معرفی:
دنیای هوش مصنوعی با انتشار GPT-5 توسط OpenAI در تاریخ ۷ اوت ۲۰۲۵ وارد مرحله‌ای تازه شد. این مدل فقط یک آپدیت معمولی نیست؛ بلکه یک نقطه عطف بزرگ است. GPT-5 با استدلال روان، توانایی‌های چندوجهی و تجربه کاربری یکپارچه، تعریف تازه‌ای از هوش مولد ارائه می‌دهد. چه در کدنویسی باشید و چه یک محقق، این مدل می‌تواند به‌عنوان یک همکار هوشمند و قابل اعتماد کنار شما قرار گیرد.
💡در ادامه به ویژگی‌ها، نتایج آزمایش‌ها و تأثیرات واقعی آن می‌پردازیم.
🥇بهبودها و قابلیت‌های اصلی
GPT-5 خانواده مدل‌های قبلی OpenAI (مثل GPT-4o و o3) را در یک سیستم هوشمند واحد ادغام می‌کند. آنچه باعث درخشش آن می‌شود:
- 🤖 هوش یکپارچه و مسیریابی هوشمند: دیگر نیازی به تعویض دستی مدل‌ها نیست! یک مسیریاب بلادرنگ (real-time router) بر اساس پیچیدگی پرامپت یا نشانه‌هایی مثل «think hard» تصمیم می‌گیرد از مدل پاسخ سریع (gpt-5-main) یا مدل تفکر عمیق (gpt-5-thinking) استفاده شود. تعاملات، بی‌دردسر و شهودی می‌شوند.
- 📚 زمینه و حافظه گسترده: پشتیبانی از تا 400,000 توکن در API (برای Pro تا 128K، برای Plus تا 32K، برای رایگان تا 8K)؛ مناسب برای اسناد هم‌اندازه کتاب یا گفتگوهای طولانی. حافظه پایا (persistent memory) زمینه را بین جلسات نگه می‌دارد تا تعاملات منسجم بمانند.
- 📈 تسلط چندوجهی: پردازش متن، تصویر، صدا و فریم‌های ویدئویی؛ با امتیاز 84.2% در بنچمارک MMMU برای استدلال بصری سطح دانشگاهی. تحلیل نمودارها یا تولید پاسخ‌های چندرسانه‌ای را متصور شوید!
- ⚡ سرعت، دقت و ایمنی: استنتاج سریع‌تر؛ کاهش نرخ توهم‌زایی (hallucination) حدود 45% نسبت به GPT-4o و 65–80% نسبت به o3 در وظایف استدلالی. رویکرد «تکمیل‌های ایمن» پاسخ‌های مفید با اجتناب از محتوای ناایمن ارائه می‌دهد. هم‌نوایی/چاپلوسی بیش از حد (sycophancy) به زیر 6% از حدود 14.5% در مدل‌های پیشین رسیده است.
🚀🕵🏻♀️تفاوت‌های پرامپت‌دهی بین GPT-4 و GPT-5
گذار از GPT-4 به GPT-5 از نظر معماری و تعامل با کاربر جهشی جذاب است. پژوهش‌ها نشان می‌دهد GPT-5 دقیق‌تر و قابل‌کنترل‌تر (steerable) است، اما ممکن است برای کارهای خلاقانه به اندکی ریزتنظیم نیاز داشته باشد؛ جایی که GPT-4 خروجی‌های پر‌بیان‌تری می‌دهد. حالت «تفکر خودکار» در GPT-5 نیاز به دستورالعمل‌های ریز را کاهش می‌دهد، اما آزمون و خطای تدریجی پرامپت‌ها همچنان کلید عملکرد بهتر است. هر دو مدل با پرسش‌های پیچیده خوب کنار می‌آیند، اما GPT-5 در منطق و کدنویسی می‌درخشد و می‌تواند موجز به نظر برسد؛ پس تعیین دامنه و سطح تفصیل از ابتدا اهمیت دارد.
