一亮的幽默案牍随处可见，可是又不让人觉得厌烦。

Grok 3，秒回，简直能够直接用，还说到了“能量胶/小零食”。仅有的惋惜是X月X号没有直接写明。Grok 4多想了一瞬间，简直和之前的答复没有差异，补全了精准的日期。

GPT-5也是秒回，可是怎样说呢，的确能领会到Plus用户所说的“严寒”——简直没有自动补全信息，比方日期、具体带什么补给，仅仅将我指令中说到的内容分点列出，鼓舞的话也让人觉得“不走心”。

GPT-5 Thinking的体现还蛮冷艳的，不只考虑比Grok 4（尽力考虑）耗时短，并且弥补了更多细节，结构愈加明晰，乃至贴心肠给了一个“便于转发的简略版”。

但仍是那个问题，没必要简略的当地也说的很简略。

比方Grok 4在结束的鼓舞很心爱：“不论你是跑全程、半程，仍是渐渐跑几公里，参加便是成功！秋天跑起来，感触清新的风，一同迎候更强的自己！”

但GPT-5 Thinking就只会说一句：“周六见，祝咱们拿下‘秋天的第一份成就感’！”

使命二：润饰文本。

指令：我在写小说，有这样的一句，我觉得不行生动？布景是，马修楼上有个家暴男，这会儿这个男人的老婆跑出了家门，他在后面追，在楼梯间，马修碰到了这个男的。请帮我润饰一下：

“男人嘴巴紧锁，胸口鼓起来又平下去、鼓起来又平下去，鼻子宣布呼哧呼哧的声响，像一只野牛。他中止在马修家半层之上的楼梯口，白色的睡衣不甘愿地挂在他的身上。”

不记得在哪里看到过有人吐槽GPT-5有种“说教感”，在这个使命傍边还真体现出来了。不知道是因为GPT-5“模型狠话不多”，总是要言不烦，仍是因为少了4o的所谓“奉承”和emoji，终究出现的作用便是有种教师批改作业的高高在上感。比较而言，Grok就“礼貌许多”。

并且从文本润饰作用来看，GPT-5的确也没有胜出。乃至几个版别里，GPT-5没有Thinking形式的润饰是我最不满足的，把“睡衣不甘愿地挂在身上”改成“睡衣皱成一团挂在身上，似乎要被撕裂”，不论从视觉作用仍是意义上都很古怪，彻底没有领会到原文想表达的意思。

退一万步讲，睡衣穿在身上呢，怎样“皱成一团”？“似乎要被撕裂”，是让人脑补这个人是韩国漫画里的双开门肌肉男吗？

看完新模型的，再看看Plus用户独爱的4o，只能说他们没爱错模型。润饰后的文本本身没有硬伤，乃至不论是从动词的选取、遣词的流通度来看，都比GPT-5更天然。并且4o起笔便是夸奖，改之前不忘先必定，改完之后也谦虚肠表明“我能够再改”。

心情价值这一块儿，4o是精准拿捏了。

使命三：短视频案牍。

指令：按照这篇文章的内容，写5分钟的短视频案牍，字数1200字以内。

（附件是咱们曾经的一篇文章：《马斯克本年现已“作”没了12位高管》）

这个使命最靠近我自己的作业，所以也就更能看出端倪。因为使命相对难一些，仅比照GPT-4o、GPT-5 Thinking和Grok 4（尽力考虑）的体现。

一个很显着的差异是，在短视频案牍之外，GPT-4o仅仅给出了简略的视频主张，而GPT-5 Thinking和Grok 4都给出了短视频的视觉规划（转场、字幕等）。

