.webp)
- GPT 已於 2025 年 7 月 8 日發佈，它將進階推理、多模態輸入和任務執行統一為單一系統，省去了在專門模型之間切換的需要。
- GPT 專為複雜的多步驟工作流程而設計。
- 與早期版本相比，GPT 能顯著減少幻覺。
- GPT 的變體包括
gpt-5,gpt-5-mini,gpt-5-nano以及gpt-5 聊天.
在過去的一年中，OpenAI 推出了GPT、o1 和 o3，各自改善了人工智能思考、推理和互動的方式。
這些模型讓 AI 反應更快、更準確、更直覺。但每一步都只是邁向更大目標的一步。
8 月 6 日，OpenAI 輕描淡寫地宣布GPT 即將推出。
而現在，自2025 年 8 月 7 日起，GPT 已經正式登場，將OpenAI最先進的推理和多模態功能整合到一個統一的模型中。GPT 現在是所有免費和付費使用者在ChatGPT 中的預設模型，完全取代GPT。
在這份指南中，我會詳細說明所有關於GPT 的確認資訊：它的功能、效能升級、訓練流程、發行時間表和成本。
什麼 GPT-5?
GPT 是OpenAI最新一代的大型語言模型，於 2025 年 8 月 7 日正式發行。它以GPT 架構為基礎，同時整合了 o1和 o3 等推理為先模型的進展。
在GPT 之前，OpenAI 已在內部推出GPT.5 (Orion)ChatGPT- 這個過渡模型提高了推理的準確性、減少了幻覺，並為GPT 原生的更深入的思維鏈執行奠定了基礎。
過去曾暗示過的許多功能，例如逐步邏輯、更好的上下文保留，以及更順暢的多模式切換，現在都在GPT 中完全實現與統一。
GPT 作為統一自適應系統的一部分執行。新的即時路由器會自動在用於例行查詢的快速、高吞吐量模型和用於複雜推理的「思考」模型之間進行選擇，而無需在專門模型之間進行手動切換。
有哪些不同的GPT 機型？
GPT 是一系列機型 - 專門針對不同使用個案最佳化的變體系列，範圍從 ChatGPT的應用程式到透過 API 進行的大規模部署。
每種GPT 變體都在相同的統一架構上執行，但會針對知識截斷、推理深度、速度和運作規模的特定平衡進行調整。
這些變體統一了OpenAI的推理為先方向與針對性的效能調整，讓開發人員可以靈活地根據工作負載的複雜性與部署規模來選擇模型。
GPT 的效能如何？
GPT 已於 2025 年 8 月 7 日正式發行，我們現在看到的是其架構如何處理推理、多模態和代理式任務執行的實際應用。
Sam Altman 之前曾暗示GPT 不只是「更好的聊天機器人」，而根據早期的使用情況來看，這正是它所能提供的。
即時調整的推理能力
內建的路由系統可決定何時立即回答，何時分步思考。對於複雜的查詢，GPT 會進入內建提示 鏈的思考程序，在提供最終答案前繪製中間步驟。
這使得建構在GPT 上的GPT 聊天機器人更能持續解決問題 - 從多階段程式碼除錯到分層商業分析 - 而不需要獨立的模型或模式切換。
規模化情境處理
在ChatGPT 中，模型可在記憶體中儲存約 256,000 個標記；透過 API，則可擴充至 400,000。這樣就可以在整本書、多小時的會議記錄或大型資料庫中工作，而不會遺失之前的細節。
在長時間的訓練中， ChatGPT 回應的準確度有了明顯的改善，矛盾的地方更少了，而且對先前情境的保留也更牢固了。
針對全球市場提供更好的語言支援
GPT 的統一架構為多語言及語音功能帶來重大躍進。ChatGPT 現在可以處理更廣泛的語言ChatGPT 支援，在延伸的對話中，翻譯精確度更高，上下文丟失更少。
這些成果也延伸至語音互動。不同口音和語音模式的回應聽起來更自然，讓多語言GPT 聊天機器人在說西班牙語、印地語、日語或阿拉伯語時，就像在說文字時一樣流暢。
從聊天機到 AI 代理
有了GPT，OpenAI 擴展了應用程式連接器的方法 - 原生整合，讓模型直接與外部工具、CRM、資料庫和生產力套件互動。
透過將任務路由至輕量級的連接器，而不是透過高成本的推理呼叫來推動每一步驟，團隊可以減少 API 的花費，同時仍能在需要時保持複雜的邏輯可用。
GPT 的成本是多少？
GPT 可透過ChatGPT 訂閱和OpenAI API 使用，其價格因不同的變體而異。對於 API 使用者，GPT-5 有幾種變體 - gpt-5、gpt-5-mini 和 gpt-5-nano，以每百萬個輸入和輸出代幣計價。
除了 API 定價之外，OpenAI 也確認GPT 可在多個ChatGPT 層級中使用，讓免費使用者也能使用，同時為付費計劃解鎖進階功能：
- 免費等級-GPT，具有標準推理功能和每日使用限制。
- Plus Tier- 增加使用限制並改善推理效能。
