มาตรฐานที่แสดงให้เห็นว่าการใช้เหตุผลที่ขยายออกไปของ GPT-5 นั้นมีประสิทธิภาพสูงกว่า GPT-4 ในวิชาคณิตศาสตร์และการเข้ารหัส

มาตรฐานการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์

การประเมิน GPT-5 เมื่อเร็ว ๆ นี้แสดงให้เห็นถึงการก้าวกระโดดในการแข่งขันในการแข่งขันพรีเมียร์และงานคณิตศาสตร์ระดับการวิจัย จากข้อมูลอย่างเป็นทางการของ OpenAI GPT-5 ได้รับความแม่นยำ 94.6% ที่โดดเด่นใน AIME 2025 (การตรวจสอบคณิตศาสตร์ของ American Invitational) โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือภายนอกโดเมนก่อนหน้านี้เห็นว่าเป็นข้อห้ามสำหรับแบบจำลองภาษาเนื่องจากบริบทที่ซับซ้อน ในทำนองเดียวกันใน USAMO และ AIME Suite, GPT-5 Pro พร้อมเครื่องมือ Python ได้คะแนนความแม่นยำ 100%ในขณะที่มาตรฐาน GPT-5 ด้วยเครื่องมือ Python บรรลุ 96.7%และแม้จะไม่มีการเสริมเครื่องมือใด ๆ

แง่มุมที่โดดเด่นของผลลัพธ์เหล่านี้เกี่ยวข้องกับทัวร์นาเมนต์คณิตศาสตร์ของฮาร์วาร์ด-มิท (HMMT) และเกณฑ์มาตรฐาน FrontierMath ที่ท้าทายยิ่งขึ้นซึ่งผลักดันให้เกิดข้อ จำกัด ของการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์สำหรับ AI ในงาน FrontierMath Tier 1â 3, GPT-5 Pro ถึง 32.1% (อย่างน้อยสองเท่าที่ดีเท่ากับเส้นใยที่ทันสมัยก่อนหน้านี้) พร้อมการปรับปรุงที่โดดเด่นเนื่องจากความสามารถที่เพิ่มขึ้นสำหรับการหักขั้นตอนและการก่อสร้างที่ซับซ้อน มาตรฐาน GPT-5 ในทำนองเดียวกันกว่ารุ่นก่อนหน้านี้ตรวจสอบการอัพเกรดในทักษะคณิตศาสตร์พื้นฐานและการแก้ปัญหาอย่างลึกซึ้ง

GPQA (เภสัชวิทยาบัณฑิตศึกษาและการวิเคราะห์เชิงปริมาณ) เกณฑ์มาตรฐานเพชรซึ่งเป็นที่รู้จักกันดีในการใช้เหตุผลระดับบัณฑิตศึกษาระยะยาวหลายขั้นตอนบันทึก GPT-5 Pro เป็นรุ่นแรกที่เกินความแม่นยำ 88% โดยไม่มีเครื่องมือเมื่อเทียบกับคะแนนสูงสุดก่อนหน้านี้

ในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ในทางปฏิบัติการจัดแสดง GPT-5:
-ความสามารถอย่างกว้างขวางในการใช้เหตุผลแบบหลายตัวแปร (การจัดการกับการสืบทอดหลายขั้นตอน, ตรรกะแบบเรียกซ้ำและการทดแทนตัวแปรได้อย่างมีประสิทธิภาพ)
- ความสามารถในการรวมเครื่องมือ Python หรือสัญลักษณ์เชิงสัญลักษณ์เพื่อประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นด้วยความแม่นยำที่ดีที่สุดเมื่อใช้รหัสหรือการใช้เหตุผลในการเสริมกำลัง
- ลดภาพหลอนและอัตราความผิดพลาดอย่างมากในปัญหาคณิตศาสตร์ที่มีความยาวและปลายเปิดอย่างมากโดยมีรายงานข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นจริงประมาณ 80% ในระหว่างการคิดโหมดเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน ๆ