🧨چرا پرامپت اهمیت دارد؟
پرامپت‌دهی (prompting) شبیه دادن مسیر به یک دستیار فوق‌هوشمند است. در GPT-4، معمولاً عباراتی مثل «قدم‌به‌قدم فکر کن» برای تقویت استدلال اضافه می‌کنید. اما GPT-5 با مسیریابی درونی، حالت‌های عمیق را خودکار فعال می‌کند؛ در نتیجه برای ریاضی یا کد سریع‌تر و قابل‌اعتمادتر است. با این حال، در داستان‌گویی یا گفتگوهای احساسی، پاسخ‌های پر‌بیان و ایموجی‌دار GPT-4 ممکن است جذاب‌تر به نظر برسد.
🏗️ارتقاهای معماری و قابلیت‌ها در GPT-5 در برابر GPT-4
GPT-5 یک خانواده یکپارچه از مدل‌ها با یک مسیریاب بلادرنگ دارد که پیچیدگی پرامپت، نیت کاربر و ابزارهای موردنیاز را می‌سنجد. این سیستم بین حالت استاندارد برای پاسخ‌های سریع، حالت «تفکر» برای پرسش‌های دشوار یا گونه‌های کوچک‌تر برای کارهای سبک‌تر انتخاب می‌کند؛ برخلاف GPT-4 که اغلب برای درخشش به نشانه‌های صریح زنجیره تفکر (Chain-of-Thought یا CoT) مثل «قدم‌به‌قدم فکر کن» نیاز داشت. مثلاً در معماهای منطقی، GPT-5 خودکار حالت تفکر را فعال کرده و بدون راهنمایی اضافی گام‌ها را باز می‌کند.
- جهش‌های بنچمارکی:
- AIME (ریاضی، بدون ابزار): 94.6% در برابر حدود ~85% برای GPT-4
- MMMU (چندوجهی): 84.2% در برابر ~70–75% برای GPT-4
- کاهش توهم‌زایی: ~45% کمتر نسبت به GPT-4o
- مزیت چندوجهی: یکپارچگی بهتر تصویر/ویدئو/اسکرین‌شاتِ کد (مثلاً دیباگ از روی اسکرین‌شات UI)، روان‌تر از تجربه نسبتاً دست‌وپاگیر GPT-4.
🔦راهبردهای نوین پرامپت‌دهی در GPT-5
GPT-5 قابل‌هدایت‌ترین مدل OpenAI است؛ به دستورالعمل‌ها محکم می‌چسبد، اما اگر واضح نباشید، خروجی می‌تواند بیش از حد رسمی یا کوتاه باشد. پرامپت‌های GPT-4 را کپی نکنید؛ مسیریاب GPT-5 نیت را متفاوت تفسیر می‌کند. با زمینه شروع کنید (مثلاً لینک مخزن کد) و مشخصات دقیق مانند «تست‌ها را هم اضافه کن» را بیاورید. ویژگی‌هایی مثل شخصیت‌های از پیش‌تعریف‌شده (Cynic، Robot و …) به سوییچ سبک کمک می‌کند و نیاز به دست‌کاری‌های دستیِ سبک‌نگارانهِ GPT-4 را کم می‌کند.
برای خلاقیت، GPT-4 معمولاً پاسخ‌های پرجزئیات‌تر و احساسی‌تر می‌دهد؛ در حالی‌که GPT-5 موجزتر است؛ عالی برای حرفه‌ای‌ها، اما شاید کمتر «صمیمی». ارتقاهای ایمنی، هم‌نوایی را از ~14.5% به زیر 6% کاهش داده‌اند؛ پس در حوزه‌های حساسی مثل سلامت محتاط‌تر است. نکته حرفه‌ای: از «think hard» برای اجباری‌کردن استدلال استفاده کنید یا با کنترل‌های پرگویی/اختصار (verbosity) برای پاسخ‌های بلندتر بازی کنید.
🔎۵ نکته کلیدی پرامپت‌دهی برای موفقیت با GPT-5
- 🛠️ ساختار صریح: دقیق باشید؛ GPT-5 با دستورهای «جراحی‌وار» بهترین کار را می‌کند. ابهام یعنی خروجی ناخواسته.
- ⚙️ بهره‌گیری از «تلاش استدلالی» (reasoning_effort): حداقل برای سرعت، حداکثر برای پیچیدگی. خودکار تنظیم می‌شود اما با هدایت‌هایی مثل «با توضیح مختصر» می‌توانید حالت مینیمال را تقویت کنید.
