GPT-5 现已推出——配备多模态 AI 和 256K 令牌上下文。查看 GPT-5 发布会 以及如何 iWeaver.ai 已在测试 GPT-5 集成.
介绍
OpenAI 正式公布 GPT-5这是该公司迄今为止最先进的人工智能模型，标志着人工智能领域的重大飞跃。在2025年8月初的现场发布会上，首席执行官Sam Altman将其描述为 “这是迈向通用人工智能的重要一步”，注意到与它聊天 “感觉就像在与一位专家、一位博士级专家交谈，讨论任何话题”这种新模型比其前代产品更智能、更快速、更准确，使我们更接近能够真正像人类专家一样理解和协助的人工智能。
在本文中，我们将分解 OpenAI GPT-5 发布 此次活动——从其统一的多模态功能和 256,000 个令牌的超大上下文窗口，到创纪录的性能基准和独特的新功能。我们还将提供一些深刻的评论，探讨这些进步对用户和科技行业的意义。值得注意的是，我们将看到 iweaver.ai GPT-5 集成 该项目已在进行中（目前处于内部测试阶段），彰显了 iWeaver 始终保持领先地位的决心。最后，我们将介绍 iWeaver 最近与 Claude 3.7 的集成，并解答一些关于 GPT-5 的常见问题。
目录
- 多模态人工智能精通 – 文本、图像、语音和视频集于一身
- 256K 上下文窗口：内存飞跃 – 更长的对话和分析
- 性能基准：GPT-5 提升了标准 – 破纪录的结果和演示
- 更智能、更安全：新功能 – 专家推理和可靠性改进
- iWeaver 集成 GPT-5（内部测试） – 将其力量带给用户
- 结论和后续步骤 GPT-5 的影响和 Claude 3.7 集成
- 常见问题解答 – 关于 GPT-5 和 iWeaver 的常见问题解答
GPT-5 中的多模态 AI 精通
此次发布会上最令人兴奋的公告之一是 统一多式联运 模型。它可以处理文本、图像、语音，甚至实时视频 全部在一个AI系统内用户不再需要为不同的媒体使用不同的工具——这个单一模型可以理解书面问题、分析上传的图片、听取口头请求，甚至解读实时视频。例如，在 OpenAI 的演示中，它被要求解释一个概念，然后 生成视觉插图，一次性无缝处理文本和图像任务。
多式联运 这项功能意味着 GPT-5 可以在对话中组合不同形式的输入和输出。你可以向它展示图表或照片并提出相关问题，或者让它生成包含图像的答案。该模型展示了 分析上传的图像并将其纳入响应中，这比 GPT-4 有限的图像功能有了很大的进步。它甚至支持 高级语音交互 发布会上展示了一种新的语音模式，GPT-5 可以用自然的语调回答问题（远没有以前那么机械化），并且可以遵循特定的语音指令（例如“用一个词回答”）。令人难以置信的是，它还可以处理 现场视频 输入：OpenAI 展示了它如何即时解读视频内容，为动态实时应用打开了大门。简而言之，GPT-5 的多模态能力让它能够看、听、说——让 AI 超越纯文本聊天，成为更像人类的助手。
256K 上下文窗口：内存飞跃
另一个主要特点是其显著扩展 上下文窗口它可以接受提示并保持对话 256,000 个代币 （作为参考，这大约相当于 20 万字，或者一本 700 页的小说！）。这与上一代相比是一个巨大的飞跃——GPT-4 最多只能处理大约 32,000 个 token，这意味着 GPT-5 可以处理 8倍更多信息 一次性完成。实际上，你可以将整篇研究论文或冗长的项目文档粘贴到 GPT-5 中，它能够记住并详细讨论所有内容。现在，跨越数小时或数天的长时间对话也不再是 AI 能够“忘记”先前内容的。
