文｜鄧詠儀 周鑫雨

編輯｜蘇建勛

剛剛過去的7月，是瘋狂的開源月——阿里（Qwen）、月之暗面（Kimi）、智譜（GLM）等十多家AI公司推出了新開源模型。OpenRouter趨勢榜前10名，來自中國的開源模型就占了9席。

但無需多言，現(xiàn)在GPT-5來了，用實力為這場競賽畫下句點。

△來源：OpenAI

北京時間8月8日凌晨1點，GPT-5正式發(fā)布。GPT-5 并沒有宣布模型參數(shù)，采用多層級架構，整合了o3系列的推理能力，重點提升了智能體（Agentic AI）能力。

GPT-5上線后，迅速屠榜大模型競技場LMArena，在所有細分類目中都位列第一。

△大模型競技場實時排行榜。來源：LMArena

GPT-5發(fā)布前，X和開源社區(qū)上的消息已經(jīng)沸沸揚揚。

我們照例看到了一些“偷感很重”的操作——在開源社區(qū)提前上線偷跑版本，從8月3日開始，OpenAI CEO Sam Altman先在X上用“20 Hours Left”虛晃一槍，又在接下來的幾天，用不間斷的小發(fā)布，吊足了觀眾胃口：

8月5日，ChatGPT幽默地上線了“防沉迷彈窗”；

8月6日，模型來是來了，但不是GPT-5——而是兩個開源模型GPT-OSS-120B和GPT-OSS-120B。

老對手們也沒閑著。Anthropic和Google都在GPT-5發(fā)布前上了“大菜”：Anthropic上線了Claude 4.1，依舊主打編程能力；而Google則發(fā)布了世界模型Genie 3，在多模態(tài)上秀了一把肌肉。

總體而言，GPT-5的這次發(fā)布更“樸實”，沒有那么多炫技，甚至可以說有點不溫不火——在技術上，它并沒有像GPT-4之于GPT-3.5一樣，有飛躍般的能力提升。

相反，OpenAI花了大力氣，提升推理、智能體能力，還做了許多工程化工作。從語音等多模態(tài)能力，到“學習模式”、新上線的人格模式，再到價格大降……OpenAI的總體邏輯，都是讓模型更好地落地、被使用。

Sam Altman表示，這次GPT-5的發(fā)布就像是“把一個博士團隊揣在兜里”，許多新功能都免費給所有用戶開放，這也和ChatGPT走To C路線的策略相符。

不偏科的GPT-5，治好了模型選恐癥

這次發(fā)布的GPT-5擁有四個版本：

• GPT-5：在不同領域中進行Coding和執(zhí)行任務的標準模式；
• GPT-5 mini：輕量版版本，適用于對明確界定的任務和場景；
• GPT-5 nano：強調(diào)運行速度和性價比；
• GPT-5 Chat：ChatGPT中使用的版本。

△來源：OpenAI

成立以來，OpenAI對外提供服務的模型數(shù)量，已經(jīng)超過了40個。發(fā)布這些尺寸、上下文窗口、API價格各異的模型版本，是為了適配不同的使用場景。

但模型過多，反而增加了用戶在執(zhí)行任務中的“選擇困難癥”。Altman坦言：“產(chǎn)品發(fā)布節(jié)奏失控是復雜化的主因，我們意識到用戶不應為選擇模型而困擾——人工智能應‘即用即靈’?！?/p>

通過GPT-5的發(fā)布，OpenAI意在終結模型“選擇恐懼”的局面。

GPT-5并非單一的語言或者推理模型，而是在訓練中采取了統(tǒng)一模型架構，整合了GPT系列（語言模型）和o系列（推理模型），并具有調(diào)度子模型的能力。

官方資料顯示，GPT-5的系統(tǒng)由三部分組成：

• 高效、智能的模型：解決大多數(shù)問題；
• 深度推理模型（GPT?5 thinking）：解決更復雜的問題；
• 實時路由器（real?time router）：根據(jù)真實信號持續(xù)訓練，包括用戶更換模型時的偏好率、回復的準確度以及所測得的正確性，這些指標都會隨著時間的推移而不斷提高。

