隆重推出迄今最強大的 AI 模型 GPT‑5。相較於先前的所有模型，GPT‑5 的智慧大幅進化，在程式設計、數學、寫作、健康、視覺感知及更多領域的表現，皆達到頂尖水準。這個整合系統懂得拿捏何時應快速回應，何時又該思考較長的時間來提供專家級回應。GPT‑5 開放所有使用者使用，而 Plus 方案訂戶可獲得更高的使用限額，Pro 方案訂戶則擁有 GPT‑5 Pro 存取權，這個版本具備延伸推理能力，可提供更全面且準確的回應。
GPT‑5 這個整合系統集結多項特色，第一是聰明高效的模型，可回答大多數的問題；第二是深入推理模型 (GPT‑5 thinking)，可處理較為艱深的問題；第三則是即時分流系統，能根據對話類型、問題複雜度、所需工具以及明確意圖 (如「請仔細思考這個問題」)，來迅速判斷該使用哪個模型。分流系統會根據使用者切換模型的時機、回應偏好率，以及評測正確度等真實訊號，持續進行訓練並逐步改善。使用限額用盡後，會切換成各模型的迷你版本來處理剩餘的查詢。在不久的將來，我們規劃將這些功能整合到單一模型中。
GPT‑5 不僅在基準測試的表現優於前代模型，回應速度也所提升，但最重要的是，對於實際問題更有幫助。我們在降低幻覺率、提升指令遵循能力和減少諂媚回應方面，取得了重大進展，同時提升了 GPT‑5 在寫作、程式設計和健康領域這三大應用情境的表現。
GPT‑5 是我們迄今最強大的程式設計模型，它在產出複雜的前端程式碼以及偵錯大型儲存庫方面的能力，進步尤其明顯，通常只需一個提示，就能打造出精美又順暢的網站、應用程式和遊戲，兼具美感與品味，直覺地將概念化為現實。早期的測試人員也指出此模型在處理設計選項時，更能掌握空格、字體和留白等概念。歡迎參閱本文，了解 GPT‑5 的程式開發功能的完整詳情。
以下實例呈現 GPT‑5 只用一個提示所創造出的成果：
Prompt:Create a single-page app in a single HTML file with the following requirements:
- Name:Jumping Ball Runner
- Goal:Jump over obstacles to survive as long as possible.
- Features:Increasing speed, high score tracking, retry button, and funny sounds for actions and events.
- The UI should be colorful with parallax scrolling backgrounds.
- The characters should look cartoonish and be fun to watch.
- The game should be enjoyable for everyone.
GPT‑5 是我們至今最強大的寫作夥伴，可引導您從粗略的概念發想，轉化為具有文學深度與節奏感、引人入勝且打動人心的作品。它能更穩定處理結構模糊的寫作格式，例如不押韻的抑揚格五音步，或是自然流動的自由體詩，注重形式同時清晰傳達內容。這些寫作能力的提升，也代表著 ChatGPT 可更有效協助您處理日常任務，像是草擬和編輯報告、電子郵件、筆記等內容。下方表格展示 GPT‑5 和 GPT‑4o 寫作風格的比較。
GPT‑5 是我們迄今最適合處理健康保健相關問題的模型，能為使用者提供各項保健新知，協助他們為自身健康把關。此模型在 HealthBench 評估的表現明顯優於前代模型；該項評估是今年稍早根據實際情境和內科醫師所定義的標準所發佈。與前代模型相比，此模型的表現更像是會主動思考的夥伴，能積極指出潛在問題，並透過提問來提供更實用的答案。這款模型現在還可根據使用者的上下文、知識程度和地理位置調整內容，給出更準確可靠的回答，在各種情境下提高安全性與實用性。重要的是，ChatGPT 無法取代醫療專業人員，請將它當成一位得力夥伴，協助您理解檢查結果、就診時提出適當問題，以及在做決定時權衡各種選項。
您可以從以下範例中看出，相較於以往的模型，GPT‑5 在各領域的表現有多項提升，回應內容更豐富、詳細且實用：
GPT-4o
GPT-5
GPT‑5 的回應有明顯的情感鋪陳，以深刻的結局、清晰的意象和令人印象深刻的隱喻手法做為落點 (例如「black flags of a country that no longer exists (消失國度的黑色旗幟)」、「Kyoto’s bell rolls evening down the hill (京都的鐘聲將暮色轆轆滾落山丘)」)，在在確立了鮮明的文化與場域感。GPT‑4o 的版本則遵循較為常見的結構與韻律格式，詩作中多用說明而非揭露的手法 (如「she weeps and doesn’t tell (她悲泣哀悼，卻無言傾吐)」)。
*我們針對既定提示，選擇 4o 和 OpenAI o3 兩個模型中表現較佳者的回應。
GPT‑5 的智慧水準全方位大幅提升，從各項學術及人類評量的基準測試中可見一斑，在數學、程式設計、視覺感知與健康領域的表現尤其突出。它在數學 (在 AIME 2025 未使用工具的情況下達到 94.6%)、實際程式設計 (SWE-bench Verified 達 74.9%、Aider-Polyglot 達 88%)、多模態理解 (MMMU 達 84.2%) 和健康 (HealthBench Hard 達 46.2%) 領域的基準測試中，全面刷新最高記錄，而這些進步就體現在日常使用情境中。運用 GPT‑5 Pro 的延伸推理能力，這款模型還在 GPQA 中創下 SOTA 新紀錄，在不使用輔助工具的狀態下取得 88.4% 高分。
*使用工具情況下的 AIME 結果，不應直接與未使用工具的模型表現比較；兩者是用來展現 GPT‑5 如何有效運用可用工具的實例。
All SWE-bench evaluation runs use a fixed subset of n=477 verified tasks which have been validated on our internal infrastructure.
