- GPT 將會在單一模型中統一推理、多模態輸入和任務執行，不再需要在專門版本之間切換。
- 它專為進階的多步推理而設計，與早期機型相比，幻覺明顯減少。
- 雖然日期未定，但GPT 預計會在 2025 年底推出，之前會推出預覽其功能的GPT.5 和 o3 等臨時版本。
在過去的一年中，OpenAI 推出了GPT、o1 和 o3，每一個模型都改善了人工智能思考、推理和互動的方式。這些模型讓 AI 的反應比以往更快、更準確、更直覺。但每個模型都只是邁向更大目標的一步。
現在，GPT 即將面世。GPT-5 是為了統一OpenAI最先進的推理與多模態功能而打造，其目的是消除在不同任務的模型之間切換的需求，讓 AI 的互動比以往更順暢。
與此同時，OpenAI 也發表了GPT.5(Orion)，這個過渡模型完善了過去的改進，同時也為GPT 最大的躍進奠定了基礎：真正的思維鏈推理。
在本指南中，我們會詳細說明GPT所有確認資訊GPT 功能、發行時間表、效能升級、訓練流程和成本。
什麼 GPT-5?
GPT 是OpenAI的下一代 AI 模型，以GPT 架構為基礎，同時整合了 o1 和 o3 等推理模型的改進。在GPT.5 中已經可以看到其中一些進步，讓我們可以預見未來的發展。
GPT 的最大變化之一是其結構化推理。GPT 著重於速度，而GPT 則是為了更有效地處理多步驟邏輯和決策而設計。GPT 不再需要針對不同的任務建立不同的模型，而是動態適應，提供更完美的體驗。
另一項關鍵升級是多模式功能。GPT 引入了即時文字、圖像和語音處理，但GPT 的目標是更進一步，允許不同類型的輸入進行更先進的互動。
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不同於以往需要在不同專門模型之間切換的迭代版本，GPT 將這些功能統一為單一、更強大的系統。這意味著更少的取捨和更有效率的 AI 體驗，無論您是使用它來進行對話、推理或多模式任務。
GPT 何時推出？
截至 2025 年 3 月，OpenAI 尚未宣布GPT 的正式發佈日期。不過，在 2025 年 2 月，執行長Sam Altman 表示GPT.5 將於「幾個星期後」推出，而GPT 則會在「幾個月後」推出，這表示 GPT 將於2025 年中至後期推出。由於GPT.5 在三週後抵達，因此GPT 很可能仍在幾個月後。
OpenAI 在GPT.5 的系統卡片中確認它不是前沿模型，這意味著它是一種增量升級，而不是突破性的進步。相較之下，GPT 預計會是一大躍進，符合OpenAI 所說的開發「前沿模型」的重點，將 AI 能力推向更遠。
GPT 和GPT 之間的差距為 33 個月。如果OpenAI 遵循類似的模式，GPT 可能會在 2025 年 12 月左右到達。
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此時間表也與OpenAI CTO Mira Murati 所說的博士級智慧約在 18 個月後相符，暗示在 2025 年末將會有重大的 AI 突破。在GPT 活動上，她也預告了OpenAI的下一步，表示「前沿模型即將推出」。
在GPT 之前即將推出的GPT 機型
雖然GPT 距今還有幾個月的時間，但OpenAI 一直忙於擴充其模型陣容。在 2025 年 4 月的高調更新中，該公司宣佈了幾個旨在縮小差距的新版本。
首席執行官 Sam Altman 確認，期待已久的o3 機型(其預覽版已廣受好評) 將於不久後推出，同時還會推出體積較小的o4-mini機型。
兩者都是為了改善推理能力（OpenAI路線圖的重點）而設計，並作為邁向GPT 的墊腳石。
與此同時，OpenAI 透過公開 API 版本推出GPT.1 系列，包括 Mini 和 Nano 版本。這些模型專為速度、經濟實惠性和長內容任務而打造 - 支援多達 100 萬個代幣 - 並已用於 RAG pipelines、AI 代理和其他進階工作流程。
這些版本共同標誌著向更專門、推理為先的模型轉移，為GPT，而無需等待單一、大規模的躍進。
GPT效能如何？
由於GPT 的發佈還有幾個月的時間，其預期表現是基於產業趨勢、OpenAI過去的迭代，以及該公司本身的幾項重要聲明。
Sam Altman 已經暗示會在推理、多模態能力和 AI 代理方面做出重大改進，不僅僅是更好的聊天機器人。以下是我們可以期待的成果：
從對話轉換到推理
GPT 並非只是增加參數，而是整合多種架構。GPT 的確實規模仍未公開 (估計約為 1.5 兆個參數)，但GPT 很可能會將專門的元件 (如 o3 的結構化推理) 整合到一個統一的系統中。