这 海量内存 升级释放了新的可能性。GPT-5 可以分析整个代码库、冗长的法律合同或多年的聊天记录，而不会丢失任何细节。在发布会上，OpenAI 强调该模型的长期“记忆”实际上始终处于开启状态——它 “永不沉睡的记忆”正如他们所说。换句话说，它在长时间会话中保持上下文的能力更强，这使得它在处理复杂任务时更加连贯、更加实用。你不再需要频繁地拆分查询或提醒 AI 先前的信息。虽然竞争对手的模型也在扩展上下文（谷歌的 Gemini 最多可处理 100 万个 token），但 GPT-5 的 256K 上下文为 OpenAI 的产品线树立了新的标杆。对于用户来说，这意味着更自然、更流畅的对话，以及将真正大型的数据集或文本输入模型进行分析的能力。
值得注意的是，OpenAI 在不牺牲速度的情况下实现了这一点。得益于优化，GPT-5 能够处理这些长输入，同时仍能在合理的时间内提供响应。这为诸如审阅整本书、通过一次提示进行全面研究，或拥有一个能够记住你讨论过所有内容的 AI 助手等用例铺平了道路。 256K上下文窗口 本质上是赋予它几乎类似人类的文本记忆范围，这对于提高生产力和解决复杂问题具有重大意义。
性能基准：GPT-5 提升了标准
除了新功能之外，GPT-5 还具有以下令人印象深刻的功能 显著提高性能 几乎在每一个指标上。 OpenAI 报告称 GPT-5 是 “全面智能化” 并在许多基准测试中取得了新的最先进成果。例如，它得分 94.6% 在一场极具挑战性的数学竞赛（AIME 2025）中，它几乎在一场让大多数人都难以应付的考试中取得了优异的成绩。此外，它还取得了 89% 在专家级科学问题上，它不仅超越了 GPT-4，还在推理密集型任务中超越了谷歌的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude 等竞争对手模型。这些数字代表了问题解决能力的巨大飞跃——它可以解决早期模型经常出错的复杂数学和科学问题。
编码能力 这是 GPT-5 的另一个亮点。OpenAI 称 GPT-5 是他们迄今为止最强大的编码模型，并在演示中展现了其实力。在一个实际示例中，它被要求从零开始创建一个完整的 Web 应用程序（一个语言学习游戏）——它编写了 两分钟内完成 400 行代码只需极少的人工指导即可生成可运行的应用程序。其生成软件代码的速度和能力远超 GPT-4。在正式的编码基准测试中，它的表现远超之前的模型，解决了过去困扰人工智能的调试和多语言编程难题。实际上，开发者可以依靠 GPT-5 完成更复杂的编码任务，即使是非程序员，也可以通过描述需求，让 GPT-5 生成简单的应用程序或工具。这就像拥有一个随时可用的快速原型设计助手。
GPT-5 不仅在数学和编码方面表现出色，而且还展示了 更广泛的专业知识OpenAI 指出，在他们评估的 40 多项专业任务中，大约有一半的 AI 能够达到或超过人类水平，涵盖法律、物流、销售和工程等领域。这意味着它不仅擅长学术基准测试，还能起草法律合同、分析商业数据，或提供工程洞见，其熟练程度堪比行业专家。正是这种全方位的能力，让它感觉像是一个真正的 “通用” AI 升级。早期测试人员评论说，与 GPT-5 交互“感觉更像是与人类专家而非 AI 对话”，这证实了其输出质量有了显著提升。
值得一提的是，OpenAI 在实现这些性能提升的同时，并没有引入任何明显的新缺陷。通常情况下，更强大的模型也可能会犯更大的错误，但 GPT-5 经过了精心调校（我们将在下一节的安全部分讨论）。总而言之，在性能方面， GPT-5 设定了新的标准 对于 AI 模型而言，它比以往任何模型都更快、更强大，能够应对更广泛的挑战。对于研究人员、开发者和专业人士而言，这意味着过去 AI 无法企及的任务，现在借助 GPT-5 几乎可以实现。
更智能、更安全：新功能
GPT-5 不仅仅是关于更大的数字；它还引入了 质的改进 增强用户体验。OpenAI 大力宣传 GPT-5 的 “专家级推理” - 该模型在理解复杂指令、规划多步骤解决方案以及解释其思维过程方面表现得更加出色。事实上，它拥有一种“内置思维”的能力，能够在回答问题之前更有效地进行内部推理。在发布会上，团队甚至展示了一项功能，用户可以要求 GPT-5“更努力地思考”以获得更精确的答案，而 AI 会花费额外的时间来完善其响应。这让用户能够更好地控制准确性和速度。这是 GPT-5 的独特新功能之一，让其感觉更加 智能互动 比以前的型号。
