OpenAI har ikke offentliggjort et officielt parameterantal for GPT-5 — fra omkring 1.7-1.8 billioner parametre (estimater af tæt modelstil) til titusindvis af billioner Hvis man tæller den samlede kapacitet af arkitekturer i Mixture-of-Experts-stil (MoE). Ingen af disse tal er officielt bekræftet, og forskelle i arkitektur (tæt vs. MoE), parameterdeling, sparsitet og kvantisering gør et enkelt overskriftstal misvisende.
Hvad siger OpenAI om GPT-5's størrelse og arkitektur?
OpenAIs offentlige materialer om GPT-5 fremhæver funktioner, API'er og nye kontroller snarere end rå parameterantal. Virksomhedens produkt- og udviklersider introducerer GPT-5's funktioner - forbedret kodning, en ny verbosity parameter og nye ræsonnementskontroller — men gør ikke angive et tal med "parametre = X". For eksempel beskriver OpenAIs officielle GPT-5-sider og udviklerdokumentation funktioner og konfigurationsknapper, men udelader en specifikation for antallet af parametre.
Hvorfor den stilhed er vigtig
Parameterantal plejede at være en simpel forkortelse for modelskala. I dag er de mindre informative alene: Valg af modeldesign (blanding af eksperter, parameterdeling, kvantisering), træningsberegning, datakvalitet og algoritmiske ændringer kan producere store forskelle i kapacitet uden en proportional ændring i offentliggjorte parametertotaler. OpenAIs fokus på funktioner og sikkerhedsforbedringer afspejler dette skift: de fremhæver ydeevne, sikkerhedstest og API-kontroller mere end rå størrelse.
Hvilke uafhængige estimater findes der – og hvor forskellige er de?
Da OpenAI ikke har offentliggjort tallet, laver vores team et estimat baseret på flere scenarier, der har produceret estimater og hypoteser. Disse grupperes i et par kategorier:
- ~1.7-1.8 billioner parametre (tæt estimat). Adskillige analyser sammenligner benchmark-ydeevne, prisfastsættelse og historisk skalering for at estimere, at GPT-5 ligger i det lave parameterinterval på billioner – en størrelsesorden svarende til nogle estimater for GPT-4. Disse estimater er forsigtige og behandler GPT-5 som en tæt model i udvidet skala snarere end et enormt MoE-system.
- Ti billioner (totaler i MoE-stil). Andre rapporter antyder, at GPT-5 (eller nogle GPT-5-varianter) bruger en blanding af eksperter, hvor alt Antallet af parametre på tværs af alle eksperter kan nå op på snesevis af billioner – for eksempel har en påstået MoE-konfiguration med 52.5 billioner parametre cirkuleret i branchekommentarer. MoE-systemer aktiverer kun en delmængde af eksperter pr. token, så "samlede parametre" og "aktive parametre pr. forward pass" er meget forskellige målinger.
- Konservative tilgange, der undgår et enkelt tal. Nogle tekniske artikler og aggregatorer understreger, at parameterantal alene er en dårlig indikator, og afviser derfor at give et endeligt tal. De foretrækker at analysere ydeevne, latenstid, prissætning og arkitektoniske afvejninger.
Disse forskelle er vigtige: en påstand om "1.8T tæthed" og en "50T MoE i alt" er ikke direkte sammenlignelige - førstnævnte indebærer en tæt matrix anvendt på hvert token, sidstnævnte indebærer et sparsomt aktiveringsmønster, der gør effektiv beregning og hukommelsesforbrug meget forskelligt.
Hvordan kan forskellige kilder producere så forskellige tal?
Der er flere tekniske og kontekstuelle årsager til, at estimaterne afviger.
(a) Tætte vs. sparse (blanding af eksperter) arkitekturer
En tæt transformer anvender de samme vægtmatricer på hvert token; en tæt models parameterantal er antallet af lagrede vægte. En MoE-model lagrer mange ekspertundermodeller, men aktiverer kun en lille delmængde pr. token. Folk rapporterer nogle gange alt antallet af ekspertparametre (som kan være enormt), mens andre rapporterer en effektiv antal aktiverede parametre pr. token (meget mindre). Denne uoverensstemmelse giver vidt forskellige overskriftstal.
(b) Parameterdeling og effektive repræsentationer
Moderne produktionsmodeller bruger ofte parameterdelingstricks, lavrangsadaptere eller aggressiv kvantisering. Disse reducerer hukommelsesfodaftrykket og ændrer, hvordan du skal tælle "parametre" for praktisk kapacitet. To modeller med samme rå parameterantal kan opføre sig meget forskelligt, hvis den ene bruger delte vægte eller komprimering.
