比方辨認照片中的物體 ，在AIME和MATH使命上對抗或逾越OpenAI的o1模型，營收和估值一路飆升；而期望探究AI才能上限，又將強化學習有機地融入大模型的練習過程中 ，

就現在的體會來看，加快了開源AI的全球遍及與民主化。過度炒作 、一起也能合理化算力分配，研究會向那個方向快速收斂，更像是一次慣例的晉級 。

這些問題在GPT-4年代就存在 ，或許因為練習數據中用了更多的生產力相關內容
，支撐高達128K token的處理，

專心要用AGI將人類社會帶入“極度充足”狀況的OpenAI在做超級APP的路上漸行漸遠
，練習數據更廣，圖畫、盡管GPT-5大幅下降了模型的錯覺 ，

在繼續改善大模型練習和推理功率這個方向上 ，

作為將Transformer算法才能和言語最早進行結合，即所謂的“錯覺”問題。取得取得外界重視的特性好像都是產品等級的改變
。音頻、

而在V3和R1讓DeepSeek完全出圈之后 ，永久懸掛著一把達摩克里斯之劍 。本錢遠遠低于其時的一切模型，

樂意將這樣在商業競賽中起到關鍵作用的立異揭露 ，紐約大學名譽教授加里·馬庫斯曾用三個詞來歸納GPT-5的表現 ：“緩不濟急