การเข้ารหัสเกณฑ์มาตรฐานและการให้เหตุผลการเขียนโปรแกรม

เกี่ยวกับมาตรฐานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ GPT-5 กำหนดสถานะใหม่ของศิลปะ SWE-BENCH ตรวจสอบการทดสอบที่ได้รับการยกย่องอย่างสูงในชุมชนโอเพ่นซอร์สที่วัดความสามารถของ AI ในการเข้าใจการแก้ไขและตรวจสอบปัญหา GitHub ในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างอิสระเครดิต GPT-5 ด้วยคะแนน 74.9% นี่คือการกระโดดที่โดดเด่นจาก GPT-4.1 ซึ่งติดอันดับ 54.6%และ GPT-4.5 ซึ่งจัดการได้เพียง 38% คู่แข่งร่วมสมัย (เช่น O3) มักจะตกอยู่ในช่วง 69.1% â 71.7% ในขณะที่ GPT-4O ล่าช้ายิ่งขึ้น ตัวชี้วัดเหล่านี้ไม่ได้เป็นเพียงสิ่งประดิษฐ์ของปัญหาของเล่นที่ทำงานได้อย่างดีสะท้อนให้เห็นถึงข้อบกพร่องแบบหลายไฟล์ที่เกิดขึ้นจริงและข้อบกพร่องที่เกิดขึ้นจริงตามที่วิศวกรทำงานต้องเผชิญ

มาตรการสำคัญอีกประการหนึ่งคือ Aider Polyglot ตรวจสอบความสามารถของ AI โดยเฉพาะในการแก้ไขรหัสในภาษาการเขียนโปรแกรมที่หลากหลายและมั่นใจในความถูกต้อง ที่นี่ GPT-5 นำไปสู่คะแนน 88% ภายใต้โหมดการคิดการก้าวกระโดดอย่างมากเหนือ 76.9% ของ GPT-4.9% และ GPT-4.5's 45%

การทดสอบเชิงคุณภาพและมาตรฐานของบุคคลที่สามยืนยันเพิ่มเติมว่าขอบของ GPT-5 นั้นโดดเด่นที่สุดในงานที่เรียกร้อง:
- การใช้เหตุผลหลายไฟล์เช่นการติดตามข้อผิดพลาดที่แพร่กระจายผ่านโมดูลพึ่งพาซึ่งกันและกันหรือ APIs หลายตัว
- การดีบักที่เก็บขนาดใหญ่รวมถึงห้องสมุดโอเพ่นซอร์สที่มีเอกสารน้อยที่สุดซึ่งกลยุทธ์และการเก็บรักษาบริบทมีความสำคัญ
- การพัฒนาข้ามโมดอลเช่นการรวมภาพหน้าจอของร่องรอยสแต็กภาพข้อผิดพลาดส่วนหน้าหรือไดอะแกรมลงในเวิร์กโฟลว์การเข้ารหัส GPT-5 ตีความและดำเนินการกับอินพุตเหล่านี้อย่างน่าเชื่อถือในขณะที่ GPT-4 ต้องการความพยายามด้วยตนเองมากขึ้น

ผลกระทบการเข้ารหัสในโลกแห่งความเป็นจริง

ในเวิร์กโฟลว์การเข้ารหัสเกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้ได้รับการแปลเป็นข้อได้เปรียบของนักพัฒนาที่จับต้องได้:
-การเขียนโปรแกรม Autocompletions ของคู่ที่รับรู้บริบทเร็วขึ้นการแก้ไขข้อผิดพลาดและการทดสอบนั่งร้านมีความแม่นยำมากขึ้นและต้องการการกลับไปกลับมาน้อยลง
-การสรุปการประชาสัมพันธ์และการตรวจสอบรหัสการเร่งความเร็ว "GPT-5 สร้างรายการการเปลี่ยนแปลงที่เน้นการจัดลำดับความสำคัญและการตรวจจับแบบขอบที่มีภาพหลอนน้อยลงหรือปัญหาการตัดข้ามที่ไม่ได้รับ
- การรวมกันอย่างชาญฉลาดกับท่อส่ง CI/CD และแพลตฟอร์มโฮสติ้งรหัสลดคอขวดของมนุษย์เกี่ยวกับความคิดเห็นเชิงกลและพื้นที่เปิดสำหรับการออกแบบรหัสเชิงกลยุทธ์ที่นำโดยมนุษย์

