為什麼 GPT-5 被視為「代際躍遷」

與 2023 年問世的 GPT-4 相比，GPT-5 不只是「更大模型」——它在架構、推理方式和互動形態上都完成了重構：

參數規模倍增：業界多位測試者稱，GPT-5 的訓練參數或接近 1.5 兆，幾乎是 GPT-4o 的十倍，在相同推理延遲下可輸出更細膩的邏輯鏈和長篇內容。

統一多模態核心：GPT-5 將文字、圖像、音訊乃至影片的「感知與理解」納入同一 Transformer 主幹網路，無需再像 GPT-4o 那樣靠外圍外掛切換模式；這意味著用戶可在同一次對話中上傳產品演示影片、財報 PDF 與語音備忘錄，讓模型在「共享語意空間」裡跨模態推理。

原生鏈式思維：GPT-4 的「思考」常需提示詞顯式觸發（如 “let’s think step-by-step”）。GPT-5 則預設在背景展開推理軌跡，再把精煉答案回傳給用戶，既降低「提示工程」成本，也顯著減少邏輯漏洞與幻覺率。

持久記憶與超長上下文：在取得授權的前提下，GPT-5 可長久記住用戶喜好、專案進度與歷史對話，並把可視上下文視窗擴展至「百萬級」Token；一次會話即可處理整套程式碼倉庫或完整法庭記錄，而無需分頁輸入。

嵌入式執行模組：高精度數學、程式碼單元測試、結構化資料解析等任務，將由模型內部的「專屬子網路」即時調用；相較 GPT-4 依賴外部工具鏈，這大幅縮短了循環調用的時間與誤差。

產業意義與後續觀察

OpenAI 此次將 GPT-5 定位為「統一智慧」平台：開發者無需再在 o3、4o、Turbo 等型號間切換，只要呼叫同一端點，即可讓模型按需分配深思或快速回答的資源。這不僅簡化了應用整合流程，也預示著 AI 工具鏈將朝「一站式、長生命週期」演進。微軟、Salesforce 等合作夥伴已啟動基於 GPT-5 的企業內測，預計 9 月後會出現首批深度整合案例。同時，更大規模的推理負載也對 GPU 供應鏈與雲端基礎設施提出挑戰。若 8 月發佈窗口最終兌現，Nvidia H200 與 AMD MI325 X 的交付節奏，或將成為 GPT-5 完全放量的前提條件。OpenAI 內部人士亦提醒，安全紅隊與外部對齊審核仍是唯一可能導致發佈日期再次順延的因素。