這意味著，用戶不再需要花大力氣思考如何選擇模型。GPT-5能夠直接根據(jù)執(zhí)行的具體任務，自動調(diào)用最優(yōu)的模型。

△來源：OpenAI

強，但不貴

雖然號稱OpenAI最強模型，但GPT-5的價格，相較其它自家模型而言，一點也不貴。

根據(jù)《智能涌現(xiàn)》的統(tǒng)計，就GPT系列語言模型而言，GPT-3.5到GPT-4，價格有過一次躍升。但GPT-5三個模型的API價格，都比GPT-4最便宜的Preview版本（輸入：10美元/M Tokens；輸出：30美元/M Tokens）還要低。

目前，OpenAI最貴的模型，仍然是推理模型o系列的o1-pro。o1-pro的輸入價格（150美元/M Tokens），是GPT-5（1.25美元/M Tokens）的120倍！

這樣來看，融合了GPT系列能力和o系列能力的GPT-5，價格還是很有競爭力的。

△來源：《智能涌現(xiàn)》制圖

當下，OpenAI共有兩個官方渠道可以體驗到GPT-5系列模型。其一，是直接付費調(diào)用模型API。

另一個官方渠道，則是使用ChatGPT的免費版、Plus版、Pro版，以及Team版。值得注意的是，雖然在ChatGPT免費版上可以直接使用GPT-5，但仍有一定的限額。額度消耗完畢后，模型會自動切換成更輕量的GPT-5 mini。

ChatGPT 企業(yè)版和教育行業(yè)的用戶，則要等到GPT-5發(fā)布一周后，才能使用新模型。

△來源：《智能涌現(xiàn)》制圖

當然，如果你想免費體驗到GPT-5的預覽版，還可以用GitHub Copilot。

△GPT-5（Preview）已經(jīng)上架GitHub Copilot。來源：GitHub

特別的是，OpenAI這次還明晃晃打起了ToG的生意。

8月6日，OpenAI首席產(chǎn)品官Kevin Weil宣布，在未來12個月里，ChatGPT企業(yè)版將對美國聯(lián)邦政府開放，每個機構只需要支付——1美元！

△來源：X@Kevin Weil

不只是IQ提升，EQ也是

比起往常大秀參數(shù)、能力，這次OpenAI花費大量篇幅介紹了包括健康、編程、教育等多個場景的應用案例。

“更快、更可靠、更準確”，幾乎是在每個場景中都被強調(diào)的屬性。

比如，在生成小游戲時，現(xiàn)場演示大概只用時幾分鐘，GPT-5就能快速寫好一兩百行代碼，生成一個帶關卡、音效的小游戲。

△GPT-5生成的滾球小游戲 來源：OpenAI

在編程任務中，GPT-5 可以快速一次性完成前端應用程序，生成一個3D版本的SVG文件，用于Canvas。

“可靠”不僅來自于模型的智能水平不斷提升，也在EQ（情商）上。

這次GPT-5上線的“人格”模式，就會讓模型可玩性更高。四種人格，包括四種Cynic（憤世嫉俗者）、Robot（機器人）、Listener（傾聽者）、Nerd（學霸），供用戶自己選擇模型的輸出風格。

△對話框顏色也可以隨心換。來源：OpenAI

GPT-5帶來的語音能力和情商進化，尤其能夠提升教育、醫(yī)療等場景中的產(chǎn)品體驗。

比如，面對一位用戶的提問：“我媽媽得癌癥了，怎么辦，我得癌癥的幾率也會很高嗎？”

△o3和GPT-5的對比。來源：OpenAI

4月發(fā)布的o3，會直接條理清晰列個清單，告訴你“是的，你是直系親屬，患癌概率會有提升?！?/p>

但GPT-5會理解復雜問題背后的微妙語境，先是安撫你的情緒——“很遺憾你要處理這樣的情況”，然后再開始分析可能性和成因。

△展示學習模式 來源：OpenAI

在現(xiàn)場展示的用戶案例中，OpenAI多模態(tài)負責人則直接用語音模式，讓ChatGPT開始化身韓語老師，對話的質(zhì)量、語音的真實感、延遲，都已經(jīng)與真人一般無異。