另一个值得注意的改进是 代理行为 - 能够主动并在需要时使用外部工具。OpenAI 的研究人员强调，它可以可靠地执行长链操作和 API 调用。实际上，这意味着它不仅可以告诉你答案，还可以（在获得许可的情况下）代表你采取行动。例如，它可以规划旅行行程，然后实际调用外部服务来预订航班或获取实时数据，同时解释其推理过程。这种自主使用工具的能力在 GPT-4 中处于实验阶段；在 GPT-5 中，它更加健壮和集成。事实上，OpenAI 宣布，从下周开始， 它可以连接到您的电子邮件和日历 （适用于专业级用户）在聊天时自动查找相关信息。想象一下，你让人工智能助手“安排下周与约翰的会议”——它可以自动检查你的谷歌日历空闲时间，起草一封电子邮件给约翰，并建议最佳时间。这 GPT-5 与现实世界任务的整合 这是让人工智能成为主动助手而非被动工具的一大步。
至关重要的是， 安全性和可靠性 在 GPT-5 中得到了改进。早期的 GPT 模型有时 出现幻觉 （编造事实）或给出不恰当的答案。OpenAI 通过改进 GPT-5 的训练解决了这个问题：该模型现在产生虚假信息的倾向大大降低。事实上，在一般查询中，测量到的幻觉率低于 1%，与之前的版本相比有了显著的改进。它还能更好地判断何时 没有 知道一些事情——它会更频繁地承认不确定性或拒绝可疑的请求，而不是输出错误或不安全的答案。OpenAI 的安全团队甚至训练它 “优雅地失败” 当面对无法解决的任务时，GPT-5 会更加谨慎，而不是试图给出误导性的答案。此外，GPT-5 在医疗保健等敏感领域也经过了严格的测试。它在医疗建议基准测试中得分更高（性能经过医生审核），并且能够为健康问题提供更准确、更情境化的答案。所有这些保障措施意味着用户可以更加信任 GPT-5 提供的可靠信息，并更有信心在高风险场景（研究、医疗、法律）中使用它。
为了降低预期，OpenAI 澄清说 GPT-5 不是 AGI （人工智能）尚未达到这个水平，但它已经朝着这个方向迈出了一大步。它仍然有一些做不到的事情，或者会犯一些错误。然而，凭借其多模态理解、扩展记忆、改进推理和增强安全性的结合，它感觉就像一个 新一代人工智能这是一种人工智能，它不仅可以回答问题，还可以深入理解上下文，执行任务，并以更像人类、更值得信赖的方式进行交互。
iWeaver 集成 GPT-5（内部测试）
尽管它才刚刚推出，一些平台已经迅速采取行动，利用其强大的功能。值得注意的是， iWeaver.ai 有 已经集成GPT-5 将其集成到其系统中（目前处于内部测试阶段）。这意味着 iWeaver 将成为首批向用户提供 GPT-5 高级功能的公司之一。iWeaver 团队迅速连接了其 API，以便用户能够很快利用 GPT-5 完成自己的任务和项目。例如，学术研究人员将能够在 iWeaver 上进行更快、更准确的文献综述，GPT-5 将承担阅读和总结论文的重任。商业人士可以使用 iWeaver + GPT-5 自动生成报告、分析数据或撰写内容，其智能程度如同人类专家在协助。本质上，iWeaver 与 GPT-5 的集成旨在 将这种尖端人工智能直接融入您的工作流程 以一种方便的方式。
iWeaver 中的 GPT-5 能实现什么功能？以下是一些示例：iWeaver 用户将能够 生成更智能、更具情境感知的内容 （例如报告、摘要或见解）借鉴 GPT-5 的推理。诸如数据提取或格式化之类的重复性任务可以 利用 GPT-5 的高级逻辑实现自动化节省时间。用户可以向 iWeaver 中的个人知识库提出复杂问题，并借助 GPT-5 的深度理解获得专家级答案。所有这些都发生在 无需编码 就用户而言——iWeaver 友好的界面让您无需担心技术细节即可驾驭 GPT-5。本质上，iWeaver 就像一座桥梁，将其强大功能带给任何人，即使您不是 AI 专家。