ยิ่งไปกว่านั้น API ภายในของ GPT-5 ยังช่วยให้ตัวแปรขนาดเล็กและการคิดได้รับการกำหนดเส้นทางแบบไดนามิกตามความซับซ้อนของการสืบค้นค่าใช้จ่ายและการเพิ่มประสิทธิภาพความเร็วโดยไม่ต้องเสียสละคุณภาพ

การใช้เหตุผลเพิ่มเติมภาพหลอนและความถูกต้องตามข้อเท็จจริง

โหมดการใช้เหตุผลที่ขยายออกไปของ GPT-5 ซึ่งได้รับการขนานนามว่าเป็นความคิดภายในไม่เพียง แต่เร่งปฏิกิริยาได้ไม่เพียง แต่ในความแม่นยำเท่านั้น วิธีการที่ใช้ความคิดซึ่งกระตุ้นให้แบบจำลองชี้แจงตรรกะของมันก่อนที่จะเสนอคำตอบให้ดูผลลัพธ์ที่เพิ่มขึ้น 20 60 เปอร์เซ็นต์ในทั้งการเปรียบเทียบคณิตศาสตร์และรหัสที่สัมพันธ์กับเส้นเขตแดนที่ไม่มีเหตุผล ตัวอย่างเช่น SWE-BENCH ได้รับสูงถึง 22.1% และ Aide Polyglot สูงถึง 61.3% เมื่อเปิดใช้งานการใช้เหตุผล สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าการก้าวกระโดดหลักไม่ได้เป็นเพียงการนับพารามิเตอร์ดิบ แต่เทคนิคการเรียนรู้เมตาใหม่และสถาปัตยกรรมที่รวดเร็ว

ความก้าวหน้าที่สำคัญใน GPT-5 รวมถึง:
-ภาพหลอนน้อยลงอย่างมีนัยสำคัญ: อัตราการเกิดภาพหลอนของการวัดประสิทธิภาพการค้นหาข้อเท็จจริงปลายเปิด (เช่น Longfact, FactScore) ต่ำกว่า GPT-5 ~ 6 เท่าและต่ำกว่า GPT-4 คลาสความล้มเหลวจำนวนมากเช่นการอ้างสิทธิ์ในการแก้ไข API ที่ไม่มีอยู่จริงหรือลายเซ็นประเภทที่ไม่ถูกต้องลดลงอย่างมาก
-ความซื่อสัตย์มากขึ้น: ในกรณีที่แบบจำลองก่อนหน้านี้จะยืนยันความสำเร็จของงานที่เป็นไปไม่ได้หรือไม่ได้รับการรับรอง GPT-5 ยอมรับข้อ จำกัด ที่น่าเชื่อถือมากขึ้นสำหรับการใช้การเข้ารหัสเกรดการผลิตซึ่งความล้มเหลวแบบเงียบไม่สามารถยอมรับได้
-การลดลงของการทดสอบ: การทดสอบเกณฑ์มาตรฐานที่มุ่งเน้นการแสดงข้อตกลงที่มากเกินไปหรือการเยินยอมากเกินไป GPT-5 มีโอกาสน้อยที่จะให้การยืนยันปลอม

