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2026年6月12日，OpenAI在旧金山召开全球发布会，正式推出其下一代大语言模型GPT-5。此次发布距离GPT-4全面商用已过去约两年时间，被业界视为大模型技术发展的重要里程碑。
核心参数升级
GPT-5最显著的升级体现在上下文窗口的处理能力上。根据OpenAI官方公布的数据，GPT-5标准版支持最高200万token的上下文长度，相较于GPT-4的12.8万token提升了约15倍。这一参数意味着用户可以一次性输入相当于数部长篇小说的文本量进行处理。
在多模态处理能力方面，GPT-5实现了文本、图像、音频、视频四种模态的统一输入与输出。OpenAI技术文档显示，GPT-5在视频理解能力上可处理最长30分钟的连续视频内容，并能够对视频中的画面、对话、背景音乐进行综合分析。
定价策略
GPT-5的API定价采用分层结构。输入token定价为每百万5美元，输出token为每百万15美元。作为对比，GPT-4的输入定价为每百万30美元，输出为每百万60美元。GPT-5的定价较GPT-4降低了约83%，这一降幅超出多数市场分析机构的预期。
OpenAI同时推出了GPT-5 Lite版本，上下文窗口为50万token，输入定价降至每百万1美元，主要面向中小型开发者和初创企业。
与GPT-4的性能对比
在标准Benchmark测试中，GPT-5相比GPT-4有多项数据提升：
MMLU（大规模多任务语言理解）测试中，GPT-5得分92.1%，GPT-4为86.4%；HumanEval（代码生成）测试中，GPT-5通过率为92.3%，GPT-4为67%；MMMU（多模态理解）测试中，GPT-5得分72.8%，GPT-4为56.1%。
在推理能力方面，OpenAI展示了GPT-5处理复杂数学问题的能力。在一组涵盖代数、几何、数论、组合数学的500道竞赛级题目中，GPT-5正确解答率为78.5%，GPT-4为41.2%。
模型架构与训练数据
OpenAI在发布文档中披露，GPT-5采用了改进的MoE（Mixture of Experts）架构，总参数量达到约1.8万亿，但每次前向传播仅激活约2800亿参数。训练数据截至2026年3月，包含了经过筛选的网页文本、书籍、学术论文、代码库以及多模态内容。
OpenAI表示，GPT-5的训练过程消耗了约4.2×10^25 FLOPs的算力，使用了其自研的AI训练基础设施。训练过程历时约8个月，期间经历了3次主要的技术迭代。
市场反应
GPT-5发布当日，OpenAI官网因访问量激增出现短暂服务波动。截至6月13日，已有超过3万名开发者申请API测试权限。微软Azure平台同步更新了GPT-5的企业级接入服务，亚马逊AWS和谷歌云也在发布会后48小时内宣布支持GPT-5托管。
OpenAI CEO山姆·奥特曼在发布会上表示，GPT-5将于6月20日起向ChatGPT Plus订阅用户开放，企业版API服务将于7月初正式上线。
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