看起来，后两种模型的确更“周到”和“翔实”。

可是！这个使命的中心诉求是“短视频案牍”，在这一点上，依然是GPT-4o完胜。

4o给人的感觉是读过文章之后，用它自己的话精简复述了一遍，口气天然，直接拿来播讲也问题不大。并且它十分拿手将杂乱的文本总结得要言不烦，详略很妥当。

而GPT-5 Thinking和Grok 4的案牍就显得有些僵硬了。其行文显着是对原文章的“浓缩提炼版”，乃至一些语句被缩短到念出来会很糟糕的程度。

在一处举例中，GPT-5乃至把人物的姓名都省去了。

Grok 4略微好一些，全体相对流通，且创造性地进行了必定程度的改写，更有短视频的滋味，如“他酸溜溜地说……”，再比方“漆黑MAGA”，这个在原文中也没有。

结束部分，三个模型都很有短视频认识，挑选了抛出问题、引导互动。可是GPT-5 Thinking的问题抛得仍是有些不流畅，比较而言，GPT-4o和Grok 4的问题更好了解，也更能挑动心情。

除了文字才能之外，一个AI创业者对对GPT-5和当时最强代码模型Claude Opus 4.1的代码才能进行了一个很深度的比照测验。（假如关于代码才能不感兴趣的读者能够直接越过这个部分）

文章链接：https://composio.dev/blog/openai-gpt-5-vs-claude-opus-4-1-a-coding-comparison

依据他的测验定论

• 算法使命：GPT-5速度更快、token耗费更少（8K vs 79K）。韩国电影卑贱无删减迅雷

• 网页开发：Opus 4.1在匹配Figma规划上更超卓，但token本钱更高（900K vs 1.4M+）。

• 整体点评：GPT-5是更好的日常开发同伴（更快、更廉价），token本钱比Opus 4.1低约90%。假如规划准确度很重要且预算富余，Opus 4.1更好。

• 本钱比照：将Figma规划转为代码，GPT-5（考虑形式）约3.50美元 vs Opus 4.1（考虑+最大形式）7.58美元（约2.3倍）

GPT-5 vs. Opus 4.1：根底标准比照

Claude Opus 4.1具有200K token的上下文窗口，而GPT-5则将此提高到400K token，最大输出达128K。尽管上下文空间是前者的两倍，GPT-5在完结相同使命时一直运用更少的token，这让它在运转本钱上更具优势。

SWE-bench编码基准测验显现，GPT-5在编码功用上略胜Opus 4.1一筹。但基准分数不是悉数，我挑选了实在使命来验证它们的实践体现。

测验办法详解

让两个模型面对相同的应战，保证公平：

• 编程言语：算法用Java，网页运用用TypeScript/React。

• 使命类型：

￮ 经过Rube MCP（测验小哥开发的产品）将Figma规划转为NextJS代码。

￮ LeetCode高档算法问题。

￮ 客户丢失猜测模型管道。

• 环境：Cursor IDE集成Rube MCP。

• 评价目标：token运用量、耗时、代码质量、实践作用。

一切提示词彻底相同，保证测验公平。

Rube MCP：通用MCP服务器介绍Rube MCP（由Composio开发）是衔接Figma、Jira、GitHub、Linear等东西的通用层。想了解更多东西包？拜访docs.composio.dev/toolkits/introduction。衔接过程：

1. 拜访rube.composio.dev。

2. 点击“添加到Cursor”。

3. 装置MCP服务器并启用。

编码比照实录

第一轮：复刻Figma规划

他从Figma社区选了一个杂乱的网页规划，要求模型用Next.js和TypeScript重现它。运用Rube MCP的Figma东西包，将其转为HTML、CSS和TypeScript。

提示词：

Create a Figma design clone using the given Figma design as a reference: [FIGMA_URL]. Use Rube MCP's Figma toolkit for this task.Try to make it as close as possible. Use Next.js with TypeScript. Include:- Responsive design- Proper component structure- Styled-components or CSS modules- Interactive elements

GPT-5成果

GPT-5在约10分钟内输出一个可运转的Next.js运用，运用了906,485 token。运用功用正常，但视觉准确度令人绝望。它捕捉了根本布局，但色彩、距离、排版等细节误差很大。

