GPT-5
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- OpenAI
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 7 August 2025
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Multimodal, Language, Vision
- Zadanie
- Language modeling/generation, Question answering
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 6.6 × 10²⁵ FLOP
Fairly speculative, possibly around 6e25 [CI: 2e25 to 2e26] FLOP. See document below for details https://docs.google.com/document/d/1V2jIk365LnhH4WDoCw5dYJjZr1Htw8IHaK1noMf5Y48/edit?tab=t.z871imftkus
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- API access
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- Significant use,Historical significance
- Zapisz pewność
- Speculative
Flagship OpenAI model starting August 2025, with presumably hundreds of millions of active users
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- GPT-5 System Card
- Ostatnio zaktualizowane
- 21 July 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
GPT-5 został opublikowany przez OpenAI, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas August 2025. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Multimodal, Language, Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Szkolenie i pochodzenie
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 6.6 × 10²⁵ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Kryterium włączenia: significant use,Historical significance.
Odpowiedzi
GPT-5 — częste pytania
GPT-5— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 6.6 × 10²⁵ FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
GPT-5— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
GPT-5— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
GPT-5— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
GPT-5— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez OpenAI, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
GPT-5— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w August 2025.
GPT-5— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Multimodal, Language, Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.