どのベンチマークがGPT-5の拡張された推論が数学とコーディングでGPT-4を上回ることを示しています

##数学的推論ベンチマーク

最近のGPT-5評価は、プレミア競争と研究レベルの数学タスクのパフォーマンスの飛躍を示しています。 Openaiの公式データによると、GPT-5は、複雑なコンテキスト、ソリューションの創造性、エラー最小化の必要性があるため、以前は言語モデルには禁止されていると見なされていた外部ツールを使用せずに、AIME 2025(アメリカの招待数学試験)で傑出した94.6％の精度を達成しています。同様に、USAMOおよびAIMEスイートでは、Pythonツールを備えたGPT-5 Proが100％の精度を獲得し、Pythonツールを備えた標準GPT-5は96.7％に達し、ツールの増強がなくても、93.3％のトップ数学的競争相手に匹敵し、専門家レベルの問題解決を実証します。

これらの結果の顕著な側面には、Harvard-Mit Mathematics Tournament(HMMT)とさらに挑戦的なFrontiermathベンチマークが含まれます。これは、AIの数学的推論の限界を押し上げます。 Frontiermath Tier1â3タスクでは、GPT-5 Proは32.1％(以前の最先端のベースラインの少なくとも2倍の優れたもの)に達し、段階的な控除と複雑な証明構造の能力の強化に起因する顕著な改善があります。標準のGPT-5は、同様に以前のモデルをはるかに超えており、基礎的な数学スキルと深い問題解決の両方でアップグレードを検証します。

GPQA(大学院薬理学および定量分析)ダイヤモンドベンチマークは、長期、マルチステップ、大学院レベルの推論を必要とすることで知られています。これは、以前のGPT-4ベースのモデルの70Sの低いスコアと比較して、ツールなしで88％の精度を上回る最初のモデルとしてGPT-5 Proを記録します。

実際の数学的推論では、GPT-5展示：
- 段階的で多変数の推論における広範な習熟度(マルチステップ派生、再帰ロジック、および可変置換の効率的)。
-Pythonまたはシンボリックツールをネイティブに統合する機能は、パフォーマンスをさらに強力にして、コードまたはツールの高度推論を使用する際に最良の精度を示します。
- 長期およびオープンエンドの事実上の数学の問題に対する幻覚とエラー率が劇的に低下し、前世代と比較して「思考モード」で報告される事実上の誤りは約80％少なくなりました。

##ベンチマークとプログラミングの推論

ソフトウェアエンジニアリングのベンチマークでは、GPT-5は新しい最先端を設定します。 SWEベンチは、AIが実際のGitHubの問題を自律的に理解、修正、および検証する能力を測定するオープンソースコミュニティで高く評価されているテストであり、GPT-5を74.9％のクレジットで検証しました。これは、GPT-4.1からの印象的なジャンプであり、54.6％とGPT-4.5で、わずか38％を管理しています。現代の競合他社(O3など)は一般に69.1％の71.7％の範囲になりますが、GPT-4Oはさらに遅れています。これらのメトリックは、おもちゃの問題のSWEベンチタスクの単なるアーティファクトではなく、実際のマルチファイル、クロスコードベースの欠陥、およびワーキングエンジニアが直面しているように反映しています。

もう1つの重要な尺度であるAider PolyGlotは、さまざまなプログラミング言語でコード編集を行い、正しさを確保するためのAIの機能を特に調べます。ここでは、GPT-5は再び「Thinking」モードで88％のスコアでリードし、GPT-4.1の76.9％、GPT-4.5の45％にかなりの飛躍を遂げます。

定性的テストとサードパーティのベンチマークは、GPT-5のエッジが要求するタスクで最も顕著であることをさらに確認します。
- いくつかの相互依存モジュールまたはAPIを介して伝播するバグのトレースなど、マルチファイルの推論。
- 戦略とコンテキスト保持が重要な最小限のドキュメントを備えたオープンソースライブラリを含む、より大きなリポジトリをデバッグします。
- スタックトレースのスクリーンショット、フロントエンドのバグ画像、またはダイアグラムのコーディングワークフローへの統合などのクロスモーダル開発。 GPT-5はこれらの入力を確実に解釈して行動しますが、GPT-4にはより多くの手動努力が必要です。

###実際のコーディングの影響

コーディングワークフローでは、これらのベンチマークの利益は、有形の開発者の利点につながります。
- より高速で、コンテキスト対応のペアプログラミングの自動施設、バグフィックス、およびテスト足場はより正確で、やり取りが少なくなります。
-PR要約とコードレビューAccelerationのGPT-5は、幻覚が少ないか、相互削減の問題を逃した焦点を絞った、優先順位付けされた変更リストとエッジケースの検出を生成します。
-CI/CDパイプラインおよびコードホスティングプラットフォームとのよりスマートな統合、機械的レビューで人間のボトルネックを減らし、より戦略的で人間主導のコード設計のためのスペースを開く。

さらに、GPT-5の内部APIでは、クエリの複雑さに基づいて、品質を犠牲にすることなくコストと速度の最適化に基づいて、Miniおよび思考バリアントを動的にルーティングできます。

##拡張された推論、幻覚、および事実上の正確さ

GPT-5の拡張された推論モードは、内部的に思考と呼ばれ、精度だけでなく、長くて曖昧なクエリの解釈可能性にも大きな利益を触媒します。回答を提案する前にモデルにロジックを明確にするようにモデルに促すチェーンのアプローチは、非合理的なベースラインと比較して、数学ベンチマークとコードベンチマークの両方で20の60パーセントポイントの増加結果を参照してください。たとえば、SWEベンチは、推論が有効になっている場合、最大22.1％、Aider Polyglotは61.3％まで増加します。これは、コアリープが生のパラメーターカウントだけでなく、新しいメタラーニングテクニックと迅速なアーキテクチャであることを示しています。

