中国股票配资网官网全网疯传GPT-5泄露！首次统一GPT和o系列，编程实测demo抢先曝光，下周发布？

GPT-5这回是真的要来了中国股票配资网官网。

现在，全网都在“偶遇”GPT-5。

不仅是ChatGPT上有踪迹：

而且在MacOS应用的模型列表中也发现了GPT-5。

还有Cursor、微软Copilot以及OpenAI API平台上，也都被网友捉到已经悄悄接入/测试GPT-5。

这一大波泄露，大家对GPT-5的热情和好奇再次被重新拉回高点，还是奥特曼会玩啊。

连向来怼天怼地的马库斯都说：不开玩笑，这一次GPT-5真的要来了。

从已经泄露的信息来看，GPT-5肯定更强大。

它将整合GPT系列和o系列，实现多模态和推理能力大一统、编程能力很强、百万tokens上下文、支持MCP等。

最快下周就会发布！

据说微软Copilot上的GPT-5将向所有人开放，不受订阅限制。今年3月，奥特曼在采访中还说了GPT-5将免费向用户开放。

感觉GPT-5这一波，是要全面铺开啊。

所以到底有多强？

两款模型都编程能力突出

根据OpenAI内部人士透露，GPT-5实现推理能力（o系列）和多模态交互能力（4o以及GPT系列）的大一统，以后不用再手动切换模型。

模型包含多个版本：

GPT‑5 主模型（代号 “nectarine” 或 “o3‑alpha”）GPT‑5 mini（代号 “lobster”）GPT‑5 nano（代号 “starfish”）

模型的技术亮点可能包括：

输入上下文窗口高达100万tokens，输出可达10万tokens。支持MCP（模型上下文协议）与并行工具调用。动态处理短时与长时推理，集成 Code Interpreter 与其他工具。性能更快、更可靠、更少幻觉、提升长期对话记忆与逻辑处理能力。

其中GPT-5（o3-alpha）被曝在高级编程方面表现出色，能达到接近人类程序员水平，“实现更快、更精准的软件开发”。

它可以自动编写高质量的游戏原型，支持很多应用程序定制以及可以根据特定要求进一步细化。

以及在物理方面也表现出色，一些zero-shot的demo效果也很不错。

Lobster （mini版本代号）有消息称它是一个专用的编程模型。在精度和功能方面均优于Claude 4等模型，尤其是在一些复杂的编码任务上。

Lobster可以通过极少的输入快速生成结构完整、功能准确的代码，非常适合处理凌乱的遗留代码，可以自动优化代码结构、清除冗余，同时管理大型软件项目中的依赖关系。

例如一名用户让Lobster和另一个模型同时创建交互式神经网络动画，Lobster一次性就生成了一个带有彩色节点的解决方案，而另一个模型在代码运行中出现错误。

另外Lobster据悉也集成了o3系列模型的高级推理能力，能在简单任务中使用快速响应模式，在复杂任务中触发深层推理模块，更擅长逻辑推理以及解决数学问题。

支持文本、图像、工具调用等多模态，具备类似Agent的多步骤组合执行能力，可以让其同时完成解释图像、编写代码和使用工具等任务，而无需像GPT-4一次只能处理一类输出。

Lobster将是编码、推理、多模态理解的融合，将OpenAI之前彼此独立的模型集合在一起，让用户直接拥有一个功能更强大的工作助手，轻松执行复杂的多步骤任务。

starfish（nano版本）则在前几天悄悄出现在了大模型竞技场上。

测试结果显示，这个模型只能做静态的小游戏界面，无法启动游戏。

除了模型本身外，现在微软和cursor也被曝将火速接入GPT-5。

微软正试行新版Copilot的 “Smart 模式”（或称 “magic mode”），能够智能判断何时调用GPT‑5的深度推理与多模态能力，以简化用户无需手动选择模型的流程。这项功能显示微软极可能在GPT‑5发布后第一时间集成该模型至Copilot及Microsoft 365生态中，Azure也在为集成GPT-5做准备。

同时也有人发现，cursor团队正在内部测试GPT-5 Alpha版本（图中被模糊掉的部分原来标了GPT-5-Alpha）。

但大家不容易被奥特曼忽悠了

从各方泄露信息来看，GPT-5确实如奥特曼所说，强得可怕。

不过，现在大家更冷静、更理智、也更不容易被忽悠了。

有人就说，那又如何？GPT-5可能在刚刚发布时表现很好，1周过去它就会开始变笨，像此前所有模型一样。

也有人表示这可能是因为模型发布后，出于安全考量会ban一部分能力，所以让大家感觉这是炒作出来的幻象。

“泼冷水王”马库斯也发文表示，即便GPT-5真的更强大，但是他还是要给出7个悲观预测：

尽管GPT-5在能力上会远超GPT-4，但GPT-5仍然是难以控制的，会继续犯一些难以预料的低级错误，甚至不会完全听从指令操作。

GPT-5仍然难以处理一些复杂的物理、心理和数学推理任务。

幻觉依旧普遍，且误导性更高，更容易生成看起来正确但实际内容错误的输出。

自然语言输出仍然无法可靠地链接到下游系统（如数据库、虚拟助手等），自然语言指令难以准确映射到用户意图上。

GPT-5不会是像AGI一样的通用人工智能，仍旧需要其它工具协助完成复杂场景任务。