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我们至今不知道让奥特曼“瘫倒在椅子上”的是什么力量。
因为人们等待许久的GPT-5发布，至少从大家第一时间对发布会的感受来看，居然是槽点，甚至笑料多过了亮点……
几个月前，甚至发布前，都不会有人想到，这么万众期待的模型发布，被传播最多的会是多张让人哭笑不得的错误图表:
而这几乎就是发布会给人们感受的一个缩影。
大量工作在争夺用户注意力上，不少不错的细节提升，但没有大的惊喜，甚至一度有些好笑，“AGI”还早，肉搏时代开启了。
GPT5来了，模型没有到AGI时刻，甚至连“aha moment”也没有。
正如发布前的剧透，GPT-5采用了“All in one”策略，将推理、编码、语音、研究等能力整合进单一模型，根据用户需求自动调取相应能力。在各个垂直领域，GPT-5都刷新了基准测试成绩，其中编程能力的进化最为显著，无论你是专业的开发者，还是小白尝试vibe Coding，它都在模型能力上做了优化。
API方面，他首次考虑到了广大用户的钱包，开启了一轮大降价。企业用户可以通过自己的预算来调低中高档位，分别为GPT-5标准版、GPT-5-mini版、GPT-5-nano版。其中GPT-5-mini 的价格低于谷歌的 Gemini2.5Flash，而 GPT-5Standard 的价格仅为 Claude4Opus 的十二分之一。
新模型的案例演示、再次被刷新的Benchmark、被打下来的API价格，几乎构成了这场发布会的全部。但不同的是，在最后三分一，OpenAI加入了一些并不那么炫酷的企业案例分享，展示了他们如何通过模型帮助企业构建自己的应用，同时增加了一个专门服务于企业的模型 GPT-5-chat:面向客服场景，延迟 <200ms。
而这些，才是GPT-5发布的真正意图:他们想要的已经不是技术Demo的掌声，而是企业客户的真金白银。GPT-5不是代际跨越的炸裂模型，而是OpenAI准备投入到商业肉搏的底牌。
结合Sam Altman此前在X上关于SaaS的预判，一旦企业能够基于GPT-5自主构建应用，传统SaaS模式确实面临冲击。
但这也证明了一个更深层的现实:整个AI行业都已从技术炫技转向商业落地的关键阶段，连OpenAI也不例外。
一个模型，多种智能
发布的开始，Sam Altman就代表OpenAI ，认为这不是一次简单的升级，而是一次智能的「次元跳跃」。
官方宣称它引入了一个全新的「智能路由」系统，能秒级判断你的问题难度，自动调用合适的「大脑」来回答。普通问题用「高效大脑」快速响应，复杂问题则自动切换到「深度思考大脑」。这种快思考和慢思考的结合，在今年更早的时候，已经有部分模型产品通过Autothink已经实现。
GPT-5首次把 GPT 系列与 o 系列推理模型融合，形成单一多模态架构。上下文窗口扩展至1M tokens，输出可达10万 tokens，支持 MCP（模型上下文协议）与并行工具调用。四个变体全部面向代码场景优化:
• gpt-5:旗舰，长链推理 + 全模态;
• gpt-5-mini:成本↓60%，保留90% 编程性能;
• gpt-5-nano:端侧离线32K，延迟 <40ms;
• gpt-5-chat:企业级对话，CI/CD 集成插件化。
针对不同的场景，GPT-5都做了单项优化，比如写作中的语感优化、语音对话功能多语种灵活切换能力，GPT-5也在新的 ARC-AGI-2上进行了测试。除 Grok4（思考）外，它的表现优于所有主要模型。
但最可圈可点的，是在整个Coding能力上再次提高了一个水准。代码能力覆盖了两种场景，一种是低提示词的非专业用户场景，
在发布会上，OpenAI 的后期训练负责人 Yann Dubois 使用 GPT-5现场演示，要求它生成一个用于学习法语、并带有互动游戏的网站。在短短几秒钟内，GPT-5就编写了数百行代码，并直接展示了网站的前端界面。他在 Zoom 上分享屏幕并进行了简单的点击操作，一个看起来非常酷炫的网站便生成了。
在 Canvas 中，GPT-5可以快速一次性完成前端应用程序，以保证没有免费又好用的编码模型的用户，能够实现真正的Vibe Coding。
在专业编程场景，GPT-5支持一键上传整个前后端仓库，秒级生成可视化“代码地图”，分层展示模块依赖、性能瓶颈及安全漏洞，并给出优先级列表;针对遗留代码，它能自动剔除无用依赖、统一命名风格、补全类型注解，同时生成 Git 回滚脚本，确保重构零风险。