GPT-5の重要な進歩は次のとおりです。
- 幻覚が大幅に少ない：オープンエンドのファクトシーキングベンチマーク(例：longfact、factscore)の幻覚率は、GPT-5でO3よりも6倍低く、特にGPT-4よりも低くなっています。存在しないAPIを修正すると主張したり、誤った型型署名を誤って報告したりするなど、多くの障害クラスが大幅に削減されています。
- より大きな誠実さ：以前のモデルが不可能または不足しているタスクの完了を自信を持って主張する場合、GPT-5は、サイレント障害が受け入れられない場合に生産グレードコーディングの使用に不可欠な制限をより確実に認めています。
- サイコファンシーの減少：過剰な合格または過度のお世辞ショーGPT-5を引き出すことを目的としたベンチマークテストは、偽の断言を与える可能性が低く、サイコファンティックの完了は14.5％から6％未満に低下します。

現実世界のワークフローへの影響は明らかです。AIの間違いのチェックに費やす時間が少なく、より信頼性の高いコードと推論ドラフト、およびミッションクリティカルなドメインでの重大なエラーのリスクが少なくなります。

##マルチモーダルおよび学際的な推論

GPT-5の設計には、より深いマルチモダリティが組み込まれています。ソースコード、注釈付き図、表形式データ、さらには視覚的なパズルに至るまで、以前にとらえどころのないAIの目標と呼ばれる視覚的なパズルにまたがるコンテキストを流fluentに処理および合成できます。実際には、これにより、ユニットテスト、スタックトレース、スクリーンショット、およびアーキテクチャ図を同時に推論する必要がある複雑なコードベースのデバッグとコードの理解が拡大します。

たとえば、開発者は：
- スクリーンショットと関連するコードを送信し、修正と視覚的コンテキストをコードロジックに結び付ける説明の両方を取得します。
- データベーススキーマ、APIドキュメント、およびログを提供します。提案されたパッチだけでなく、エンドツーエンドの統合テストと明確な解説を受け取ります。
- 過去のバグの履歴、バージョンの違いのコンテキスト、および長い製品サイクルでの要件の収集を説明する説明を求めてください。コンテキストウィンドウと保持の制限により、以前のモデルを回避したタスク。

トークンと出力容量の増加(入力では最大400,000、Pro Accessの出力128,000)は、企業と研究の使用のための明確な実用的な改善のために、巨大なプロジェクトとリポジトリ全体が単一のウィンドウに収まることを意味します。

##研究、教育、理論のパフォーマンス

現在、商業およびエンタープライズのコーディングにおけるGPT-5のユーティリティは広く認められていますが、研究数学、大学STEM教育、および理論的分野への影響も同様に重要です。教師、研究者、競争ソルバーは、GPT-5を報告しています。
- 高度な数学オリンピアードの問題について段階的な説明を提供します。シンボリック表記法と明確な正当化を正確に使用して、GPT-4からのステップアップを提供します。
- オープンソースの研究ソフトウェア、調査分析、およびデータエンジニアリングのコンテキストで、よりクリーンでより使いやすいスクリプトを一貫して提案し、新参者と専門家が不明瞭なコードエラーと闘うのではなく、概念の習得に集中するのを支援します。

大学院レベルの科学とエンジニアリングの場合、GPQAなどの拡張ベンチマークは、物理学の派生、高度な統計、アルゴリズムの複雑さ分析などのコンテンツ領域での合格または最高の人間レベルのパフォーマンスを渡す能力をスポットライトする能力を発揮しました。

##継続的な制限の領域

レビュアーや開発者が指摘しているように、すべての地域がGPT-5で均一な進歩を見ているわけではありません。具体的な弱点には以下が含まれます。
- 非常に創造的またはUIが多い実装のために、GPT-5は、以前の世代と共有される制限をかなりの人間の改良を必要とするスケルトンコードを出力することができます。
- エッジケースプログラミングドメインまたは高度に専門化されたスタックを使用して、GPT-5は、特に新しいサージの専門モデル(人類やSonnet-4の反復など)と比較して、文体的または慣習が多い出力で回帰することがあります。
- 投機的デザイン、ジャズのような、または意図的に曖昧な論理、または新しいコードイディオムなどの領域には、人間の監督や反復迅速なエンジニアリングが必要になる場合があります。

##パワーユーザー向けの実用的なテイクアウト

数学とコーディングの上級ユーザーの最終的な結果：
- 堅牢でエンドツーエンドの認知支援を要求するワークロードのGPT-5にアップグレード：広大なコードベース、重要なバグトリアージ、マルチモーダルデバッグ、複雑な数学的作業は、より簡単で正確になります。
- 数学とエンジニアリングのすべての高価値、マルチステップ、またはオープンエンドのクエリに対して思考のバリアントを活用して、事実上の正確性を最大化し、幻覚を最小限に抑えます。
- コストに敏感、ハイスループット、またはバルクコード生成ワークフローには、ミニおよびツール支援バリアントを使用します。

研究者、パワーコダー、および理論家にとって、GPT-5は、コアSTEMフィールドの専門家の実務家のレベル以上のユーザーと推論、批評、および協力できる提案エンジンだけでなく、エージェントパートナーとしてのAIへの具体的なステップを表しています。