iWeaver 对 GPT-5 的早期整合凸显了我们的使命 利用最新的人工智能提高生产力作为早期采用者，iWeaver 确保其用户保持领先地位。您无需等待很长时间或费尽周折即可尝试 - iWeaver 将其直接带入您可以用于日常工作的应用程序中。不仅仅是 GPT-5；iWeaver 的平台支持多种 AI 模型，为用户提供灵活性。（事实上，我们稍后会注意到，iWeaver 最近还集成了 Anthropic 的 Claude 3.7 模型，扩展了您的 AI 助手选项。）目前，GPT-5 在 iWeaver 中的到来（即使处于测试阶段）是一个强烈的信号，表明下一代 AI 工具正在变得触手可及。如果您渴望亲自体验 GPT-5 的功能，iWeaver 将自己定位为一种便捷的方式。
结论：拥抱 GPT-5 及未来
推出 GPT-5 GPT-5 代表了人工智能领域的一个分水岭。凭借其多模态理解、巨大的上下文窗口、卓越的性能和更智能的功能，它更像是一次代际飞跃，而非一次渐进式的更新。它为人工智能的功能设定了新的标准，并有望改变我们与科技的互动方式——从教育研究到商业和日常生产力。OpenAI 提供了一个工具，让我们更接近人工智能，它能够在几乎所有领域真正提供专家级的能力。虽然 GPT-5 并不完美，也并非人工智能开发的终极目标，但不可否认的是，它进一步推动了人工智能系统的发展。 “理解” 并以深刻的方式帮助我们。
对于 iWeaver 用户和 AI 爱好者来说，好消息是您不必等待就能感受到 GPT-5 的影响。 iweaver.ai 已经集成了它 正在进行内部测试，这意味着其尖端功能一旦完善并可供公众使用，即可立即使用。而且它不止于此——除了 GPT-5，iWeaver 还 最近集成了 Claude 3.7 并将其融入其平台。这种双重集成确保用户能够在同一平台访问 OpenAI 和 Anthropic 的最佳功能。简而言之，iWeaver 为您提供了一套强大的 AI 模型工具包，让您可以根据工作需求选择合适的“助手”，并始终掌握最新技术。
随着我们迈入人工智能新时代，GPT-5 等工具无疑将成为各领域创新的催化剂。无论您是想增强研究能力、自动化复杂的工作流程，还是仅仅想拥有一个能够跨多种媒介进行交流和创作的人工智能，它都能为您带来激动人心的可能性。而像 iWeaver 这样的平台正在让这些可能性触手可及。 准备好亲自体验 GPT-5 的功能了吗？ 不妨尝试一下 iWeaver——作为首批搭载 GPT-5 的平台之一，它能让您亲身体验 AI 赋能生产力的未来。拥抱 GPT-5 革命，见证这款 AI 如何将您的工作和创造力提升到新的高度。
成为首批在自己的项目中利用 GPT-5 功能的人之一。 立即免费试用 iWeaver.ai 并体验集成到单一生产力平台中的 GPT-5 等尖端人工智能！
常见问题解答
问：GPT-5 何时发布？
答：OpenAI 于 2025 年 8 月 7 日在一次线上直播活动中正式发布了该功能。首席执行官 Sam Altman 在 OpenAI 的“夏季更新”中宣布了该功能，并于同一天开始向 ChatGPT 用户推出。因此，该功能现已上线并可用（但存在某些访问层级限制，具体请见说明）。
问：GPT-5 与 GPT-4 有何不同？
