OpenAI 正式發布 GPT-5 大幅升級 ChatGPT 功能
OpenAI 正式推出新一代大型語言模型 GPT-5，並全面整合至 ChatGPT 系統中，成為所有使用者的預設模型。與前一代相比，GPT-5 在智慧表現、推理能力、錯誤率控制、語言風格及開發工具等方面皆有明顯進步，展現出更高階的 AI 應用價值。此版本也同步開放 API 服務，提供三種模型規格，以因應不同使用場景的需求。
本文主要內容
GPT-5 導入博士級推理與步驟式思考機制 錯誤率與幻想回答比例同步下降 使用者體驗改善並強化模型風格控制 ChatGPT 全面改為 GPT-5 為預設模型 開發者 API 提供多尺寸與參數控制選項 新定價策略更具成本效益與彈性 安全機制升級支援大型應用部署 多語言能力提升支援在地化應用 模型訓練資料與規模未公開但規模更大
根據國外媒體報導，GPT-5 為 ChatGPT 帶來顯著升級，從回覆邏輯、語意理解到語氣調整，皆朝更貼近人類的互動方式發展，同時有效降低錯誤率與過度讚美的情況。此版本更新也被多家科技媒體視為 OpenAI 應對市場競爭、維持技術領先地位的重要策略。
GPT-5 導入博士級推理與步驟式思考機制
GPT-5 強化核心語言處理能力，具備博士級的推理水準，可在各行各業提供更具專業邏輯的分析結果。新模型採用步驟式推理架構，能在面對複雜問題時自動拆解並進行邏輯分析，再逐步產出答案，顯著提升整體應用的可靠性與可讀性。OpenAI 表示，這項機制讓 ChatGPT 更貼近人類的思考方式，並支援使用者視需求啟用「GPT-5 thinking」指令，啟動高階推理模式。
錯誤率與幻想回答比例同步下降
根據 OpenAI 與技術社群的評測結果，GPT-5 相較於 GPT-4 擁有更低的錯誤率與更少虛構內容。使用者較少遭遇錯誤資訊或捏造事實的情況，過去常見的過度恭維語氣也明顯改善。此次更新亦針對「回答一致性」與「系統自我認知能力」進行強化，降低模型對自身能力的誇大描述，有助企業與開發者強化風險控管。
使用者體驗改善並強化模型風格控制
新版本支援多種對話風格設定，包括專業、冷靜、機器人式與懷疑語氣等，使用者可依任務性質靈活選擇適合的語調。語言生成速度也有所提升，回應更加即時且自然。OpenAI 表示，這項功能有助因應不同情境下的語氣一致性需求，並可配合特定產業（如金融、醫療、教育）進行語言風格的標準化。
ChatGPT 全面改為 GPT-5 為預設模型
GPT-5 推出後，ChatGPT 的免費版與 Pro 版使用者皆預設使用 GPT-5 模型，其中 Pro 版使用者享有不限次數的完整存取權限。對於重度使用者與開發團隊而言，這次更新代表整體服務水準再度提升。使用者在 ChatGPT 中無須額外調整設定，即可使用 GPT-5 所提供的各項能力，包括進階理解、摘要、翻譯、程式碼生成與複雜任務輔助等功能。
開發者 API 提供多尺寸與參數控制選項
OpenAI 同步更新 API 介面，開放 GPT-5、GPT-5-mini 與 GPT-5-nano 三種模型版本，分別對應標準任務、中等成本與高速處理情境。開發者可依實際預算與效能需求彈性選擇，並新增支援參數設定，包括 verbosity（輸出長度）與 reasoning_effort（推理強度），進一步提升模型的可控性。此項調整有助滿足企業開發需求，同時降低模型導入門檻。
新定價策略更具成本效益與彈性
OpenAI 調整 GPT-5 模型的價格方案，標準版的輸入費用為每百萬 token 約 1.25 美元，輸出費用為 10 美元。Mini 與 Nano 版本則進一步降低成本，例如 Mini 輸入費用僅為 0.25 美元，輸出費用為 2 美元，Nano 則提供更具價格優勢的選擇。此定價模式適用於對成本較為敏感的應用情境，並有助中小型開發者更廣泛地導入使用。
安全機制升級支援大型應用部署
GPT-5 導入 Safe Completions 安全回答機制，強化對敏感內容與誤導資訊的過濾能力，提升資料使用的風險控管效果。OpenAI 表示，GPT-5 不僅提升回答品質，在政策與安全性設計方面也更貼近產業標準，為企業應用與學術合作奠定基礎。新版本同時降低模型自動捏造資料的比例，並在回答中更清楚說明模型的限制。
多語言能力提升支援在地化應用
GPT-5 在非英語語系的處理能力明顯提升，對繁體中文、日文、韓文與阿拉伯文等皆能穩定產出高品質回應，有助國際使用者拓展多元應用情境。此特性特別受到台灣、香港及東南亞開發者關注，適用於跨語言客服、自動翻譯與全球電商等應用領域。
模型訓練資料與規模未公開但規模更大
OpenAI 並未公開 GPT-5 的具體參數規模與完整的訓練資料來源，但可確認其訓練數據涵蓋 2025 年以前的大量開源文本與技術資料。根據技術社群觀察，GPT-5 在語意理解能力與領域知識掌握方面明顯優於 GPT-4，推測其模型規模也有所提升。
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