GPT5发布：个人一些想法
8月8号，一觉醒来，朋友圈小红书B站上给我推送的都是GPT5发布的各种消息。这些信息大概分成三类或者三波：
第一波，各种文章发布GPT5来了，一股脑的吹捧AGI时刻，世界第一。不过这一波很短暂。
第二波，吹捧的声音渐渐没了，开始有各种技术分析，各界的发声也出来了。开始趋向中立。
第三波，各种贬低声音开始出现，比如技术没有创新。
看了一些文章分析，也快速浏览了下发布会。自己也有一些想法：
GPT5在所有的benchmark 的评测上，几乎都是top 1。 并且很多分类上，都远超第二名。GPT5的能力上有很大的改进。但是，这个与其他的模型比如Grok, gemini, Qwen其实没有本质区别，我猜用户体验，几乎无差。并没有任何惊艳。
thought: 会不会在eval benchmark 之外有一个新的评价指标，这个指标是跟用户的感受体验相关。比如说，用户意图的理解，用户的时延体验，信息有效性和准确性基于某些特定任务。或者说，可以理解用户特定意图或者指导用户，在某些使用场景。
有一个blog总结的很好，GPT5并不是智力上的改进，而是智能上的增强。比如说，算1234 x 234这个问题,可以直接模型自己算（这是一个智力），也可以模型去调用一个计算器去计算（调用工具这个方法就算智能）。可以总结说，openAI 把各种各样的模型和专用模型集成在一起，通过使用一个调度器（router或者叫路由器）去分配和解决这个问题。这算是一种MoE的思路解决问题。
自己之前也有类似的方法，在Agent 中，是否可以有一个模块或者模型，判定问题的难易。基于此，调度不同的模型。
GPT5的价格比之前降低了，1.25美元/1 million token for input, 10美元/1 million token for output,这里output 和input之间有8倍的差异。相比于其他模型，价格降低很多。可能就是低价来抢用户，来抢合作伙伴。本质原因是技术创新有限，没法通过技术优势保持自己的领先优势，只能通过低价抢市场。
这里模型的更新本质就是：数据和算力。
现在是边际效应，因为数据和算力需要大量的开销，这么大的开销训练一个模型，仅仅一点性能的提升，可能不值得。
估计有钱的公司，会持续烧钱去训练一个更好的模型。考虑收益的公司，估计开始探寻新的方法，或者考虑系统集成的方法来优化。
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