在評估指令遵循及自主代理工具使用能力的基準測試中，GPT‑5 的表現有明顯的進步，這些能力是它可穩定執行多步驟要求、協調各項工具和根據上下文調整內容的關鍵。在實際應用中，這表示 GPT‑5 更有能力處理複雜多變的任務、更準確遵循指令，還能靈活運用工具全程包辦更多工作。
這款模型在各項多模態基準測試中都表現卓越，涵蓋視覺、影片、空間與科學推理領域。多模態能力提升，就表示 ChatGPT 可針對圖像和非文字輸入內容做出更精準的推理，無論是詮釋圖表、製作簡報照片的摘要還是回答示意圖相關問題，都難不倒它。
我們透過內部基準測試，針對具經濟價值的複雜知識工作評估了各模型表現，GPT‑5 也是當中表現最出色的模型。使用推理能力時，GPT‑5 在半數情況下表現與專家相仿或更佳，而在涵蓋 40 項職業 (包括法律、物流、銷售和工程) 的任務中，表現優於 o3 和 ChatGPT 智慧體。
上述評估所用方法：GPT‑4o 的結果反映截至 2025 年 8 月 ChatGPT 所採用最新版模型的表現。所有模型都是在設為高「推理強度」的情況下進行評估。ChatGPT 採用的推理強度可能因情況而異，而高推理強度代表使用者在使用模型時可能體驗到的推理能力上限。
GPT‑5 用更短的思考時間產生更大的價值。在我們的評估中，具備思考能力的 GPT‑5 (GPT‑5 thinking)在多項能力 (包括視覺推理、自主代理程式設計和解決研究生等級科學問題) 的表現均勝過 OpenAI o3，模型輸出 token 數少了 50-80%。
GPT‑5 是在 Microsoft Azure AI 超級電腦上訓練而成。
GPT‑5 出現幻覺的機率比起前代模型大幅下降。 當用來代表 ChatGPT 產出流量的匿名提示啟用 Web 搜尋功能時，GPT‑5 回應中包含事實錯誤的機率，要比 GPT‑4o 低了 45%，而在使用思考功能時，GPT‑5 回應發生事實錯誤的機率更比 OpenAI o3 低了 80%。
為了提高模型在處理開放式複雜問題時的推理可靠度，我們特別投注了資源，新增多項對應的評估，專門針對開放式問題的事實準確性表現執行壓力測試。我們進行了以下兩項公開事實準確性基準測試，評估 GPT‑5 在思考開放式查證提示時的幻覺率：LongFact(在新視窗中開啟) (概念與物體) 和 FActScore(在新視窗中開啟)。 在這些基準測試中，「GPT‑5 thinking」的幻覺率顯著降低，比 o3 少了約六倍；這表示穩定產生準確長篇內容的能力明顯躍進。歡迎參閱系統資訊卡，了解我們針對這些基準測試進行評估的實作和評分細節。
除了改善事實準確性，「GPT‑5 thinking」也更能坦誠地向使用者傳達自己的行動和能力，尤其是不可能實現、不夠明確或缺少關鍵工具的任務。在訓練過程中，為了獲得高分，推理模型可能學會說謊，假裝已成功完成任務，或是對於不確定的答案過度自信。舉例來說，為了測試這個行為，我們在進行多模態基準測試 CharXiv 時，移除了提示中的所有圖像，結果發現 OpenAI o3 在 86.7% 的情況下，仍針對不存在的圖像給出自信的回答，相較之下 GPT‑5 只有 9%。
進行推理時，GPT‑5 能更準確辨識無法完成的任務，並明確傳達其能力限制。我們利用不可能完成的程式設計任務和缺少多模態資產的情境，評估了模型的欺騙率，發現「GPT‑5 thinking」出現欺騙行為的機率全面低於 o3。透過大量代表 ChatGPT 實際使用流量的對話，我們將欺騙率從 o3 的 4.8% 降至 GPT‑5 推理回應的 2.1%。雖然這個結果對使用者來說是有意義的進步，但我們還有許多工作要做，未來將持續研究如何改善模型的事實準確性和真誠度。深入細節請參閱系統資訊卡。
緩解前
緩解後
GPT‑5 將安全性推向新高度。過去 ChatGPT 主要仰賴以拒答為原則的安全訓練：模型根據使用者的提示判斷應遵從或拒答。雖然這類型的訓練對於帶有明確惡意的提示有其效果，卻難以應付使用者的意圖不明確，或是資訊可能被用於良性或惡意用途的情況。在病毒學等雙重用途領域中，拒答訓練尤其缺乏彈性，雖能安全地概略回應良性請求，但如果提供詳細回應，卻可能遭有心人士不當利用。
