Co nowego w GPT-5: kluczowe możliwości i ulepszenia
GPT-5 to skok jakościowy względem poprzedników: model łączy zaawansowane rozumowanie, multimodalne wejścia/wyjścia i zdolności “agentowe” w jednym systemie, minimalizując konieczność przełączania się między wyspecjalizowanymi modelami. OpenAI podkreśla poprawę w kodowaniu, matematyce, pisaniu oraz bardziej konsekwentne wyniki w zadaniach wymagających wieloetapowego wnioskowania. W Azure AI Foundry wskazano także bardzo duży kontekst (do 272k tokenów) oraz zastosowania w złożonej analityce i generowaniu kodu. Dla ChatGPT oznacza to domyślny dostęp do GPT-5 (także dla użytkowników darmowych), z lepszą intuicyjnością i wyższą jakością odpowiedzi w codziennym użyciu.
Zalety i wady: realistyczny bilans
Zalety:
Znacząco lepsze rozumowanie i stabilność odpowiedzi w zadaniach wieloetapowych, co przekłada się na większą niezawodność w pracy i programowaniu.
Multimodalność i “agentowe” użycia w jednym modelu, co upraszcza integracje i przepływy pracy.
Szeroka dostępność: ChatGPT (w tym dla planu Free) oraz API w trzech rozmiarach, plus integracje w ekosystemie Microsoft.
Atrakcyjne ceny wariantów mini/nano do zastosowań masowych i kosztowo wrażliwych.
Wyzwania / wady:
Wyższe koszty wyjściowych tokenów przy rozbudowanych odpowiedziach (szczególnie dla pełnego GPT-5), co wymaga świadomej optymalizacji promptów i ustawień rozumowania.
W projektach wymagających maksymalnej przewidywalności kosztów konieczne może być użycie tańszych wariantów (mini/nano) albo cache’owania i Batch API.
Mimo redukcji halucynacji, nadal wskazane są praktyki bezpieczeństwa i weryfikacji, zwłaszcza w krytycznych procesach biznesowych.
W jakich planach będzie dostępny GPT-5
OpenAI udostępnia GPT-5 w ChatGPT dla użytkowników darmowych, z rozszerzonym limitem w planach płatnych (Plus/Pro/Team), co potwierdzają relacje prasowe i komunikaty produktowe. W API model występuje w rozmiarach gpt-5, gpt-5-mini oraz gpt-5-nano, a także w wariancie gpt-5-chat-latest odpowiadającym wersji używanej w ChatGPT. Dodatkowo GPT-5 jest wdrażany w usługach Microsoftu (m.in. Copilot, GitHub Copilot, Azure AI Foundry), co poszerza jego dostępność dla firm i deweloperów w środowiskach chmurowych.
GPT-5 vs. Claude Opus 4 i Sonnet 4.0: jak wypada w programowaniu wg. benchmarków
Poniżej zestawiono najnowsze, publicznie opisane wyniki i deklaracje dotyczące wydajności w kodowaniu dla GPT-5 oraz modeli Anthropic: Claude Opus 4 i Claude Sonnet 4.0, z naciskiem na uznane benchmarki programistyczne (SWE-bench, Aider Polyglot, Terminal-bench) i praktyczne obserwacje po premierach modeli.
Kluczowe wnioski (programowanie)
GPT-5 wykazuje czołową skuteczność na akademickich benchmarkach kodowych w obrębie ekosystemu OpenAI i raportach niezależnych, osiągając 74.9% na SWE-bench Verified oraz 88% na Aider Polyglot w trybie z rozszerzonym rozumowaniem (“thinking”), przy dużych zyskach z włączonego reasoning (+22.1 pp na SWE-bench).
Claude Opus 4 pozycjonowany jest przez Anthropic jako „najlepszy model do kodowania”, z raportowanym 72.5% na SWE-bench i 43.2% na Terminal-bench, oraz przewagą w długotrwałych, wielogodzinnych zadaniach agentowych i złożonej nawigacji po kodzie.