- Pro Tier- 存取GPT Pro，高推理能力的「思考」變體，具有擴充的上下文視窗、更快的路由速度，以及進階工具的優先存取權。
OpenAI的定價模式可讓開發人員根據自己的需求，選擇最大推理深度、更快的延遲或成本效益。
如何存取GPT？ (提示：這取決於您想要做什麼)
如果您只想與GPT 聊天，從 8 月 7 日起，您可以直接在ChatGPT 中進行。該應用程式會根據您的計劃自動使用正確的變體（例如專業級中的GPT Thinking）。無需設定 - 只要開啟應用程式並開始打字即可。
但是，如果您想在自己的產品或工作流程中使用GPT，您就需要 API 存取權限。有兩種主要方式可以存取OpenAI 的 API：
- OpenAI 平台- 請至 platform.openai.com，您可以在 gpt-5、gpt-5-mini、gpt-5-nano 和 gpt-5-chat 之間進行選擇，以適用於不同的使用個案。這是從您的程式碼開始向GPT 傳送請求的最快方式。
- GitHub上的OpenAIPython SDK- 如果您要在本機建立或編寫腳本，請安裝 OpenAI 官方 Python 用戶端。它可以使用 API 金鑰，讓您透過簡單的 Python 函式與任何GPT 變體互動。
如果您只是在探索模型的行為方式， GitHub Models Playground也已啟用 - 您可以執行提示測試，而無需設定完整的應用程式。
如何使用GPT 建立 AI 代理程式
要知道GPT 是否適合您的使用情況，最好的方法就是實際使用它進行建置。看看它如何處理真實輸入、多步驟推理和即時部署流程。
在這個範例中，我們將使用Botpress - 一個 AI 代理的視覺化建置工具，讓您可以連結到GPT而不會有設定上的磨擦。
步驟 1：定義您的代理應該做什麼
具體說明您的代理的角色。GPT 有能力推理出複雜的任務，但當它有明確的工作時，才能達到最佳效果。
從一個已定義的功能開始 - 例如回答產品問題、協助使用者預約或總結法律文件 - 然後再擴充。您不需要一開始就過度設計。
步驟 2：建立代理並給予指示
在Botpress Studio 內，建立一個新的機器人專案。
在「說明」部分，告訴GPT 它的工作到底是什麼。
.webp)
範例："您是一個貸款顧問機器人。幫助使用者瞭解不同的貸款類型，根據他們的輸入計算資格，並引導他們進入申請連結"。
GPT 了解詳細的任務架構 - 您的指示越具體，它的表現就越好。
步驟 3：提供代理商工作內容
上傳文件、貼上關鍵內容或連結至知識庫中的即時頁面。GPT 會參考這些內容來回答問題和做出決策。
包括一些好的內容：
- 定價細目
- 產品或服務概述
- 關鍵頁面（演示、試用、聯絡表單）
- 內部流程文件 (如果是內部代理)
GPT 可以從冗長的文件中汲取資料，因此不必擔心篇幅過短 - 只要保持相關性和結構化即可。
步驟 4：選擇GPT 作為LLM
.webp)
要確定您的代理正在使用GPT，請前往Botpress Studio 左側欄的Bot Settings。
- 按一下進入機器人設定
- 滾動到LLM 提供者部分
- 根據 型號, 選擇其中一個GPT 變體：
gpt-5用於完整推理和多步邏輯gpt-5-mini實現更快、更輕的互動pt-5-nano用於超低延遲任務
一旦您選擇了您的模型，所有的指示、知識庫答案和推理行為都將由GPT 提供。您可以隨時根據成本、延遲或輸出品質來切換變體。
步驟 5：部署至WhatsApp、Slack 或網站等通路
一旦您的GPT 代理按照您想要的方式運作，您就可以立即將它部署到諸如此類的平台上：
Botpress 等 AI 代理平台可處理整合工作 - 因此使用者可利用GPT強大功能，快速部署至任何通路。
GPT 比GPT 好在哪裡？
雖然GPT 帶來了自GPT 以來最大的架構轉變，但若直接與前一代的GPT 相較，情況就會更加明朗。
在深入瞭解開發人員和使用者的實際體驗之前，下表以可衡量的方式列出了這些變更。
從紙上看來，GPT 大幅擴展了上下文視窗，並且在相同的輸出長度下使用較少的字元。它的多模式回應也更貼近文字、影像和語音。
儘管如此，開發人員和使用者社群中的故事遠比規格表所顯示的複雜得多。
使用者對GPT 發表的反應
GPT 版本是OpenAI最兩極化的更新之一。除了基準圖表之外，社群幾乎立刻分裂成兩派，一派對於模型更深入的推理感到興奮，另一派則對於GPT 所帶來的成果感到惋惜。
"當我需要的時候，我的 4.o 就像是我最好的朋友。現在它就這麼消失了，感覺就像有人死了一樣"。
- Reddit 使用者在GPT突然移除後表達情感依戀與哀傷。參考資料：Verge