- ✨ چندنمونه‌ای کم‌تعداد (few-shot): برای کارهایی مثل تحلیل احساسات، به ۲–۳ مثال نیاز دارد (در مقابل ۵–۶ مثال در GPT-4). تنوع مثبت/منفی را رعایت کنید.
- 🔧 ادغام ابزارها: جریان‌های عامل‌محور (agentic workflows) را تقویت می‌کند؛ در کارهای چندمرحله‌ای، گزارش وضعیت دوره‌ای بخواهید.
- 🔄 بهینه‌سازی و تکرار: از «بهینه‌ساز پرامپت OpenAI» برای رفع تناقض‌ها بهره بگیرید؛ بهبود ۱۵–۳۰٪ دقت ممکن است.
🌵عملکرد وظیفه‌محور: هر مدل کجا می‌درخشد؟
ارزیابی‌های مستقل نتایج مختلفی نشان می‌دهند:
-
- TechRadar (۵ پرامپت): برتری GPT-4o در خلاصه‌سازی، مناظره و حمایت عاطفی به‌خاطر بیانگری (۴ برد، ۱ مساوی).
- Tom’s Guide (۷ پرامپت): برتری GPT-5 در استدلال، برنامه‌ریزی وعده‌های غذایی و کدنویسی؛ تحسین برای اصالت و رعایت قیود (۷ برد).
- Ars Technica (۸ پرامپت): برتری نسبی GPT-5 (۴ برد در برابر ۳)، در ریاضی و ایمیل‌ها عالی، اما در توصیه‌های پزشکی به‌خاطر ایجاز عقب‌تر.
- کدنویسی: GPT-5 کد ایدئوماتیک و قابل‌تست را سریع‌تر تولید می‌کند؛ در استدلال بین فایل‌ها و پشتیبانی چندوجهی (مثلاً دیباگ از اسکرین‌شات) بهتر است. برای مبتدیان، GPT-4 شاید پیش‌نویس‌های کامل‌تری بدهد.
- سلامت: 46.2% در HealthBench در برابر ~30–40% برای GPT-4؛ پاسخ‌های پیش‌دستانه‌تر.
- نویسندگی خلاق: ظرافت GPT-4 اغلب مساوی یا برتر در عمق احساسی است.
📊نبرد بنچمارک‌ها
- ریاضی (AIME 2025): 94.6% – حالت تفکر خودکار برای پرامپت‌های پیچیده.
- کدنویسی (SWE-bench): 74.9% – رسیدگی بهتر به فرانت‌اند و مخازن (repo).
- چندوجهی (MMMU): 84.2% – یکپارچگی روان‌تر تصویر/ویدئو.
- سلامت (HealthBench): 46.2% – زمینه‌مندتر و محتاط‌تر.
- کاهش توهم‌زایی: ~45–80% کمتر نسبت به خطوط پایه پیشین.
📋پیامدهای عملی و توصیه‌ها
برای جریان‌های کاری مثل کدنویسی یا تحلیل، سرعت GPT-5 (تا ۱۰ برابر در وظایف بهینه‌سازی‌شده) و کارایی توکنی آن را به یک ابرقدرت تبدیل می‌کند؛ رویکرد هیبریدی پیشنهاد می‌شود: GPT-5 برای منطق، GPT-4 برای پرداخت نهایی در صورت نیاز. در آموزش، ابزارهای عامل‌محور آن دیباگ تدریجی را ممکن می‌سازند. قیمت‌گذاری بسته به گونه متفاوت است؛ جزئیات را در OpenAI بررسی کنید. در کل، پذیرش تکرار کلید است: تکامل‌های GPT-5 نیازمند پرامپت‌های سفارشی است، اما پاداش آن در دقت و همه‌کاره‌بودن ارزشمند است.
🕵🏻♀️سلطه در بنچمارک‌ها: مقایسه با رقبا
- SWE-Bench (کدنویسی): 74.9% – بالاتر از Claude 4 (72.7%) و Gemini 2.5 Pro (63.8%)
- GPQA Diamond (علوم سطح PhD): 89.4% – بالاتر از o3 (87.7%) و Grok 4 (88.9%)
- HealthBench Hard: 46.2% – برتر از GPT-4o (~30–40%) و o3 (31.6%)
- AIME 2025 (ریاضی): 94.6% – بالاتر از o3 (88.9%)
- MMMU (چندوجهی): 84.2% – جلوتر از o3
- Humanity’s Last Exam: 42.0% (Pro) – قابل رقابت با Grok 4 Heavy (50.7%)
- وظایف عامل‌محور: در ناوبری خرده‌فروشی 81.1% می‌درخشد اما در ناوبری خطوط هوایی کمی عقب‌تر است (63.5% در برابر 64.8% برای o3).