Wczesne porównania sugerują, że GPT-5 przewyższa Claude Sonnet 4 w testach kodowania, podczas gdy rywalizacja z Opus 4 pozostaje bliska i zależna od scenariusza; część analiz podkreśla, że do ostatecznych wniosków potrzebne są dalsze testy agentowe i praktyczne.
Benchmarki i praktyka: szczegóły
SWE-bench (Verified)
GPT-5: 74.9% w trybie „thinking”, najwyżej wśród modeli OpenAI w tych testach; duży przyrost po włączeniu reasoning.
Claude Opus 4: 72.5% według materiałów branżowych podsumowujących wyniki Claude 4.
Wnioski: różnica między GPT-5 a Opus 4 jest niewielka i w granicach wariancji między zestawami/konfiguracjami; kilka opracowań wskazuje zbliżone wyniki GPT-5, Grok 4 i Opus 4.1, rekomendując dalsze sprawdziany w narzędziach-agenta do realnych workflow.
Aider Polyglot (edytowanie kodu w wielu językach)
GPT-5: 88% z „thinking”; reasoning daje bardzo duży skok skuteczności.
Brak równoległej, oficjalnie podanej liczby dla Opus/Sonnet 4 w tym samym źródle; analizy skupiają się na przewadze GPT-5 w tej metryce wśród modeli OpenAI i potrzebie praktycznych testów porównawczych z Claude.
Terminal-bench i długotrwałe zadania agentowe
Claude Opus 4: 43.2% na Terminal-bench oraz liczne relacje z długich, wielogodzinnych zadań (np. refaktoryzacje, utrzymywanie spójności przez tysiące kroków), co firmy i integratorzy wskazują jako przewagę Opus w agentowych zastosowaniach developerskich.
GPT-5: raporty podkreślają skok w rozumowaniu i wyniki na akademickich benchmarkach; trwa ocena, czy w długotrwałych workflow agentowych dorówna lub wyprzedzi Opus 4 – potrzebne dodatkowe, praktyczne testy.
Opinie i przeglądy po premierze
Część niezależnych zestawień stwierdza, że GPT-5 może przewyższać Sonnet 4 w kodowaniu, ale porównanie z Opus 4 jest nadal „do sprawdzenia” w realnych scenariuszach i agentach (np. edytory, CI, prace wielogodzinne)
Cennik i porównanie dla deweloperów: GPT-5 vs wcześniejsze modele i konkurencja
OpenAI komunikuje proste i agresywnie konkurencyjne stawki dla GPT-5 w API:
gpt-5: $1.25 za 1M tokenów wejściowych i $10 za 1M tokenów wyjściowych.
gpt-5-mini: $0.25 (wejście) i $2.00 (wyjście) za 1M tokenów.
gpt-5-nano: $0.05 (wejście) i $0.40 (wyjście) za 1M tokenów.
W porównaniu z wcześniejszymi modelami OpenAI, GPT-5 obniża koszt wejścia względem modeli premium z poprzednich generacji i utrzymuje akceptowalne koszty wyjścia, szczególnie w wariantach mini/nano, co ułatwia skalowanie aplikacji przy zachowaniu jakości. Niezależne omówienia podkreślają, że cennik GPT-5 jest ustawiony konkurencyjnie względem modeli innych dostawców, a w segmencie “tańszych” modeli inference GPT-5 nano konkuruje z popularnymi, niskokosztowymi opcjami na rynku. Deweloperzy mogą dodatkowo obniżyć koszty przez prompt caching (znaczące rabaty na powtarzające się wejścia) oraz Batch API, co rekomendują materiały cenowe OpenAI.
Dostępne są też funkcje istotne dla optymalizacji i integracji: parametry reasoning_effort/verbosity, równoległe wywołania narzędzi, streaming i Structured Outputs, wbudowane narzędzia (web/file search, obraz, itd.), a także wsparcie Responses API i Chat Completions API. W ekosystemie Azure deklarowany jest bardzo duży kontekst (do 272k tokenów), co pomaga w długich dokumentach i złożonej analityce.
Napisz komentarz
Komentarze