△學習模式。來源：OpenAI

時隔六年，終于重新開源

2025年初，DeepSeek成為第一個復現(xiàn)OpenAI o1的模型公司，引領了這半年的開源模型浪潮。

這也逼得OpenAI終于在時隔六年后，拿出了新的開源模型。

兩款開源模型，分別為gpt-oss-20b（21B參數(shù)，其中3.6B為激活參數(shù)）和gpt-oss-120b（117B參數(shù)，其中5.1B為激活參數(shù)）兩個版本。

△來源：OpenAI

這是一個MoE（混合專家）大模型，采用Apache 2.0許可協(xié)議，允許自由商用。

20B是相當小的參數(shù)規(guī)模，將模型規(guī)模壓縮到20B和120B，卻給了128×4的超大 MoE配置、200k超寬詞表和NTK-RoPE擴展，目的不是把模型的參數(shù)堆到最大，而是希望開源推理效率最高。

兩款模型的定位，顯然是在端側(cè)的應用，而且專門為智能體（Agentic AI）而設計。奧特曼在推文里表示，gpt-oss 與o4-mini水平相當，120B的gpt-oss可以在高端筆記本上運行；而20B版本的模型，手機就可以跑。

詞表超過20萬，支持多語種或代碼混合輸入——這樣的設置直接對標DeepSeek與阿里的Qwen3。加上寬松的商用協(xié)議，這會補上OpenAI被詬病已久的開源生態(tài)。

作為大模型的領軍者，OpenAI一直引領著技術風潮：GPT-3.5證明了Scaling Law帶來的智能能力“涌現(xiàn)”；GPT-4帶來模型能力的巨大提升，引領了一波大模型競賽熱潮；

哪怕是GPT-5停滯期間，OpenAI發(fā)布的副線產(chǎn)品Sora，也引領了2024年的多模態(tài)模型浪潮。

不難看出，GPT-5的研發(fā)之路頗為坎坷。挑戰(zhàn)一方面來自全球優(yōu)質(zhì)人類數(shù)據(jù)逐漸消耗殆盡，單純擴大模型規(guī)模帶來的智能提升，已經(jīng)遇到瓶頸。

這直接導致2024年，AI界陷入技術路線之爭：Scaling Laws是否已到盡頭？2024年9月，OpenAI發(fā)布o1模型，大模型領域開始從Scaling Laws，轉(zhuǎn)向以強化學習(RL)為主的訓練范式。

GPT-5的發(fā)布，恰好站在技術路線轉(zhuǎn)變的十字路口。

對OpenAI而言，發(fā)布GPT-5，更是意味著要對這段時間里的內(nèi)外部壓力和質(zhì)疑，統(tǒng)一作出回應。

自2023年3月14日發(fā)布GPT-4后，到今天的GPT-5，足足隔了2年有余。這段時間里，無論OpenAI推出什么新產(chǎn)品——Sora、GPT-4o、o1模型、吉卜力風格文生圖——用戶總是在奧特曼的推特下催促：”快上GPT-5！”

GPT-5研發(fā)的停滯，也給了開源領域的模型玩家機會，DeepSeek R1成功復現(xiàn)了OpenAI o1的大部分能力，也直接導致這半年里，全球大小AI公司都在瘋狂開源——OpenAI需要拿出足夠有信服力的的閉源模型，才能夠再一次證明自己。

2023年底的”宮斗”事件，則導致OpenAI分崩離析，核心人物Ilya Sutskever、Mira Murati等紛紛出走。從非盈利轉(zhuǎn)向商業(yè)實體后，OpenAI的組織能力、發(fā)展策略也備受質(zhì)疑——GPT-5是否達到了“AGI”標準？是否會直接影響和金主微軟的合作聯(lián)盟？

OpenAI需要一邊極速前進，一邊謹慎處理這些問題。

盡管如此，ChatGPT仍創(chuàng)造了諸多歷史——自2022年11月推出以來，兩個月內(nèi)達到1億用戶，創(chuàng)下史上最快增長的消費應用記錄。