💻خودکارسازی عامل‌محور و جادوگری کدنویسی
- 🔥 GPT-5 در کدنویسی یک غول است: با یک پرامپت، اپ کامل؛ مثلاً بازی دایناسور پیکسلی endless runner در p5.js—با صدها خط کد، وقفه (pause)، امتیاز بالا و… تولید می‌کند؛ کیفیت تلاش اول اغلب بالاتر از رقباست.
- برخی توسعه‌دهندگان از سرعت ساخت در محیط‌هایی مثل Canvas گلایه کرده‌اند و گاهی بیلد شکست می‌خورد؛ با این حال، در Aider Polyglot برای ویرایش کد چندزبانه 88% می‌گیرد.
- به‌عنوان یک عامل خودگردان، ده‌ها فراخوان ابزار (tool calls) را برای کارهای چندمرحله‌ای زنجیره می‌کند؛ ایده‌آل برای دیباگ یا برنامه‌ریزی پروژه.
- نکته حرفه‌ای: در API با پارامترهای reasoning_effort و verbosity تعادل سرعت و جزئیات را تنظیم کنید 🛠️
🔄گونه‌های مدل و یکپارچه‌سازی‌ها
- 🤔 GPT-5 Standard (Reasoning): برای منطق عمیق و جریان‌های کاری پیچیده.
- 💰 GPT-5 Mini: به‌صرفه برای کارهای متوسط؛ مناسب کاربران حساس به هزینه.
- ⚡ GPT-5 Nano: بسیار سریع برای سناریوهای پرترافیک.
- 👨🔬 GPT-5 Pro: پرمحاسبه برای وظایف پژوهشی؛ 88.4% در GPQA.
- 🎭 ویژگی جذاب: شخصیت‌های ازپیش‌تنظیم مثل «Cynic»، «Nerd» یا «Listener» برای چت‌ها؛ حتی رنگ‌های چت را شخصی‌سازی کنید!
- 🔥 یکپارچه‌سازی با Gmail و Google Calendar برای کاربران Plus/Pro جهت مدیریت ایمیل‌ها و برنامه‌ها. شرکت‌هایی مثل Amgen و Morgan Stanley از آن بهره می‌برند و فعالیت کدنویسی سازمانی 2 برابر شده است.
🧠معماری سیستم: پشت صحنه
- gpt-5-main: توان‌بالا برای پاسخ‌های سریع.
- gpt-5-thinking: استدلال عمیق برای پرسش‌های پیچیده.
- گونه‌های Mini/Nano: سبک‌وزن و بهینه.
- مسیریاب (Router): انتخاب هوشمند مدل مناسب و بازگشت به گونه‌های کوچک در صورت رسیدن به حدود.
- ایمنی در اولویت: پایش پرسش‌های پرخطر زیستی/شیمیایی و کاهش هم‌نوایی به زیر 6%. با بازخورد کاربران، گرمای پاسخ‌ها افزایش یافته؛ مثلاً «سؤال خوبی است!» به‌جای لحن رباتیک.
🔍مقایسه گونه‌های GPT-5
- GPT-5 Medium در برابر High:
- هوشمندی: High امتیاز 68 در شاخص Intelligence و Medium امتیاز 67؛ شکاف کوچک، اما High در وظایف سنگینِ استدلالی بهتر است.
- قیمت: High گران‌تر (۳.۴۴ دلار به‌ازای هر ۱ میلیون توکن؛ ورودی ۱.۲۵، خروجی ۱۰.۰۰). Medium تعادل هزینه/کارایی بهتری دارد.
- سرعت: High با 131.5 توکن/ثانیه سریع‌تر از میانگین است، اما تاخیر اولین توکن بالاتر دارد (68.16 ثانیه). Medium کمی کندتر اما برای کارهای سبک کاراتر است.
- پنجره زمینه‌ای: High با 400K توکن در صدر؛ Medium اندکی کمتر.