同时模型原生支持 Python、Typescript、Rust、Go、Solidity 等20余种语言混合项目，可智能识别跨语言调用链，自动生成 FFI 绑定、序列化代码及对应的 Docker 多阶段构建文件，无需人工干预即可打通开发与部署全链路。
当然，尽管OpenAI一直在强调“GPT-5是世界上最好的编程模型”，但在 OpenAI 的展示中，却出现了Benchmark图的坐标轴“作弊”的行为，不仅有52.8>69.1这样的弱智错误，也实际上夸大了 GPT-5的能力提升。
抛开一些“小插曲”，GPT-5的确把“写代码”升级为“交付软件”，从单文件补全到跨语言、跨框架、端到端的工程代理。开发者获得的不仅是更快的自动补全，而是一键可部署、可测试、可维护的工程团队。
为了尽可能的保证模型的可用性，OpenAI花了不少时间用来降低模型幻觉。模型安全研究负责人 Alex Beutel 透露，OpenAI 为评估 GPT-5的潜在风险，累计投入逾五千小时进行深度测试，核心目标之一是杜绝模型向用户“撒谎”。
尽管相比 o3推理模型，GPT-5的幻觉有所收敛，但“言之凿凿的假话”仍是大型语言模型难以根除的顽疾;尤其在模型扮演智能体、执行多步骤任务时，这一隐患会被进一步放大。 不过，OpenAI 强调，GPT-5在连贯完成复杂流程方面更值得信赖。Beutel 指出，过去曾出现模型宣称已达成目标却实际未行动的情况，如今团队正着力堵住此类漏洞。
整体来说，GPT-5在模型、产品、场景进行了综合的优化提升，它可能不是某一个领域绝对的尖子生，但却是全能的ACE。
用低价突围商业化
“卷价格”常常被形容是中国大模型厂商们的做法，而这次OpenAI告诉大家，你们错了，我卷起来更狠。
面向个人用户，OpenAI采取了免费先用、分级限速的策略。从今天起，所有 ChatGPT 账号都能直接体验 GPT-5，无需排队。免费层每天有一定额度，用完即自动降级到 GPT-5-mini 继续对话。Plus 会员额度翻倍，Pro 会员则可调用“GPT-5Pro”这一高推理档位。换句话说，OpenAI 把7亿 C 端用户当成了「默认入口」，但真正的算盘并不在这里。
面向企业客户则出现了明显的低价抢市场。根据官网消息，标准版 GPT-5:输入1.25美元 / 百万 token，输出10美元 / 百万 token，比 GPT-4时代普遍低30–50%。mini 与 nano 再砍一刀，分别低至0.3美元和0.05美元 / 百万 token，几乎逼近自托管成本。
企业套餐还附带零保留、私有端点、并发翻倍，整体算下来，同等算力支出可节省40% 以上。
显然，OpenAI 这次把火力瞄准了 B 端:用超低 API 价格把企业从自研或竞争对手那里直接“挖”过来，C 端免费只是流量入口和口碑放大器。
显然，新的价格让这些“苦o3久矣”的开发者们十分满意，当GPT-5标准版仅为Claude4Opus十二分之一价格时，那些靠“性价比”立足的平替厂商将面临生存危机。
参考国内上一轮的模型“价格战”，基础模型市场将迎来残酷的优胜劣汰。中小模型厂商要么在垂直领域找到差异化定位，要么被迫退出竞争。
当然，推理成本的大幅下降直接降低了AI应用的准入门槛。当调用成本不再是制约因素，更多企业和开发者将尝试将AI能力集成到产品中。软件的边际成本持续降低，将催生新一轮应用创新浪潮，从工具类应用到消费级产品都将受益。
从技术突破到价格屠夫，从能力炫技到场景落地，OpenAI这次发布的核心逻辑异常清晰:用成本优势和产品整合来重塑整个AI生态的游戏规则。
当GPT-5以白菜价提供接近人类专家水平的能力时，它实际上是在向整个行业宣战——不仅要抢夺竞对的市场份额，更要让传统软件服务商感受到降维打击的压力。这种策略转变标志着AI行业从“技术驱动”正式迈入“商业驱动”阶段。
GPT-5不是技术的终点，而是商业肉搏战更进一步的信号。接下来，像是meta离谱高价抢夺人才，OpenAI发布会的“图表错误”，Anthropic断供二选一之类的事情，会比让人惊叹的模型大跃升和各种“Aha moment ”更多的出现在你面前。
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