在GPT-5發(fā)布前，AI巨頭們的競賽依舊進行著：OpenAI和Anthropic都分別拿到了新一輪融資，

如今，ChatGPT依舊是是全球活躍度、收入最高的AI應用，每周有7億用戶使用ChatGPT，它滲入人們?nèi)粘Ｉ畹某潭龋h超你我的想象。

在GPT-5發(fā)布之際，我們也選取了最近OpenAI的一些數(shù)據(jù)，來復盤這家AI公司的登月征程。

算力還得燒，但模型迭代的節(jié)奏已經(jīng)放緩

GPT-5千呼萬喚始出來的背后，是OpenAI逐步放緩的模型發(fā)布節(jié)奏。

可以看到，GPT-2到GPT-3，僅過了7個月。但GPT-3到GPT-4，OpenAI花了整整33個月；GPT-4到GPT-5，又過了兩年半。

△來源：智能涌現(xiàn)制圖

“Scaling Law”，這個由OpenAI在2020年創(chuàng)造的概念，一年前還是大模型賽道的信條。這一點促使大模型公司，在構建大規(guī)模計算集群和數(shù)據(jù)集上，一擲千金。

然而，“越大越好”的定律正在受到動搖。

除了缺乏文本訓練數(shù)據(jù)外，由于系統(tǒng)的復雜性，大模型的訓練效果仿佛開盲盒。不少研究人員都表示，大模型的訓練容易出現(xiàn)硬件故障等Bug，模型最終性能等到訓練結束才能知道——而這可能需要數(shù)月的時間。

連“Scaling教父”O(jiān)penAI自身，也陷入了迭代的瓶頸：

GPT-5發(fā)布前夕，The Information曾披露OpenAI內(nèi)部的訓練細節(jié)：2024年，本想作為GPT-5發(fā)布的模型Orion（內(nèi)部版本），兩輪訓練就燒了5億美元、跑滿10萬卡，結果只比GPT-4o“略好”。

兩位GPT-5的早期測試者告訴路透社，GPT-5的Coding和數(shù)學能力令人印象深刻，但GPT-4到GPT-5的能力跨越，不像GPT-3到GPT-4那么大。

但相對地，據(jù)業(yè)內(nèi)估計，GPT-5是OpenAI史上規(guī)模最大，使用訓練資源最多的模型。

不過，硅谷大公司們還在繼續(xù)提升對芯片的支出預算。

△來源：EPOCH AI

非營利AI研究組織Epoch AI的統(tǒng)計顯示，OpenAI、Meta、Google三家公司，在頂級模型訓練上所消耗的計算量，每年仍然呈倍數(shù)遞增。比如，OpenAI模型訓練計算規(guī)模，平均每年增長到5.3倍。

摩根士丹利則預計，在2024–2028年這五年，全球企業(yè)在AI數(shù)據(jù)中心的總投入將高達3萬億美元。其中一半會花在GPU等加速芯片上。

2025年3月，彭博社就報道，OpenAI將斥資1000億美元建設“星際之門”基礎設施項目。該項目的首個數(shù)據(jù)中心綜合體，所能容納的英偉達AI芯片的數(shù)量，多達40萬個——如果填滿，這將成為目前已知最大的AI計算集群之一。

每周有7億人使用ChatGPT，占世界人口近10%

大概很少人意識到，ChatGPT的周活躍用戶已經(jīng)達到7億——這相當于全世界人口的近10%。這個數(shù)字是去年同期的4倍。

△來源：SensorTower

ChatGPT誕生之初，就已經(jīng)刷新了世上增長最快的App記錄。兩年過去，它依然保持著強勁的增長勢頭，月活甚至超過了Reddit，逼近Twitter這樣成立已近20年的老牌社交平臺。

△ChatGPT的一周用量增長趨勢，以及與Google、Teams、Slack等生產(chǎn)力工具對比。來源：SensorTower

AI再也不是一個小眾市場。

據(jù)SensorTower數(shù)據(jù)，2025年7月，ChatGPT已經(jīng)成為在iOS和Google Play上達到10億全球下載量的最快應用，僅僅幾個月后，它就成為達到5億月活躍用戶（月活用戶）的最快應用（不包括預安裝）。

一個表現(xiàn)是，AI的“打工”屬性也在減弱。在2024年，ChatGPT的周末用量增長會明顯比周中減少近10%；但到了2025年，趨勢已經(jīng)顯著放緩。