ผลกระทบต่อเวิร์กโฟลว์ในโลกแห่งความเป็นจริงมีความชัดเจน: ใช้เวลาน้อยลงในการตรวจสอบข้อผิดพลาดของ AI รหัสที่เชื่อถือได้และร่างการให้เหตุผลและความเสี่ยงน้อยลงของข้อผิดพลาดที่สำคัญในโดเมนที่สำคัญของภารกิจ

การใช้เหตุผลแบบหลายรูปแบบและข้ามสาขาวิชา

การออกแบบของ GPT-5 รวมเอาความหลากหลายที่ลึกกว่ามาก มันสามารถประมวลผลและสังเคราะห์บริบทที่ครอบคลุมถึงซอร์สโค้ดไดอะแกรมคำอธิบายประกอบข้อมูลตารางและแม้กระทั่งปริศนาที่มองเห็นได้ก่อนหน้านี้เป้าหมาย AI ที่เข้าใจยากก่อนหน้านี้มักเรียกว่าการใช้เหตุผลข้ามโดเมน ในทางปฏิบัตินี้เพิ่มการดีบักและความเข้าใจในรหัสในรหัสฐานที่ซับซ้อนซึ่งการทดสอบหน่วยการติดตามสแต็กภาพหน้าจอและไดอะแกรมสถาปัตยกรรมล้วนต้องมีการให้เหตุผลพร้อมกัน

ตัวอย่างเช่นนักพัฒนาสามารถ:
- ส่งภาพหน้าจอและรหัสที่เกี่ยวข้องได้รับทั้งการแก้ไขและคำอธิบายที่เชื่อมโยงบริบทของภาพกับลอจิกรหัส
- จัดทำแผนผังฐานข้อมูลเอกสาร API และบันทึก รับไม่เพียง แต่แนะนำแพตช์ แต่การทดสอบการรวมแบบครบวงจรและชี้แจงความเห็น
- ขอคำอธิบายการบัญชีสำหรับประวัติข้อผิดพลาดที่ผ่านมาบริบทของรุ่นและการรวบรวมข้อกำหนดในวงจรผลิตภัณฑ์ที่ยาวนานเป็นงานที่หลีกเลี่ยงแบบจำลองก่อนหน้านี้เนื่องจากหน้าต่างบริบทและข้อ จำกัด การเก็บรักษา

การเพิ่มขึ้นของโทเค็นและความสามารถในการส่งออก (สูงสุด 400,000 สำหรับอินพุต 128,000 สำหรับการส่งออกพร้อมการเข้าถึงมืออาชีพ) หมายความว่าโครงการขนาดใหญ่และที่เก็บทั้งหมดสามารถพอดีกับหน้าต่างเดียวสำหรับการให้เหตุผลแบบองค์รวม

ประสิทธิภาพในการวิจัยการศึกษาและทฤษฎี

ในขณะที่ยูทิลิตี้ของ GPT-5 ในการเข้ารหัสเชิงพาณิชย์และองค์กรได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางผลกระทบต่อคณิตศาสตร์การวิจัยการศึกษา STEM ของมหาวิทยาลัยและสาขาทฤษฎีมีความสำคัญเท่าเทียมกัน ครูนักวิจัยและนักแก้ปัญหาการแข่งขันรายงานว่า GPT-5:
- เสนอคำอธิบายแบบขั้นตอนสำหรับปัญหาคณิตศาสตร์คณิตศาสตร์ขั้นสูงด้วยการใช้สัญลักษณ์สัญลักษณ์อย่างแม่นยำและการให้เหตุผลที่ชัดเจนขึ้นจาก GPT-4 ซึ่งมักจะข้ามขั้นตอนหรือแนะนำข้อผิดพลาดเมื่อถูกบังคับเกินกว่าหน่วยความจำ
- เสนอสคริปต์ที่สะอาดและใช้งานได้อย่างต่อเนื่องในซอฟต์แวร์การวิจัยโอเพนซอร์ซการวิเคราะห์การสำรวจและบริบทวิศวกรรมข้อมูลช่วยผู้มาใหม่และผู้เชี่ยวชาญมุ่งเน้นไปที่แนวคิดการเชี่ยวชาญมากกว่าการต่อสู้กับข้อผิดพลาดของรหัสที่คลุมเครือ

สำหรับวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมระดับบัณฑิตศึกษาระดับการขยายเช่น GPQA ตอนนี้ความสามารถของ GPT-5 สปอตไลท์ในการผ่านหรือประสิทธิภาพของมนุษย์ที่ดีที่สุดในพื้นที่เนื้อหาเช่นการสืบทอดฟิสิกส์สถิติขั้นสูงและการวิเคราะห์ความซับซ้อนของอัลกอริทึม

พื้นที่ของข้อ จำกัด อย่างต่อเนื่อง

ไม่ใช่ทุกพื้นที่ที่เห็นความคืบหน้าอย่างสม่ำเสมอกับ GPT-5 ตามที่ระบุไว้โดยผู้ตรวจสอบและนักพัฒนา จุดอ่อนเฉพาะ ได้แก่ :
-สำหรับการใช้งานที่มีความคิดสร้างสรรค์หรือ UI สูงอย่างมาก GPT-5 อาจยังคงใช้รหัสโครงกระดูกที่ต้องการการปรับแต่งของมนุษย์อย่างมากซึ่งเป็นข้อ จำกัด ที่ใช้ร่วมกันกับรุ่นก่อน
-ในโดเมนการเขียนโปรแกรมแบบขอบหรือมีสแต็คที่มีความเชี่ยวชาญสูง GPT-5 บางครั้งก็ถดถอยในเอาท์พุทโวหารหรือการประชุมหนักโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทียบกับแบบจำลองเฉพาะทาง (เช่นการทำซ้ำของมานุษยวิทยาและ SONNET-4)
- พื้นที่เช่นการออกแบบการเก็งกำไร, แจ๊สเหมือนตรรกะหรือลอจิกที่คลุมเครือโดยเจตนาหรือสำนวนรหัสนวนิยายอาจยังคงต้องใช้การกำกับดูแลของมนุษย์อย่างใกล้ชิดและวิศวกรรมการทำซ้ำซ้ำ

ประเด็นทางปฏิบัติสำหรับผู้ใช้พลังงาน

ผลลัพธ์สุทธิสำหรับผู้ใช้ขั้นสูงในวิชาคณิตศาสตร์และการเข้ารหัส:
-อัพเกรดเป็น GPT-5 สำหรับเวิร์กโหลดที่ต้องการความช่วยเหลือด้านความรู้ความเข้าใจที่แข็งแกร่งและครบวงจร: รหัสฐานที่กว้างใหญ่, ข้อผิดพลาดที่สำคัญ, การดีบักการดีบักหลายโหมดและงานคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้ง่ายขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้น
-ใช้ประโยชน์จากตัวแปรการคิดสำหรับแบบสอบถามที่มีมูลค่าสูงหลายขั้นตอนหรือแบบสอบถามปลายเปิดทางคณิตศาสตร์และวิศวกรรมเพื่อเพิ่มความแม่นยำตามความเป็นจริงและลดภาพหลอน
-ใช้ตัวแปรขนาดเล็กและเครื่องมือช่วยสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ไวต่อต้นทุน, ความเร็วสูง, หรือเวิร์กโฟลว์รุ่นจำนวนมาก

สำหรับนักวิจัยผู้มีอำนาจและนักทฤษฎี GPT-5 แสดงถึงขั้นตอนที่เป็นรูปธรรมต่อ AI ในฐานะพันธมิตรตัวแทนไม่ใช่แค่เครื่องยนต์ข้อเสนอแนะที่สามารถให้เหตุผลการวิจารณ์และสร้างความร่วมมือกับผู้ใช้หรือสูงกว่าระดับของผู้ปฏิบัติงานผู้เชี่ยวชาญในสาขา Core STEM