作者 | 費斌杰 北京市青聯(lián)委員 熵簡科技CEO

8月8日凌晨，我熬著夜看完了OpenAI的GPT-5發(fā)布會。

萬眾矚目的GPT-5終于揭開了它神秘的面紗，距離上一代GPT-4發(fā)布已經(jīng)過去2年零4個月。

這個曾經(jīng)被賦予“AGI”使命的模型，并未如預(yù)期般登場，取而代之的是一個“集成系統(tǒng)”。

OpenAI將GPT 5定位成一個“Unified System”，主要包含3部分：

• 基礎(chǔ)模型（GPT-5）：快速問答，能夠解決大多數(shù)簡單問題

• 深度思考模型（GPT-5 Thinking）：耗時較長，用于處理復(fù)雜任務(wù)

• 實時路由：按照用戶提問的復(fù)雜度，決定調(diào)用基礎(chǔ)模型還是深度思考模型來回答問題

“實時路由”的設(shè)計本質(zhì)上是為了降低用戶交互的復(fù)雜度，大家只需要提問即可，剩下的都交給GPT-5這個大黑箱。

這種設(shè)計有它的合理性，比如包括Gemini在內(nèi)的多數(shù)大模型目前已經(jīng)把“聯(lián)網(wǎng)搜索”功能隱藏到大模型背后了，用戶不需要主動勾選，大模型會依據(jù)問題的復(fù)雜度自行判斷是否需要聯(lián)網(wǎng)搜索去尋找答案。

在GPT-5的發(fā)布會上，Altman曬出了GPT-5在各大榜單上亮眼的成績，在AIME（數(shù)學(xué)）、Aider（代碼）、HLE等榜單上都拔得頭籌，但是在ARC-AGI上仍然以微弱的差距落后于Grok 4。

大家也可以在圖中找找看國產(chǎn)大模型，比如Qwen和DeepSeek在哪個位置。

揭曉答案：下圖中黃色的點是DeepSeek R1，白色的點代表Qwen3，客觀來說和目前海外頂級大模型之間存在一定的差距。

現(xiàn)在的全球AI競爭就像逆水行舟，不進(jìn)則退。非常期待DeepSeek R2的表現(xiàn)。

從技術(shù)革命轉(zhuǎn)向商業(yè)肉搏：聚焦AI Coding

這次GPT-5的發(fā)布，與其說是一次技術(shù)創(chuàng)新，不如說是彰顯了OpenAI商業(yè)肉搏的決心。

整場發(fā)布會最大的亮點，是OpenAI給GPT-5賦予了全市場最優(yōu)競爭力的價格。

GPT-5的輸入價格是1.25美元/百萬tokens（單位下略），相比GPT-4o（2.5美元）而言降低了一半，輸出價格則保持在10美金。

相比之下，同等級的模型如Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 Pro的輸入價格在2.5-3.0美金，比GPT-5高出一倍以上；輸出價格是15美金，高于GPT-5 50%。

對于企業(yè)客戶來說，大模型的性價比是決定采購的核心考量因素，OpenAI的這次定價目標(biāo)直指企業(yè)端客戶。

雖然ChatGPT的C端用戶增速驚人，但在B端已經(jīng)落后于勁敵Anthropic。

根據(jù)Menlo的統(tǒng)計，在企業(yè)LLM API市場中，OpenAI的份額已經(jīng)從23年的50%降低到如今的25%，而Anthropic和Google則一路高歌猛進(jìn)，達(dá)到了32%和20%的市場份額。

相比個人用戶而言，企業(yè)客戶對模型的性價比更加敏銳。市場份額的逆轉(zhuǎn)也側(cè)面證明了OpenAI這兩年來模型進(jìn)步速度不及預(yù)期。

在眾多企業(yè)客戶的AI使用場景中，Coding是最大的場景，沒有之一。

截止25年4月，Cursor的ARR已經(jīng)達(dá)到2億美金，成為企業(yè)軟件工具中增長最快的產(chǎn)品之一。5月Cursor完成新一輪融資，由Thrive Capital領(lǐng)投，a16z、Accel參投，估值達(dá)到90億美金。

只要你是軟件工程師，你就無法拒絕Cursor帶來的編程體驗，Vibe Coding正在席卷全球2700萬名軟件工程師。

為了逆轉(zhuǎn)頹勢，OpenAI將GPT-5瞄準(zhǔn)了Coding領(lǐng)域，進(jìn)行了一系列針對性優(yōu)化。

縱觀整場GPT-5的發(fā)布會，最高頻出現(xiàn)的兩個詞是 Robust 和 Reliable。Greg Brockman花了大量時間展示GPT-5在Coding能力上的進(jìn)步，包括指令依從性的提升、幻覺率的降低等，這都彰顯了OpenAI對AI Coding領(lǐng)域的高度重視。