我們為 GPT‑5 導入了新型態的「安全補全」安全訓練，指導模型盡可能提供最實用的回應，同時恪守安全界線。這代表有時候只會針對使用者的問題提供部分答案，或是只給出概略性的回應內容。GPT‑5 經過訓練，在需要拒答的情況下，會坦誠告訴使用者拒答的原因，並提供安全的替代方案。在受控實驗和正式環境模型中，我們都發現這套做法更為細膩，可更有效引導雙重用途問題、更穩定處理意圖不明確的提示，以及減少不必要的過度拒答回應。歡迎參閱我們的安全補全研究報告，進一步了解我們全新的安全訓練做法，並查看相關方法、指標和結果的詳細資訊。
依提示意圖類型分組的安全性與實用性 (以安全回應為前提)。「GPT‑5 thinking」在所有的提示意圖類型皆展現較高的安全性與實用性。
相較於 GPT‑4o，GPT‑5 比較不會過度討好，也較不會濫用表情符號，在回話和後續對話上也比較細心和深思熟慮。使用時比較不像在「跟 AI 講話」，而是更像跟一個熱心助人且擁有博士級智慧的朋友聊天。
今年稍早，我們對 GPT‑4o 推出了一項更新，無意間讓模型變得過度諂媚，或是過於奉承討好。我們迅速撤回了這項更新，並透過下列方式努力理解和減少這種行為：
- 制定新的評估機制來評估諂媚程度
- 改進訓練機制，使模型減少諂媚回應；例如，在訓練中加入常導致過度認同的範例，教導模型避免此類回應。
在針對性諂媚評估中，針對專門設計用來引發諂媚回應的提示，GPT‑5 能明顯地將諂媚回應率從 14.5% 降至低於 6%。有時減少諂媚回應可能會導致使用者滿意度下降，但我們所做的改善讓諂媚率降低了一半以上，同時帶來其他可評估的進步成果，讓使用者能繼續進行有建設性的高品質對話；這也符合我們協助人們善用 ChatGPT 的目標。
GPT‑5 在遵循指令方面的表現有顯著進步，而我們發現，它遵循自訂指令的能力也有相對應的提升。
我們同時推出四種全新預設個性的研究預覽版，供所有 ChatGPT 使用者體驗，展現我們在控制能力方面的重大進展。這些個性最初開放在文字聊天中使用，之後將開放用於語音聊天，讓您不必撰寫自訂提示，就能設定 ChatGPT 的互動風格，像是精闢專業、善解人意或犀利毒舌。一開始提供四個選項 Cynic、Robot、Listener 及 Nerd，供用戶自由選用，可隨時在設定中調整，打造更貼近自身風格的溝通體驗。
這些全新個性在我們內部的降低諂媚率評估中，都有達到或超過標準。
我們將根據早期回饋持續改良並迭代，致力提供更好的體驗。
我們判斷「GPT‑5 thinking」模型在生物及化學領域的能力已達到「高水準」，因此為了充分降低相關風險，已導入強而有力的防護機制。我們根據應變整備框架，透過安全評估對模型進行了嚴格的測試，與 CAISI 和 UK AISI 等夥伴合作，共同完成 5,000 個小時的紅隊測試。
我們採取與 ChatGPT 智慧體類似的做法，雖然尚無明確證據顯示這款模型能實質協助新手造成嚴重生物危害 (我們所定義的「高水準能力」門檻(在新視窗中開啟))，但我們目前仍採取預防措施，啟動必要的防護機制以提升應變能力，確保將來模型具備這類能力時能有效應對。因此，「GPT‑5 thinking」具備穩健的安全架構，針對生物領域建立了多層防禦系統：全方位威脅建模、透過全新的「安全補全」範式訓練模型不得輸出有害內容、永遠啟動的分類器以及推理監控器，以及明確的執行流程。
歡迎參閱系統資訊卡，進一步了解我們對 GPT‑5 採取的全方位安全做法。
針對難度最高的複雜任務，我們也推出 GPT‑5 pro 來取代 OpenAI o3‑pro，這是 GPT‑5 的變體，思考時間再延長，可透過運用大規模運算資源但高效率的推論階段平行運算方式，提供最優質且最全面的回應。在多項高難度的智力基準測驗中，GPT‑5 pro 是 GPT‑5 系列中表現最優異的模型，包括在含有極高難度科學問題的 GPQA 測驗中取得頂尖成績。
透過超過 1000 道具有經濟價值的實際推理提示進行評估後，外部專家在 67.8% 的情況下，比起「GPT‑5 thinking」更偏好 GPT‑5 pro 的回應。GPT‑5 pro 出現重大錯誤的機率少了 22%，且在健康、科學、數學和程式設計方面表現卓越。專家評價其回應相關、實用且全面。