- GPT-5 Minimal: امتیاز 44 در شاخص Intelligence، نزدیک به GPT-4.1؛ طراحی‌شده برای کارهای سریع با استدلال حداقلی و مصرف توکن پایین.
⚔️مقایسه با رقبا
- در برابر Claude 4 (Opus & Sonnet): GPT-5 در کدنویسی پیشتاز (74.9% در برابر 72.5% در SWE-Bench)، اما Claude در جریان‌های عامل‌محورِ بلندمدت با پنجره 200K توکن می‌درخشد.
- در برابر Gemini 2.5 Pro: در چندوجهی هم‌تراز (MMMU ~81.7%)، اما GPT-5 در استدلال برتری دارد (GPQA 89.4% در برابر 84%).
- در برابر سری o3: GPT-5 ایمن‌تر و کمتر دچار توهم‌زایی (~65–80% کاهش).
- در برابر LLaMA 4 و Mistral: GPT-5 در عملکرد بالاتر است؛ اما مدل‌های باز امکان شخصی‌سازی بیشتری می‌دهند.
🌍مناسب برای چه کسانی است؟
- 🛠️ توسعه‌دهندگان و مهندسان: با GPT-5 Mini سریع‌تر اپ بسازید یا برای پروژه‌های پیچیده از Standard/Pro کمک بگیرید.
- 🎓 پژوهشگران و دانشگاهیان: پنجره 400K (در Pro) و استدلال علمی برتر (GPQA 89.4%) برای تحلیل مقالات، شبیه‌سازی‌ها و وظایف داده‌سنگین ایده‌آل است.
- 📈 کسب‌وکارها و تیم‌ها: یکپارچه‌سازی ایمیل و تقویم، جریان کار را نرم‌تر می‌کند؛ پذیرش سازمانی در کدنویسی در حال دوبرابر شدن است.
- ✨ کاربران روزمره: حتی لایه رایگان از حافظه بهتر، تکمیل‌های ایمن‌تر و پشتیبانی چندوجهی برای تصاویر و نمودارها سود می‌برد.
- نتیجه: اگر کدنویسی، پژوهش یا مدیریت دانش انجام می‌دهید؛ GPT-5 مطمئن‌ترین ارتقا تا امروز است.
🎯آزمون‌های دنیای واقعی: نقاط قوت و ضعف
- در تست‌ها، GPT-5 در محاسبات ساده (مثل 9.11 – 9.9) فوری پاسخ می‌دهد و با رویکرد برنامه‌نویسانه به مسائل پیچیده (مثلاً استفاده از ارقام 0–9 برای ساخت معادلات) نزدیک می‌شود.
- در کدنویسی، اپ‌های باکیفیتی با درصد موفقیت تلاش اولِ بی‌رقیب تولید می‌کند.
- اما در وظایف چندوجهی با زمینه بلند—مثلاً تحلیل PDF 167 صفحه‌ای—گاه به انتظارات سطح Pro نرسیده است.
- هنوز AGI نیست، اما یک تکامل محکم است.
🌍پیام برای شما: گام بعدی چیست؟
GPT-5 توسعه‌دهندگان، پژوهشگران و کسب‌وکارها را با هوش عاملی شفاف و همه‌فن‌حریف توانمند می‌کند. چه برنامه نویسی می‌کنید، چه مسئله‌ای در سطح PhD حل می‌کنید یا برنامه روزانه‌تان را مدیریت می‌کنید، این یک همکار قدرتمند است. شاید جهش AGI نباشد، اما تجربه کاربری روان و بهبودهای تدریجی آن را به دردسترس‌ترین ابزار امروز تبدیل کرده است.
مشتاق بمانید؛ آینده هوش مصنوعی روشن‌تر از همیشه است!🌈🚀
منابع:
- اعلامیه OpenAI درباره GPT-5
- Medium: کالانامه سیستم GPT-5 (System Card) – بررسی عمیق
- Medium: توانمندی‌های کدنویسی GPT-5
- DataCamp: ویژگی‌ها و بنچمارک‌های GPT-5
- Artificial Analysis: مقایسه GPT-5 Medium و High
- سایر بینش‌ها از وب و پست‌های توئیتر درباره انتشار و عملکرد GPT-5 (اوت ۲۰۲۵)