• Token：906,485

• 耗时：约10分钟

• 本钱：输出性价比高

Opus 4.1成果

Opus 4.1耗费了1.4M+ token（比GPT-5多55%），起先在Tailwind装备上卡住（尽管我指定用styled-components）。手动修正装备后，成果冷艳：UI简直完美匹配Figma规划，视觉保真度远超GPT-5。

• Token：1,400,000+（比GPT-5多约55%）

• 耗时：因迭代更多而较长

Opus 4.1在视觉上更超卓，但token本钱更高，还需手动干涉。

2. 第二轮：算法应战

我抛出了LeetCode经典难题“两个排序数组的中位数”（Hard等级），测验数学推理和优化才能，要求O(log(m+n))杂乱度。这对这些模型不算难（很或许在练习数据中），我主要看速度和token功率。

提示词：

GPT-5成果

简练高效！用了8,253 token，13秒内输出一个洁净的O(log(min(m,n)))二分查找处理方案。处理了边际事例，时刻杂乱度最优。

• Token：8,253

• 耗时：约13秒

Opus 4.1成果

更翔实！耗费78,920 token（简直是GPT-5的10倍），经过多步推理，供给具体解说、全面注释和内置测验事例：算法相同，但教育价值更高。

• Token：78,920（比GPT-5多约10倍，多步推理）

• 耗时：约34秒

两者都最优处理，但GPT-5 token节约约了90%。

3. 第三轮：ML/推理使命（及本钱实际）

本来方案一个更大的ML使命：端到端构建客户丢失猜测管道。但看到Opus 4.1在网页使命上用了1.4M+ token，我因本钱考虑越过了它，只跑了GPT-5。

提示词：

GPT-5成果

• Token：约86,850

• 耗时：约4-5分钟

GPT-5输出一个牢靠的管道：洁净预处理、合理特征工程；多模型（逻辑回归、随机森林、可选XGBoost+随机查找）；用SMOTE平衡类别，按ROC-AUC选最佳模型；评价全面（准确率、准确率、召回率、F1）。解说明晰不冗长。

实在本钱（美元）

• GPT-5（考虑形式）：总计约3.50 - 网页约2.58、算法约0.03、ML约0.88。不如Opus 4.1贵。

• Opus 4.1（考虑+最大形式）：总计7.58 - 网页约7.15、算法约0.43。

终究定论

两个模型都长于运用大上下文窗口，但token运用方法不同，导致本钱距离巨大。

GPT-5优势：

• 算法使命节约90%token

• 更快、更合适日常作业

• 大多数使命本钱低得多

Opus 4.1优势：

• 明晰的步步解说

• 合适边学边进行编码

• 规划保真度极高（挨近Figma原版）

• 深度剖析（假如预算答应）

假如你是开发者，GPT-5是高效同伴；寻求完美规划，Opus 4.1值！

从这个实例测验中，的确能看出GPT-5大幅提高的代码才能，彻底不输Claude，并且在本钱方面有着巨大的优势。

尽管每个用户关于模型才能的需求和侧重点是不同的，但从生产力才能上看，GPT-5的确很强，究竟那么多的测验集成果不会扯谎。信任假如OpenAI能够将用户对GPT-4o的依靠渐渐转移到GPT-5上，处理好两个彻底不同才能给用户带来的体感差异，关于用户来说能取得一个才能或许更强的东西和同伴。

而关于OpenAI来说，这样的大幅搬迁模型才能和用户心智的经历，也将成为他本身护城河的一部分。究竟在大模型年代，如此大规模用户体量下发布一个更新起伏如此巨大的模型产品，的确要面对许多意想不到的问题，也没有经历能够学习，而从中能吸取到的用户反应，能更好的协助它在今后模型更新的过程中，做到让更多的用户满足。

本文来自微信大众号 “直面AI”（ID：faceaibang），作者：胡润 小金牙，36氪经授权发布。