扬帆优配 GPT5发布，槽点竟多过亮点：AGI没来，AI公司肉搏时代来了

我们至今不知道让奥特曼"瘫倒在椅子上"的是什么力量扬帆优配。

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 Gemini 2.5 Flash，而 GPT-5 Standard 的价格仅为 Claude 4 Opus 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

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 扬帆优配，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 1 M 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 32 K，延迟

• 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 Grok 4（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-5 Pro "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。