一个： 它 与 GPT-4 相比，它带来了几项重大改进。首先， 多式联运这意味着它不仅可以接受文本，还可以接受图像、音频（语音）甚至视频作为输入——而 GPT-4 的图像理解能力有限，也没有内置的语音/视频处理功能。其次，它拥有更大的 上下文窗口 （最多 256k 个标记），而 GPT-4 大约只有 32k 个标记，这使得它能够处理更长的文档或对话而不会丢失上下文。第三，GPT-5 的性能显著提升：它在几乎所有基准测试（数学、编码、推理等）上都取得了更好的成绩，并且比 GPT-4 给出了更准确、更少“幻觉”的答案。从质量上讲，它更像是在与专家交谈——它更擅长复杂的推理，能够解释其思维，并且其回答更可靠。总而言之，它比 GPT-4 更强大、功能更丰富、更用户友好，这是一个重大的升级。
问：GPT-5 的上下文窗口限制是多少？
答：它支持的最大上下文窗口为 256,000 个代币 输入方面，根据 OpenAI 的规格，GPT-5 最多可容纳 272,000 个输入标记和 128,000 个输出标记（总容量约为 400,000 个标记）。用更通俗的话来说，这大约相当于 200,000 个单词的文本（大约相当于一本书的 300-700 页）。巨大的上下文窗口与之前的模型相比是一个巨大的飞跃（GPT-4 的最大上下文窗口为 32,000 个标记），这意味着它可以记忆和处理非常大的文档或非常长的对话。在大多数实际应用中，GPT-5 不太可能耗尽上下文内存，这使得处理长篇研究论文、整个代码库或冗长的聊天记录变得容易得多，而无需将它们拆分。
问：GPT-5 可供免费用户使用吗？
答：在一定程度上是的。OpenAI 已经开放了 所有 ChatGPT 用户，包括免费套餐用户，自发布之日起即可使用。免费用户可以访问标准 GPT-5 模型，但使用量可能会受到限制（例如，如果使用量过大，免费用户在达到一定配额后可能会切换到更轻量级的“GPT-5 mini”版本）。付费用户可享受更高的配额限制：ChatGPT Plus 用户（每月 $20）可获得更高配额的完整访问权限，而 Pro 用户（每月 $200）可获得无限制访问权限、优先速度，甚至更强大的版本，例如 GPT-5-Pro 和 GPT-5-Thinking。总而言之，免费用户现在可以试用 GPT-5（有一些限制），但 ChatGPT Plus/Pro 用户将体验到其全部性能和功能，而不会很快达到使用上限。
问：如何在 iWeaver.ai 上使用 GPT-5？
答：iWeaver.ai 正在将该模型集成到其平台中。截至目前，iWeaver 上的 GPT-5 已 内部测试这意味着 iWeaver 团队正在进行微调，确保在公开发布之前一切与 GPT-5 兼容顺畅。预计集成将很快向用户推出。一旦上线，在 iWeaver 上使用 GPT-5 可能会非常顺畅——您可以像往常一样使用 iWeaver 的界面，但可以选择 GPT-5 作为支持您任务（例如写作、头脑风暴、知识库问答等）的 AI 模型。想要成为首批访问 iWeaver 的用户之一，您可以注册 iWeaver（如果您还没有注册），并关注我们的公告，更新即将发布。简而言之：在 iWeaver 上创建一个帐户 iWeaver.ai，一旦 GPT-5 集成公开可用，您将能够在 iWeaver 中为您的 AI 代理选择它，并开始在您的工作流程中利用它的新功能。
问：GPT-5 是 AGI（通用人工智能）吗？
答：不—— GPT-5 不被认为是真正的 AGI 目前尚不清楚。Sam Altman 和 OpenAI 谨慎地澄清，虽然这是迈向更通用智能的一大步，但它仍未达到 AGI 的定义。在 OpenAI 的章程中，AGI 被定义为能够在大多数经济相关任务上超越人类，并能持续改进的人工智能。GPT-5 尽管取得了诸多进步，但仍存在局限性：它无法在训练数据之外自行学习新信息（尚无法持续学习），并且在某些领域可能会犯错或缺乏真正的理解。Altman 将该模型描述为“显然是通用智能”，但也指出 “缺乏关键特质” 那样它就真正算得上是通用人工智能了。所以，最好把它理解为一种非常强大的狭义人工智能——在语言、视觉等方面极其先进，但还达不到在所有领域都达到人类水平的通用智能。它是通用人工智能道路上的一个里程碑，但并非最终目标。
