就在今天凌晨，ChatGPT5更新上線了。

作為產品經理，身邊的朋友圈都刷屏了。相比老版本的ChatGPT需要用戶手動模型選中，而這一次將用戶選擇的入口都給了系統(tǒng)，由系統(tǒng)來判斷是否需要選中使用各類模型，將其用戶場景做了更細的劃分，而不是交給用戶來自己選擇。

如下是GPT5上線后，我做的一次診斷測試

起因是最近我在活動中大拇指手受傷了，通過prompt調用GPT5來完成診斷，相比以前老版本O3的診斷，新版本的GPT5會主動引導我進行提問，讓回答更加準確，并且還會生成圖示來讓我判斷癥狀進行自檢，從而完成更加明確的診斷結果。

如下是其中的診斷案例

1.診斷prompt提問

2.主動引導提問，進行診斷圖表介紹（圖片是英文的）

3.再次針對提問引導，獲得更加關鍵信息從而進行診斷結果提升

4.構建癥狀圖片描述，方便用戶把自己的癥狀再次與自測結果同步

相比之前的O3，這一次GPT5更加靈活的自由組合回答，并且用圖表非常快的定位我手部手指疼痛的原因，結果就是韌帶拉傷而不是我擔心的脫臼與骨折。

讓AI產品經理學的功能：less is more

相比之前GPT的更新，用戶需要手動點擊各類模型選擇，GPT5最大的區(qū)別就是默認讓所有用戶都是GPT5，并且增加了一個選項就是思考模式。

比如下面是老版本的GPT，有相當多的模型讓用戶選擇，而這個功能的使用率相當?shù)?，因為普通用戶都會默認選中最好的模型來回答自己問題。

除非是專業(yè)人士，普通人可能就是默認的模型，而其實最強的模型O3和4.5反而是很少被點擊使用的

而要做到模型幫用戶選擇，首先就需要做到用戶prompt的提示詞分類，如下是判斷流程

而現(xiàn)在通過提示詞就可以進入【判斷的流出，而這部分的優(yōu)化是相當復雜的，初步判斷是基于NLP與大模型來完成判斷，從而調用后續(xù)模型，不單是通過一次對話，而是要通過整個任務流來判斷模型的使用，從而最大效率的利用算力與模型。

喬布斯：Less is more

實際上就是說明了產品經理做功能新增并不難，但復雜的是如何將冗余的功能剪掉，去掉不核心的功能模塊

本次GPT5的升級，可以給后面AI產品經理的一個思路，入口將會越來越簡單與統(tǒng)一，用戶的操作門檻除了打字就是語音，而背后的復雜邏輯就將交給AI來處理。

現(xiàn)在我們看幾乎AI 產品的APP界面交互都一致，包含了如下的產品框架，分別是注冊登錄外的，首頁對話與推薦，不過Grok有陪伴模式以及更加明顯的性格選擇，其他的GPT、Gemini、以及KIMI2，都是采取幾乎一致的產品架構與交互設計。

Gemini模型

同義千問模型APP

一個小功能變動，背后的開發(fā)工作量復雜的

面對產品設計來說，這個功能改動很小，用戶感知也幾乎沒有，但是背后卻要考慮幾個場景，用戶的內容是什么，哪一類模型更加合適。

比如現(xiàn)在Qwen就輸出了下面幾類開源模型，分別是圖像、文字、語音、編碼，如下圖。產品經理要指導開發(fā)團隊根據(jù)自己場景所需要的來完成，而這一點交給系統(tǒng)來處理，就需要NLP與模型切換，才能達到最佳效果。

從現(xiàn)在的tokens與算力要求，如果每個用戶都默認最高模型，那么顯然GPT的成本最高，通過 現(xiàn)在動態(tài)的控制模型調出，成本就更加可控。當然也可能沒有優(yōu)化好，反而模型浪費了。

所以現(xiàn)在可以看到GPT5還是在灰度測試，并沒有每個用戶使用，目前我是手機APP端可以使用，但是在網頁端仍然是老版本。

今天的分享就在這里。

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