這意味著，無論是周中還是周末，人們使用ChatGPT的頻率都差不多。

收入超120億美金，但起飛的不止OpenAI一家

截止2025年7月，OpenAI的年化收入已經(jīng)達到120億美元。

自ChatGPT發(fā)布以來，OpenAI收入呈現(xiàn)指數(shù)級增長，從2023年的16億美元，迅速增長到2024年的37億美元，再到2025年的120億美元，年均復合增長率超過300%。

在大模型廠商中，OpenAI和Anthropic是斷層領先的前兩名，后者同樣由前OpenAI核心人員創(chuàng)辦，對商業(yè)化更謹慎。但隨著2025年AI Coding起飛，Anthropic也迎來收入的躍升。

△來源：智能涌現(xiàn)制圖

值得注意的是，兩年過去，兩家公司的收入構成已經(jīng)大相徑庭。

OpenAI更像一個To C App公司，超過70%收入來自To C用戶的訂閱，20%來自API調(diào)用；Anthropic則是另一個鏡像——收入超過70%來自API調(diào)用，只有10%來自To C側(cè)訂閱。

憑借AI收入起飛的也遠不止OpenAI一家，偷偷賺錢的還有美股的科技巨頭們。

來源：智能涌現(xiàn)制圖

大模型問世后，微軟、Google、Meta三家的市值因大模型，有了喜人的增長。

微軟憑Azure AI與Copilot全線開花，市值猛增三成，2025財年Q4云收入同比飆39%。CEO納德拉直言“AI已把我們所有業(yè)務重新點火”。

Meta更是因為AI，把廣告轉(zhuǎn)化率抬升5個百分點，市值上揚27%。

哪怕是在大模型上一開始被OpenAI打得還不了手的Google，今年也憑借Gemini 2.5的發(fā)布而重回技術圈中心。

今年第一季度，谷歌實現(xiàn)營收902.3億美元，同比大漲12%。這其中，因為大模型帶來的云用量起飛，是重要因素。

開源和閉源模型，差距仍在不斷縮小

OpenAI因為“反抗AI被大公司壟斷”而成立。但在ChatGPT引爆全球，成為現(xiàn)象級產(chǎn)品之后，ChatGPT轉(zhuǎn)向閉源，OpenAI從此面臨一個完全不同的開源態(tài)勢。

2024年前，OpenAI在頂尖模型上一直領先。但從2024年下半年開始，包括Meta旗下的Llama 2、Google旗下的Gemini、到了后來的Deepseek、Qwen，接棒開源多個重要模型。

開源模型和閉源模型的差距迅速縮小。

△模型智能水平躍遷曲線，從2025年開始，各家模型和OpenAI（黑色折線）的差距顯著縮小 來源：Artificial Analysis

模型智能水平躍遷曲線，從2025年開始，各家模型和OpenAI（黑色折線）的差距顯著縮小 △來源：Artificial Analysis

即便OpenAI這次終于開源，補上空缺，但要在激烈的競爭中保持閉源模型的領先優(yōu)勢，挑戰(zhàn)還是很大。

如今的開源生態(tài)已經(jīng)涇渭分明分為幾大陣營。

中國玩家們大多都在以開源追擊。在這次GPT-5發(fā)布期間，阿里已經(jīng)開源了包括Qwen3-4B、Qwen-Image等多個模型；前不久月之暗面開源的旗艦模型K2，也引起了硅谷的廣泛關注。

相反，美國的幾大模型廠商，對開源的態(tài)度開始變得曖昧不明。

比如，Anthropic的創(chuàng)始人Dario Amodei，在最近的一次播客采訪中直接表示“開源AI是偽概念”，表示AI開源和軟件開源不同。開源再先進，也不會削弱Anthropic的商業(yè)價值。

而扎克伯格批量從OpenAI挖走明星人才后，組建起新AI團隊后，最近也被爆出，Alexandr Wang在內(nèi)的高管們，正在考慮讓旗艦模型Behemoth轉(zhuǎn)向閉源，以應對接下來的激烈模型競爭。

封面來源｜AI生成

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本文來自微信公眾號“智能涌現(xiàn)”，作者：鄧詠儀 周鑫雨，36氪經(jīng)授權發(fā)布。