GPT‑5 現在是 ChatGPT 新的預設模型，取代了 GPT‑4o、OpenAI o3、OpenAI o4-mini、GPT‑4.1 及 GPT‑4.5，使用者登入帳戶即可使用。您只需打開 ChatGPT 並輸入問題，其餘就交給 GPT‑5 處理，它會根據情況自動套用最適當的推理強度。付費使用者仍可透過模型選擇器選取「GPT‑5 Thinking」，或是在提示中輸入「請仔細思考這個問題」這類內容，確保模型產生回應時有運用推理能力。
GPT‑5 今天起開放所有 Plus、Pro、Team 和 Free 方案用戶使用，並在一週後向 Enterprise 和 Edu 方案用戶開放。Pro、Plus 和 Team 方案用戶也可透過登入 ChatGPT，在 Codex CLI(在新視窗中開啟) 中開始利用 GPT‑5 編寫程式。
與 GPT‑4o 相同，GPT‑5 免費與付費版本存取權的差異在於使用限額。Pro 方案訂戶可無限額使用 GPT‑5，並享有 GPT‑5 Pro 的存取權。Plus 方案用戶可安心將 GPT‑5 當成預設模型，協助解決生活大小問題，使用限額遠高於免費方案用戶。Team、Enterprise 和 Edu 方案客戶也能放心將 GPT‑5 設為預設模型，協助處理日常工作，且使用限額相當充足，整個組織都能輕鬆善用 GPT‑5。針對 ChatGPT 免費方案用戶，完整的推理能力可能需要花幾天時間才會完全開放。免費方案用戶用盡 GPT‑5 使用限額後，模型會自動切換成 GPT‑5 mini，這是規模更小、更快速的強大模型。
作者
註腳
*這與先前部落格貼文公布的結果有些微出入，因為之前是用舊版的 HLE 進行測試。
**我們發現，MultiChallenge (GPT-4o) 中的預設評分器經常對模型回應給出錯誤評分。我們發現，將評分器換成 o3-mini 這類推理模型後，針對檢驗過的樣本重新評分，準確度有所提升。
***在 MMMUPro 中，我們採計標準與視覺方面成績的平均值。
Contributors
Aaditya Singh、Adam Fry、Adam Perelman、Adam Tart、Adi Ganesh、Ahmed El-Kishky、Aidan McLaughlin、Aiden Low、AJ Ostrow、Akhila Ananthram、Akshay Nathan、Alan Luo、Alec Helyar、Aleksander Madry、Aleksandr Efremov、Aleksandra Spyra、Alex Baker-Whitcomb、Alex Beutel、Alex Karpenko、Alex Makelov、Alex Neitz、Alex Wei、Alexandra Barr、Alexandre Kirchmeyer、Alexey Ivanov、Alexi Christakis、Alistair Gillespie、Allison Tam、Ally Bennett、Alvin Wan、Alyssa Huang、Amy McDonald Sandjideh、Amy Yang、Ananya Kumar、Andre Saraiva、Andrea Vallone、Andrei Gheorghe、Andres Garcia Garcia、Andrew Braunstein、Andrew Liu、Andrew Schmidt、Andrey Mereskin、Andrey Mishchenko、Andy Applebaum、Andy Rogerson、Ann Rajan、Annie Wei、Anoop Kotha、Anubha Srivastava、Anushree Agrawal、Arun Vijayvergiya、Ashley Tyra、Ashvin Nair、Avi Nayak、Ben Eggers、Bessie Ji、Beth Hoover、Bill Chen、Blair Chen、Boaz Barak、Borys Minaiev、Botao Hao、Bowen Baker、Brad Lightcap、Brandon McKinzie、Brandon Wang、Brendan Quinn、Brian Fioca、Brian Hsu、Brian Yang、Brian Yu、Brian Zhang、Brittany 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