真正的多模式（和視訊處理？）
GPT 引入了文字、圖像和語音互動，為多模態人工智能奠定了基礎。GPT 預計會精進OpenAI的語音模型，並可能在OpenAI的文字轉視訊模型 SORA 的基礎上，增加視訊處理功能。
另一項重大進展是 Canvas，這是OpenAI用於結構化推理與問題解決的互動工作區。它能讓使用者以視覺化的方式與 AI 互動，對於編碼、數學和逐步的工作流程特別有用 -GPT 預計會進一步提昇這項功能。
此外，OpenAI 正致力於更深入的搜尋整合，讓他們的模型能更有效地檢索和應用即時資訊。這種轉變讓人工智能超越了簡單的回憶，使其能夠分析、比較和產生來自即時資料來源的洞察力。
推理能力更強、幻覺更少
OpenAI 已將改善推理能力列為優先考量，GPT 預計會大幅減少幻覺，並改善結構化的問題解決能力。從GPT.5 系統卡的最新幻覺減少指標中，我們可以看到這方面的早期努力。
GPT 整合了 o3 的思維鏈推理功能後，應可針對複雜的任務提供更可靠的回應，因此特別適合準確性極為重要的企業級 AI 應用。
從聊天機到 AI 代理
AI 的發展已超越基本的文字輔助。藉由自訂GPTs 與 Operator 架構，OpenAI 正朝自主式 AI 代理邁進。GPT 預計將負責任務執行、服務整合與工作流程自動化，讓 AI 成為企業營運與生產力中更積極的工具。
GPT 可獨立完成任務，而不只是回答問題。透過與外部工具和 API 連線，它將有助於擷取資料、管理工作流程，以及以最少的使用者輸入處理要求。
擴充的上下文視窗
上下文長度仍然是長形式 AI 互動的瓶頸。雖然 Claude 3.7 可以處理 ~200K 字元 (~150,000 字)，但OpenAI 一直在穩定地增加自己的上下文限制。GPT 預計會進一步推進。
這個過程可以讓討論更有連貫性、記憶保留更深，最重要的是，可以在不遺失上下文的情況下處理大型文件或延伸的聊天記錄，這是他們透過 Deep Research 提供的最新產品的主要特色。
如何訓練GPT？
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。
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成本是多少？
OpenAI 通常會根據機型的強大程度來定價。GPT 目前是最經濟實惠的高階機型，而GPT.5 的價格則高出許多，可能是為了限制研究階段的使用。以下是目前機型的比較：
除了圍繞 API 定價的猜測之外，OpenAI 確認GPT 將會在ChatGPT 上提供多個層級，讓免費使用者可以使用，同時為需要更先進 AI 功能的使用者提供高級功能。定價結構遵循明確的進程：
- 免費等級- 標準智慧等級的無限制聊天存取，可能有限制以防止濫用。
- Plus - 更高的智慧和更好的效能，類似於ChatGPT Plus 中提供GPT 的方式。
- 專業級- 完全存取最高智慧等級的GPT，以及OpenAI最先進的工具和整合。
對於 API 使用者而言，定價可能會遵循OpenAI的標準模式，即更新且功能更強大的版本價格較高。OpenAI 歷來都會隨著模型變得更有效率而降低 API 定價，因此GPT 的成本可能會在推出後降低。
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常見問題
GPT 會儲存或使用我的資料來改善訓練嗎？
OpenAI 表示ChatGPT （包括GPT 等未來版本）預設不會使用您個人聊天的資料進行訓練。如果您使用 API 或特定的企業設定，您的資料會明確地被保留在訓練之外。
OpenAI 採取了哪些措施來確保GPT 對使用者而言是安全可靠的？
OpenAI 非常注重安全性，使用的工具包括人類回饋強化學習 (RLHF)、減少幻覺技術，以及概述已知限制與風險的系統卡片。
GPT 可以用來建立沒有編碼經驗的自主代理嗎？
是的，像Botpress 和其他無程式碼平台這樣的工具，讓您不用寫任何程式碼，就能超輕鬆地建立GPT AI 代理。
GPT 對客戶支援、教育和法律等傳統工作有何影響？
GPT 很可能會將這些領域中的重複性工作自動化，讓專業人員得以專注於更複雜的工作，但也可能會將需求轉向涉及監督或整合 AI 的角色。
GPT 是多語言版本嗎？它在不同語言間的比較如何？
是的，GPT 預計會支援多種語言，而且如果遵循GPT 的軌跡，它應該可以更流暢、更精準地處理非英語的工作，儘管效能可能仍會因語言不同而略有差異。
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