在技術方面：
GPT的先進效能是無庸置疑的，但缺乏模型選擇剝奪了許多開發人員所依賴的簡單控制」。
-
參考資料：Tom's Guide
OpenAI 團隊正在現場處理這種混合反應，Sam Altman 在 X 上發佈了關於模型選擇、傳統模型回滾、更高限制等方面的新更新。
GPT 是如何訓練的？
OpenAI 提供了GPT.5 訓練的洞察力，為GPT 的開發提供了線索。GPT.5 在GPT 的基礎上擴展，擴大了預先訓練的規模，同時仍是一個通用模型。
訓練方法
與其前身一樣，GPT 預計會結合以下方式進行訓練：
- 監督微調 (SFT) - 從人類標記資料集學習。
- 來自人類回饋的強化學習 (RLHF) - 透過反覆的回饋迴圈來優化反應。
- 新的監督技術 - 可能建基於 o3 以推理為重點的改進。
這些技術是GPT.5 改善對齊和決策的關鍵，而GPT 很可能會進一步推進這些技術。
雖然GPT本身是由OpenAI 運用大規模監督與強化學習來訓練，但團隊現在可以透過外部服務供應商在自己的資料上訓練GPT 模型，為特定領域建立客製化的行為。
硬體與運算能力
GPT 的訓練採用 Microsoft 的 AI 基礎架構和 NVIDIA 最新的 GPU。
- 2024 年 4 月，OpenAI 收到第一批NVIDIA H200 GPU，這是 H100s 的重要升級。
- NVIDIA 的 B100 與 B200 GPU 要到 2025 年才會量產，這表示OpenAI 可能仍會在現有硬體上進行最佳化訓練。
微軟的 AI 超級計算集群也在GPT 的訓練中發揮作用。雖然細節有限，但OpenAI的下一個模型已確定會在微軟最新的 AI 基礎架構上執行。
GPT 發行日期
經過數月的猜測，OpenAI 正式宣佈GPT 將於 2025 年 8 月 6 日推出，並在 X（前 Twitter）上發佈了一則隱晦的預告：
直播標題中的 "5 "是唯一需要確認的地方 - 它標誌著GPT 的到來。僅 24 小時之後，即 8 月 7 日上午 10 點，OpenAI 開始在ChatGPT、API 和GitHub Models Playground 上推出GPT。
這個時間點也與 Sam Altman 早前在 2025 年 2 月表示GPT 將會「在幾個月內」出現，以及 Mira Murati 在GPT 活動中預言「博士級智慧」將會在 18 個月內出現的時間一致。
GPT 現已正式啟用，可公開存取，並代表OpenAI最新的「前沿模型」，是超越GPT.5 Orion 的一大躍進，GPT GPT.5 Orion 只被視為過渡版本。
使用OpenAI LLMs建立 AI 代理
忘記複雜性-開始建立由OpenAI 模型驅動的 AI 代理，不會有任何摩擦。無論您需要的是Slack 聊天機器人、Notion 智慧型助理，或是WhatsApp 客戶支援機器人，只要點幾下就能無縫部署。
Botpress 具備彈性整合、自主推理及簡易部署等優點，可協助您建立真正能提升生產力與參與度的 AI 代理。
今天就開始 - 這是免費的。
常見問題
1.GPT 會儲存或使用我的資料來改善訓練嗎？
不會，GPT 預設不會儲存或使用您的資料進行訓練。OpenAI 已確認ChatGPT （包括GPT）的資料不會用於訓練模型，除非您明確選擇加入，而且所有 API 和企業使用都會自動排除在訓練之外。
2.OpenAI 正在採取哪些步驟來確保GPT 對使用者而言是安全可靠的？
為了確保GPT 對使用者而言是安全可靠的，OpenAI 應用了人類回饋強化學習 (RLHF)、敵對性測試和微調等技術，以減少有害的輸出。他們還發布「系統卡」以揭露模型的限制，並部署即時監控以偵測濫用。
3.GPT 可以用來建立沒有編碼經驗的自主代理嗎？
是的，GPT 可用於透過Botpress 或 Langflow 等無程式碼平台，在沒有編碼經驗的情況下建立自主式代理程式。這些工具可讓使用者設計工作流程、連結 API，並透過GPT 底下的拖放介面加入邏輯。
4.GPT 對客戶支援、教育和法律等傳統工作有何影響？
GPT 將自動處理重複性工作，例如回答常見問題、評分或總結法律文件，這可能會減少對客戶支援、教育和法律等入門級角色的需求。不過，它也可望在 AI 監督、工作流程設計和策略諮詢角色方面創造新的機會。
5.GPT 是否使用多種語言？它在不同語言間的比較如何？
是的，GPT 是多語言的，而且在非英語語言方面的效能預期會比GPT 更佳。雖然 GPT-5 在英語方面表現最佳，但仍能流暢地處理數十種主要語言，儘管資源較少的語言或小眾語言仍可能有輕微的品質差距。
.webp)
