jym，用上了吗？！！
就在昨晚！8 月 7 日，OpenAI 正式发布 GPT-5，并把它设为 ChatGPT 的默认模型。
这一代的变化不是"再大一点的模型"，而是把快模型 + 深度推理模型 + 实时路由器整合成一个统一系统：能判断何时快答、何时慢想，必要时自动切换到"GPT-5 Thinking（推理版）"，也支持你在提示里直接说"think hard about this"强制深想。
为什么这次升级重要
上一代开始，GPT就在"速度---正确性---可控性"三者间反复取舍。
GPT-5 的关键点是：把取舍交给系统 。它根据对话类型、复杂度、工具需求和你的明确意图做实时路由；路由器还会用真实信号持续学习（如用户改模型、偏好反馈、正确率测量），让"用对模型"这件事越来越顺滑。 对日常用户意味着更少的干预、更多的可靠完成；对团队与企业意味着更稳定的端到端工作流。
能力与评测：不止分数更高，而是更"实用"
在学术与人工评估中，GPT-5 在数学、编码、视觉理解与健康等方向刷新了 SOTA：
- AIME 2025（无工具）94.6%
- SWE-bench Verified 74.9%
- Aider Polyglot 88%
- MMMU 84.2%
- HealthBench Hard 46.2%
而GPT-5 Pro 在 GPQA 上做到 88.4%（无工具）。同样的重要是"效率"：在多类任务上，GPT-5 的推理以50--80% 更少的输出 tokens超越 o3 的表现。
写作、编码与健康三大常用场景
- 编码：这代对复杂前端生成、跨文件重构与大仓调试的把握更稳，还意外"更懂审美"------对于间距、排版、留白的选择更自然。官方也把它定位为目前最强的编码模型。
- 写作：在保持结构与节奏的同时，GPT-5 更能驾驭风格与意象（官方示例里，诗歌的收束更干净有力）。这也外溢到日常：报告、邮件、备忘录的润色更少"空转"。
- 健康 ：基于新评测（HealthBench）有显著提升，回答更主动、更因人而异，但定位仍是健康伙伴而非医生替代。
更可靠：更少幻觉、更少迎合、更坦诚的边界沟通
- 事实错误更少 ：在带检索的真实流量上，GPT-5 相比 GPT-4o 约 -45% ，相比 o3（启用推理）约 -80% 的幻觉率；在 LongFact、FActScore 等开放式事实集上，"GPT-5 Thinking"的幻觉显著下降。
- 更诚实 ：针对不可能完成或缺关键工具的任务，GPT-5 更能明确说出做不到；在真实对话样本上，"欺骗性完成"从 4.8% 降到 2.1% 。
- 更少"拍马屁" ：定向评测里，阿谀（sycophancy）回复从 14.5% 压到 <6% ，同时不牺牲总体体验。
这些效果背后，是 GPT-5 引入的安全补全（safe-completions） ：不再只是"给/不给"，而是在安全边界内尽可能有用地回答；需要拒绝时，会解释原因并给出安全替代。
这一训练范式在对"双用途"场景（如生物）更稳健，细节见安全补全论文与系统卡。
面向开发者：API 形态与工作流升级
- 模型家族 ：API 提供
gpt-5、gpt-5-mini、gpt-5-nano以平衡性能/成本/时延；ChatGPT 里则由统一系统路由到快/慢思考与对应 mini。 - 最适合 Agent 的一代 ：官方推荐迁移到 Responses API ，在多轮工具调用间复用推理上下文 （通过
previous_response_id），显著降低成本与延迟、提升智能度。 - "最小推理"与"冗长度" ：新增 minimal reasoning （低延迟的推理档位）与 verbosity 控制输出长度（区别于思考长度），便于把控响应风格与性能。
- 编码体验：官方开发者文档与 Cookbook 已给出前端从 0-1 生成、跨大仓重构、工具前言（tool preamble）等实战提示，可直接套用到 Cursor、Windsurf、Copilot、Codex CLI 等代理式编辑器/CLI。
怎么使用
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GPT-5 现已成为 ChatGPT 的默认模型；
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Plus/Pro/Team/Free 今日起陆续放量，Enterprise 与 Edu 一周内开放。
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Pro 用户可使用 GPT-5 Pro（更长推理、更全面答案）；
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免费用户在额度用完后会回落到 GPT-5 mini。企业侧博客给出了团队接入与生产力场景的总览。
我的评价
这次升级的意义在于产品层的可用性，有3点 ：
1）统一系统把"选对模型"的认知负担交还给平台；
2）安全补全把以前"一拒了之"的灰区变成"尽可能帮到你"的细腻回答；
3）Responses API 的推理复用，让多工具长链路更像"一个持续思考的同事"，而不是每步都"失忆"的黑箱。对开发者，这意味着你可以更自信地把 GPT-5 放进关键路径，而不仅是"提供一个建议"。
给中文社区开发者的三条落地建议
- 迁移到 Responses API ：把多步任务改为"推理可连续"的模式，显式传回
previous_response_id，你会在延迟与稳定性上立刻见效。 - 默认用 minimal reasoning，按需提档：把"思考力度"当成性能旋钮；快路径先跑通，遇到歧义或复杂子任务再提到 medium/high。
- 提示词写成"作业规程" ：利用 tool preamble、规则块（如
<context_gathering>、<persistence>）和清晰的终止条件，既减少无效工具调用，也更可观测。
参考与延伸阅读：
- 官方发布：Introducing GPT-5（含统一系统、评测与可用性）。
- 开发者版：Introducing GPT-5 for developers（面向编码与代理工作流的能力与实践）。
- 系统卡：模型家族、路由与安全设定的技术细节。
- 训练范式：From hard refusals to safe-completions。
- 企业与团队：GPT-5 and the new era of work。
注：本文基于 OpenAI 8 月 7 日的官方信息撰写；随着后续文档与 SDK 更新，具体参数与接入方式可能调整，建议同步查阅开发者文档与 Cookbook。