圖：Twitter, Theo對GPT-5 coding的評價

GPT-5在金融投研場景的效果實測

回歸正題，GPT-5能否給金融投研場景帶來更好的AI體驗?zāi)兀?/p>

我們熵簡AI團(tuán)隊這周末進(jìn)行了密集測試和比較，得出結(jié)論：無論在有效性、準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)及時性上，FinGPT Agent均顯著優(yōu)于GPT-5的表現(xiàn)。

我們來看一個好朋友提供的投研真實案例，比較一下GPT-5和FinGPT Agent各自的表現(xiàn)。

問題：幫我統(tǒng)計全棉時代最近三年的營收、利潤，以及線下門店最近三年的坪效

首先看GPT-5的表現(xiàn)。

GPT-5并沒有直接給出答案，而是進(jìn)行了一系列追問，希望明確問題邊界。

針對“坪效”數(shù)據(jù)，它提到“如果你有內(nèi)部數(shù)據(jù)的話，發(fā)我也行”。這是很有趣的反饋。

圖：OpenAI GPT-5

在反復(fù)確認(rèn)后，GPT-5終于輸出了回答結(jié)果：

圖：OpenAI GPT-5

仔細(xì)查看，不難發(fā)現(xiàn)這個結(jié)果存在幾個問題：

1）沒有納入25年Q1的最新經(jīng)營數(shù)據(jù)。

2）數(shù)據(jù)多為預(yù)估值，且部分存在嚴(yán)重錯誤。

3）數(shù)據(jù)資料沒有給出資料溯源，不易進(jìn)行Fact Check。

接下來，我們用同樣的問題，來測試一下FinGPT Agent的表現(xiàn)：

收到問題之后，F(xiàn)inGPT Agent會分解問題并列出任務(wù)清單。

不像GPT-5和你反復(fù)追問確認(rèn)問題邊界，F(xiàn)inGPT Agent二話不說直接開始干活，從AlphaEngine的投研資料庫中幫你尋找答案。

圖：AlphaEngine，F(xiàn)inGPT Agent

我們來看下最終輸出報告的質(zhì)量。

在“營收”部分，F(xiàn)inGPT Agent不僅給出了過去3年全棉時代的營收數(shù)據(jù)，而且分品類進(jìn)行了單獨測算。

圖：AlphaEngine，F(xiàn)inGPT Agent

每個數(shù)據(jù)的背后都有精準(zhǔn)溯源，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無誤，點擊就可以查看對應(yīng)原始資料：

圖：AlphaEngine，資料溯源

圖：AlphaEngine，資料溯源

在“線下門店運營分析”部分，F(xiàn)inGPT Agent統(tǒng)計了過去三年門店總數(shù)的變化，并且按直營店和加盟店進(jìn)行區(qū)分，給出了自己的判斷：全棉時代的門店結(jié)構(gòu)向小型化、高效化發(fā)展。

圖：AlphaEngine，F(xiàn)inGPT Agent

隨后FinGPT Agent分析了全棉時代的店效和坪效，按門店面積分為4個類別，單獨進(jìn)行統(tǒng)計。

圖：AlphaEngine，F(xiàn)inGPT Agent

坪效數(shù)據(jù)在公司年報中并沒有直接披露，F(xiàn)inGPT Agent智能的從券商研報中提取到了這個關(guān)鍵信息。

圖：AlphaEngine，資料溯源，民生證券

“ 找數(shù)搜數(shù)”是投研從業(yè)者日常工作中的一個重要場景，有了FinGPT Agent的幫助，你可以省下大量時間，讓AI幫你整理好案頭研究資料。

在金融投研這個專業(yè)場景中，熵簡科技的FinGPT Agent扎扎實實的實現(xiàn)了國產(chǎn)AI的效果領(lǐng)先。

結(jié)語：好戲剛剛開場

GPT-5的這場發(fā)布會是全球AI進(jìn)入商業(yè)肉搏戰(zhàn)的信號。AI的應(yīng)用場景逐漸明朗，率先跑通商業(yè)模型的場景將會迎來更激烈的市場競爭，需求端的積極反饋又將繼續(xù)推高全球AI巨頭的Capex。

這種正反饋機制正在驅(qū)動美國科技巨頭不斷提高資本開支，進(jìn)行AI豪賭。根據(jù)預(yù)測，今年Google、Meta、Microsoft、Amazon在AI上的資本開支將超過3000億美金，接近歐盟的國防開支，也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過國內(nèi)大廠的資本開支金額。

真正的好戲才剛剛開始，一張藍(lán)圖繪到底，擼起袖子加油干。

BTW，上面的資本開支圖表，也是用FinGPT Agent制作的。

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