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GPT-5 的难产内幕

GPT-5 的难产内幕

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GPT-5 的难产内幕

来自 禾湖财经
2025 年 8 月 4 日
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GPT-5 的难产内幕
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最近关于 GPT-5 的猛料简直满天飞,奥特曼也公开谈体验,种种迹象表明这次真的要来了。

不过 The Information 今天曝光了 GPT-5 的更多内幕,被 OpenAI 视为迈向 AGI 关键一步的 GPT-5,其实经历了一场不为人知的 「难产」 危机。

这场危机的核心,是一连串致命的打击:被寄予厚望的突然 「智障」,核心项目宣告失败,顶级人才被竞争对手用重金挖走,技术路线一度摇摆。

与此同时,OpenAI 现金流正以每分钟烧掉 11 万人民币的速度奔向枯竭。尽管年化收入已暴增至 120 亿美元,但面对 2025 年高达 80 亿美元的预期现金消耗,也急需 GPT-5 提振外界的信心。

GPT-5,已经不仅是一个技术产品,更是 OpenAI 的一场豪赌。APPSO 今天就给你扒一扒就从这场惊心动魄的内幕。

一、GPT-5 的难产内幕

今年上半年,一个名为 o3 的推理模型曾在 OpenAI 内部被封为 「天才」。它是一个 「教师模型」(teacher model),也就是最原始、未经过对话优化的版本。

通过投入海量的 Nvidia H100 算力,并赋予它实时搜索网络和代码库的能力,o3 在理解复杂科学概念等领域取得了前所未有的突破。

内部测试结果让所有研究员都兴奋不已,他们似乎看到了通往 AGI 的康庄大道。

但当团队试图将这个 「天才」 教师模型,通过指令微调 (SFT) 和人类反馈强化学习 (RLHF) 等手段,转化为一个能与普通用户流畅对话的 「学生模型」(student model) 时,它的性能发生了灾难性的衰减,表现甚至还不如上一代的 o1 模型。

一位内部人士用了一个绝妙的比喻:「这就像你让爱因斯坦去参加小学语文考试,他满脑子都是相对论和量子力学,但你非要让他解释 『的、地、得』 的用法。强迫它用人类的语言逻辑进行对话,无异于一种 「降智打击」(dumbs down the raw,genius-level model)。」

我们现在偶尔看到 ChatGPT 在 「深度思考」 难题时,会先输出一堆看不懂的 「胡言乱语」(gibberish),其实就是这种模型原始思维与人类语言冲突的冰山一角。

o3 的失败,让 OpenAI 第一次意识到,AI 的 「智能」 和人类的 「沟通」 之间,存在着一道巨大的鸿沟。

Orion 项目流产与内外交困

o3 的挫败并非孤例。更早之前,被内部寄予厚望、原计划成为 GPT-5 的 Orion 项目也遭遇了滑铁卢。该项目雄心勃勃,但在实际训练中始终无法产出超越 GPT-4o 的性能,最终在今年 2 月被无奈降级,以 GPT-4.5 的名义发布。

Orion 失败的原因是多方面的:

高质量数据枯竭:互联网上能薅的羊毛快被薅秃了,高质量、未被污染的数据越来越难找。

规模化定律失灵:一些在小模型上效果拔群的训练技巧和调整方法,在将模型规模扩大到万亿参数级别后,突然就不起作用了,甚至会产生反效果。

奥特曼年初曾公布 OpenAI 的路线图更新

屋漏偏逢连夜雨。OpenAI 内部,一些高级研究员强烈抵制将他们的核心发明拱手让给最大股东微软,尽管合同白纸黑字写着微软在 2030 年前拥有独家 IP。

与此同时,财大气粗的竞争对手 Meta 以堪比 「顶级球星」 的薪酬,从 OpenAI 挖走了十多名核心研究员,直接导致一些关键项目团队重组,人心惶惶。

秘密武器 「通用验证器」 救场

就在研发陷入僵局,整个公司都笼罩在失败阴影下时,OpenAI 亮出了他们的王牌:一个被称为 「通用验证器」(universal verifier) 的系统。

这个系统的核心思想,就是 「用魔法打败魔法」。它能让一个大语言模型 (LLM) 扮演 「考官」 的角色,通过交叉引用网络信息、代码库和内部知识库,来自动检查和评判另一个 「考生」 模型的答案质量。

它的厉害之处在于,不仅能验证像编程、数学这类有明确对错答案的领域,还能通过复杂的评估标准,去判断创意写作、策略分析等主观性更强内容的质量。

这套基于强化学习 (RL) 的 「AI 教练」 体系,有效地解决了人类标注员数量有限、水平不一的难题,为模型的持续优化提供了源源不断的、高质量的反馈数据。

正是这有了这个技术,才为 GPT-5 的开发扫清了最后的障碍。

二、最终的答案:一个模型家族

经历九死一生,根据目前爆料,GPT-5 会是一个强大的模型家族,首次实现了推理能力和多模态交互能力的 「大一统」,或许混乱的命名也能因此被解决。

GPT-5 主模型 (代号 「nectarine」 或 「o3-alpha」):全能型选手,据称在高级编程和物理问题上表现出色,甚至有 zero-shot demo 流出。

GPT-5 mini(代号 「lobster」):专为编程而生的小钢炮。有网友爆料,让它和另一个模型同时创建交互式神经网络动画,lobster 一次性就生成了带彩色节点的完美方案,而另一个模型还在报错。

GPT-5 nano(代号 「starfish」):超轻量级选手,已经悄悄出现在大模型竞技场上。

如今,随着发布的临近,奥特曼又开始高调 「画饼」,最近在采访直接提到 GPT-5 的体验:成功解答了一封邮件中他自己都没看懂的问题,让他感受到前所未有的 「无能为力」,他甚至夸张地表示 「那时我靠在椅子上,心里想:哇,这一刻终于来了……」

他甚至直言 「感觉自己在 AI 面前简直无能为力」:

那本来是我觉得自己应该能搞定的问题,但我却做不到。这真的挺难受的。但 AI 就轻轻松松地完成了。那是一种很奇怪的感觉。

但这套说辞,网友们似乎已经免疫了,不少人吐槽:「刚发布时可能很惊艳,但一周后就会变笨,跟以前所有模型一个德行。」

「泼冷水大王」 马库斯也照例发布了 7 条悲观预测,提醒大家 GPT-5 依然会犯低级错误、产生幻觉,离 AGI 还远着呢。

甚至有网友用 AI 脑补了 GPT-5 后用户对奥特曼的反应.

不管怎样,经历了无数次的 「下周发布」 和真假难辨的爆料后,现在用户的心情大概只剩下:

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