Познайте новые возможности GPT-5: снижение ошибок, расширенный контекст и мультимодальные функции — ваш ключ к креативу и аналитике в мире AI
Обзор и первые впечатления от GPT-5: что нового в мире нейросетей
Недавно OpenAI завершили свою прямую трансляцию, посвященную выпуску новой модели GPT-5. И, как бы ни было удивительно, у меня уже есть доступ к GPT-5 через API, хотя на основном интерфейсе он пока недоступен. Это значимый шаг для всех, кто занимается применением нейросетей в своих проектах, ведь новая версия обещает существенные улучшения в различных аспектах работы с искусственным интеллектом. Сегодня я поделюсь своими первыми впечатлениями, анализом новых возможностей и, конечно, расскажу о том, как я тестировала GPT-5 на практике, чтобы понять его реальные преимущества и слабые стороны.
Что не учли в презентации: критика и мои разочарования
Начну с того, что лично я была немного разочарована тем, как прошла эта презентация. Хотя она и была масштабной, многим казалась очень «водяной» и чрезмерно сосредоточенной на программировании и кодировании. Весь фокус был именно на технических возможностях, а о мультимодальных функциях — таких как изображение или видео — практически не упоминалось. Для меня, как творческого человека, это странно, ведь именно мультимодальность — это направление будущего, и я ожидала, что речь пойдет о том, как GPT-5 сможет интегрировать слова, картинки и видео в единый творческий поток.
Также было заметно, что в основном говорили о автономных задачах и их успешности. Например, показывали графики, где GPT-5 отлично справляется с длительными задачами, достигая успеха в 95% случаев за 9 минут работы — и это действительно впечатляет. Но при этом не говорили о том, как эта модель работает в мультимодальных сценариях, о её способности создавать видео или работать с изображениями. Для меня, как создателя контента, это было очевидным упущением, ведь именно мультимодальность будет определять, как AI сможет стать нашим партнером в креативе.
Технические достижения: reasoning, hallucination и размер контекста
Несмотря на то, что презентация оставила некоторые вопросы, основное — я считаю, что GPT-5 — это настоящий прорыв в области reasoning и снижения ошибок галлюцинации. Например, уровень hallucination — искажения фактов — был значительно снижен, что делает модель более надежной. В предыдущих версиях, как GPT-4, уровень ошибок достигал примерно 5-7%, а в GPT-5 он снизился до менее 1%. Это очень важное достижение для тех, кто использует AI для научных или аналитических задач, где точность критична.
Объем контекстного окна также вырос — теперь он составляет 400 000 токенов. Это открывает новые горизонты для работы с большими текстами, книгами, исследованиями и даже целыми проектами. Когда я только начинала работать с GPT-2, объем окна составлял всего 2000 токенов, и это было настоящим вызовом — как вместить всю информацию в ограниченное пространство. Сейчас же, благодаря увеличению контекста, можно говорить о создании действительно масштабных и комплексных решений, где AI сможет анализировать и помнить огромные объемы данных без необходимости постоянно перезагружать модель.
Проблемы и вопросы: что было упущено, что хотелось бы увидеть
Несмотря на все преимущества, в презентации я заметила несколько аспектов, которые остались вне поля зрения. В частности, ни разу не упомянули о математических бенчмарках, что кажется странным — ведь это важный показатель для оценки прогресса нейросетей. Также хотелось бы увидеть больше демонстраций мультимодальных возможностей — обработки видео, работы с изображениями, замены лиц и других творческих функций.
К тому же, в основном акцент был сделан на кодировании и автоматизации программирования. И хотя это очень важно, я считаю, что именно мультимодальность и агентное поведение — то, что станет ключевым в будущем. Почему? Потому что именно взаимодействие человека с AI в реальном времени, его способность работать с разными типами данных и проявлять инициативу — это то, что сделает нейросети по-настоящему универсальными и мощными инструментами для творческих и профессиональных задач.
Что я тестировала и как оценила возможности GPT-5 на практике
Для проверки модели я использовала свой собственный «PLE bench» — это набор тестов, который я разработала для оценки стратегического мышления, анализа и абстрактного мышления у нейросетей. В ходе работы я давала GPT-5 задания на высокоуровневое понимание, просила его думать стратегически и концептуально, избегая рутинных деталей. Результаты меня порадовали: модель смогла дать развернутый, аналитический ответ, подчеркнув ключевые идеи и обозначив возможные направления развития.
Здесь важно отметить, что такие тесты помогают понять, насколько нейросеть способна мыслить «в большой картине», а не просто решать локальные задачи. Это особенно ценно для тех, кто разрабатывает стратегии, бизнес-модели или занимается исследовательской работой. Модель GPT-5 показывает отличные показатели в этих сферах, особенно благодаря улучшенной способности следовать инструкциям и понимать контекст.
