昨日，OpenAI 正式推出了 GPT‑5。这一代把重点放回语言能力上，专注提升理解、推理和执行三项核心能力。
它不再只是“更大”的模型，而是像有头脑的助手，能更好地分析和处理复杂问题。
不是单一模型，而是多个模型协同的系统
GPT‑5 最大的不同不是参数数量，而是把原来的单体模型变成了多个子模块合作的体系。表面上你仍然跟一个 ChatGPT 对话，但后台会由不同模型分担任务：
- 快速模型：响应速度快，负责大多数简单问答和日常对话。
- 推理模型：专门处理复杂推理、数学题和代码类问题。
- 智能路由：判断问题类型后，把任务分配给最合适的子模型。
举个例子，在对话里写上--「再仔细思考一下」，系统会自动切换到更有深度的推理模式。但用户是看不到切换过程的，而结果会更贴近需要的答案。
面向普通用户的版本分为免费、Plus 和 Pro 三种，来满足不同需求。
性能测试报告霸榜
在多个基准测试里，GPT‑5 都有明显提升，成绩处于领先位置。性能上的实测也很巨佬。
在编程vibe coding能力上，GPT‑5 的代码能力已达到行业顶尖水平。在 SWE‑Bench 等测试中的表现，略微超出一些主要竞争对手，准确率接近 75% 左右，比Claude高出1%（也算打败了）。
超长上下文，并能调整推理节奏
GPT‑5 的上下文容量大幅增加，理论上算可支持到 40 万 token（输入与输出一起算的）。约能处理272k 的输入加 128k 的输出。
此外，模型提还供了较多的可调参数，可以控制思考深度和输出风格：
- reasoning_effort：可以设置推理强度（从 minimal 到 high）。
- verbosity：控制回答是简短还是展开说明。
- 在处理较长任务时，模型会
分阶段汇报进度，让执行过程更加的透明化。
多种型号按场景选用
GPT‑5 并非单一的选项，而是一个多门户的产品，用户可以根据场景挑选：
- gpt‑5：主力版，适合需要深入分析和多步推理的任务。
- gpt‑5‑mini：这个是轻量版，成本较低。
- gpt‑5‑nano：这个是
超低延迟版，适合对速度要求极高的开发场景。
API 更加经济实惠且灵活
它与之前的版本相比，GPT‑5 在价格与使用策略上更具有吸引力：
- 输入 token 的定价约为 GPT‑4o 的二分之一，输出费用仍然大体相当。
- 输出中可能会产生用于内部推理的不可见 token，所以同样的回答将可能耗用更多 token（这就有点难过了）。
- 聊天类和批量查询场景，在短时间内重复使用相同输入 token 时，可享受高达 90% 的折扣（还算讲理）。
- 支持 token 缓存与细粒度控制，并可以按推理等级在成本与质量间做权衡（token 缓存，指的是遇到相同或高度相似的输入就直接复用结果，省去重复推理）。
结语：更像个靠谱的搭档，而非单纯工具
GPT‑5 的进步，不仅在能力上，更在行为上。可以把它当成一个能主动分步、能汇报进度、能按需要加深推理的伙伴，会更符合它的个性。
GPT‑5 会是一位更具责任感的伙伴，如果你把 GPT‑4o 看作一个反应快的助手，那么 GPT‑5 更像是一个会主动思考、能承担更复杂任务的同伴。你交代一件事，它会先做分析、列清单、再一步步去执行，直到把事情办妥为止。