Если вы хотите быть в курсе последних новостей и научиться создавать контент с помощью нейросетей, я приглашаю вас присоединиться к моему Telegram-каналу AI VISIONS. Там я делюсь полезными инсайтами, практическими рекомендациями и разборами новых возможностей AI, чтобы вы могли использовать их в своих проектах и творчестве.
Для оплаты и тестирования нейросетевых сервисов я использую Wanttopay — это удобный бот, который помогает оформлять пополняемые виртуальные карты Visa или Mastercard. Такой сервис позволяет быстро и безопасно получить виртуальную карту с поддержкой 3D-Secure, что особенно важно при работе с платными API и сервисами нейросетей. Управление картой осуществляется через мини-приложение в Телеграме, что делает процесс максимально быстрым и удобным — теперь я могу легко оплачивать подписки или оплату за доступ к GPT-5 и другим моделям, не заморачиваясь с бюрократическими процедурами.
Мультимодальные возможности: будущее или пока только обещания?
Вернемся к обсуждению, потому что именно в области мультимодальности я вижу настоящее будущее развития нейросетей. Как я уже упоминала, в рамках презентации GPT-5 практически не было внимания к работе с изображениями, видео и замене лиц — так называемой замене лица. Для творческих профессионалов, таких как я, именно мультимодальная интеграция открывает новые горизонты — возможность создавать полноценные видео, комбинировать текстовые и визуальные идеи в едином потоке.
Почему мультимодальность важна?
Модель, которая умеет работать с разными видами данных, — это не только инструмент для автоматизации задач. Это полноценный партнер, способный понять контекст, объединить визуальные и текстовые компоненты, а затем предложить уникальные решения. Например, я могу описать концепцию видео, загрузить изображение, и нейросеть автоматически сгенерирует короткое видео с lipsync и нужным визуальным оформлением. Это значительно ускорит работу в сферах маркетинга, дизайна и даже образовательных проектов.
Что показала практика? Мои эксперименты с GPT-5
Тестируя GPT-5, я убедилась, что модель хорошо справляется с более сложными задачами, связанными с анализом и синтезом мультимодальных данных. Например, я попросила модель «generate a short video from a text description and an image» («сгенерировать короткое видео по описанию и изображению»). Хотя в презентации об этом и не говорили, я заметила, что модель способна объединять разные источники данных в рамках одного проекта — что очень важно для тех, кто работает в области креатива.
Почему речь не шла о мультимодальности?
С одной стороны, это говорит о том, что команда OpenAI пока фокусируется на совершенствовании языка и reasoning — и это логично, ведь именно это было их основным направлением. Но с другой — для многих пользователей, особенно тех, кто занимается созданием контента, именно мультимодальные возможности будут играть ключевую роль в следующем этапе развития AI. Я думаю, что в ближайшее время мы увидим анонсы новых моделей или обновлений, в которых мультимодальность станет неотъемлемой частью.
Что дальше? Какие тренды стоит учитывать?
Исходя из моей практики и анализа, основные тренды для ближайших месяцев — это увеличение объема контекстного окна и снижение ошибок галлюцинации. GPT-5 демонстрирует, что модель с более крупным контекстом способна удерживать и анализировать гораздо больше информации, что открывает дорогу к созданию действительно комплексных систем. Например, для крупных проектов или исследований это означает, что можно работать над целыми книгами и исследованиями, не разбивая их на части.
Как это влияет на мой творческий процесс?
Теперь я могу создавать более сложные сценарии, комбинировать идеи, не боясь потерять нить разговора или потерять важные детали. Это особенно важно для разработки уникальных проектов, где требуется постоянное взаимодействие с AI — будь то видеомонтаж, создание иллюстраций или сценариев. А благодаря сниженному уровню галлюцинаций, мои результаты становятся более точными и надежными.
Поддержка и советы для начинающих
Если вы хотите максимально использовать потенциал новых моделей, советую следить за обновлениями и не бояться экспериментировать. Важно помнить, что развитие нейросетей — это постоянный процесс, и лучше всего учиться на практике. Для этого я рекомендую присоединиться к моему Telegram-каналу AI VISIONS. Там я делюсь не только новостями и аналитикой, но и практическими советами по созданию контента с помощью нейросетей, а также разборами новых возможностей, которые появляются в мире AI.
Создавать с помощью нейросетей — это как играть на музыкальном инструменте: чем больше практики, тем лучше получается. И с каждым обновлением модели у вас появляется шанс стать более продвинутым и креативным создателем. Поэтому не упускайте возможность быть в курсе последних трендов и делиться своими успехами — ведь именно сообщество помогает расти и развиваться в этом захватывающем мире AI.