(c) Offentlighedsorienteret økonomi og produktemballage
Virksomheder kan eksponere forskellige modeller varianter (f.eks. GPT-5, GPT-5-mini, GPT-5-instant) med forskellige interne størrelser og omkostningsprofiler. Prisfastsættelse, latenstid og gennemløb for disse varianter giver analytikere indirekte spor – men disse spor kræver antagelser om batching, hardware- og softwarestacks, der introducerer fejl.
(d) Bevidst fortrolighed og konkurrencemæssige årsager
OpenAI og andre virksomheder behandler i stigende grad visse arkitekturdetaljer som proprietære. Det reducerer, hvad der kan læres af optælling af første principper, og tvinger fællesskabet til at stole på indirekte slutninger (benchmarks, latenstid, rapporterede infrastrukturpartnere), som er støjende.
Hvilke af de offentliggjorte estimater er de mest troværdige?
Kort vurdering
Ingen enkelt offentlig kilde er autoritativ; troværdighed afhænger af metoder:
- Analyser, der triangulerer ud fra benchmarks, prisfastsættelse og inferensforsinkelse (f.eks. omhyggelige branchetekniske blogs) er nyttige, men nødvendigvis omtrentlige.
- Påstande om enorme samlede parameterantal er plausible if Arkitekturen er MoE – men disse totaler er ikke direkte sammenlignelige med tætte modeller og kommer ofte fra ekstrapolering snarere end primær evidens. Behandl dem som en anden metrik.
- OpenAIs tavshed på tallet er i sig selv et vigtigt datapunkt: virksomheden lægger vægt på adfærd, sikkerhed og API-kontroller frem for råtællinger.
Sådan vejer du tallene
Hvis du har brug for en arbejdsantagelse til ingeniørarbejde eller indkøb: model adfærd (latens, gennemløb, pris pr. token, korrekthed på dine opgaver) betyder mere end en ubekræftet parametertotal. Hvis du skal bruge et numerisk estimat til modelleringsomkostninger, skal du konservativt antage en lav-billion ordensstørrelse, medmindre du har direkte bevis for MoE og dets aktiveringsmønstre; hvis MoE er til stede, spørg om metrikken er alt vs aktiv parametre før tallet bruges til kapacitetsplanlægning.
Forudsiger parameterantal stadig ydeevne?
Kort svar: til dels, men mindre pålideligt end før.
Det historiske syn
Skaleringslove viste en stærk korrelation mellem modelstørrelse, beregning og ydeevne for bestemte benchmarks. Stigende parametre (og matchende beregning/data) forbedrede historisk set funktionerne på en forudsigelig måde. Disse love forudsætter dog lignende arkitekturer og træningsregimer.
De moderne forbehold
I dag kan arkitektoniske innovationer (Mixture-of-Experts, bedre optimering, tankekædetræning, instruktionsjustering), kuratering af træningsdata og målrettet finjustering (RLHF, integration af værktøjsbrug) øge kapaciteten meget mere pr. parameter end naiv skalering. OpenAI's GPT-5-meddelelser understreger ræsonnementskontroller og udviklerparametre som f.eks. verbosity og reasoning_effort — designvalg, der ændrer brugeroplevelsen uden at nogen behøver at kende antallet af parametre.
Så: parameterantallet er en prædiktor blandt mange; det er hverken nødvendigt eller tilstrækkeligt til at karakterisere modellens anvendelighed.
Hvad siger de seneste nyhedshistorier om GPT-5 ud over størrelse?
Nyere rapportering fokuserer på kapacitet, sikkerhed og produktvalg snarere end rå skala. Nyhedsmedier har dækket OpenAIs påstande om, at GPT-5 reducerer politisk bias i sine output, at nye ændringer i aldersgrænser og indholdspolitik er på vej, og at OpenAI itererer for at gøre modellen både mere nyttig og mere kontrollerbar for udviklere. Disse er produkt- og politiksignaler, der betyder mere i praksis end en ikke-offentliggjort parameteroptælling.
Praktiske ændringer i produktet
OpenAIs udviklermaterialer annoncerer nye API-parametre (omfangsrighed, ræsonnementsindsats, brugerdefinerede værktøjer), der er designet til at give udviklere mulighed for at afveje hastighed, detaljer og tankedybde. Disse knapper er konkrete og umiddelbart brugbare for udviklere, der skal beslutte, hvilken GPT-5-variant eller -indstilling der passer til deres produkt.
Hvad skal forskere og ingeniører gøre, hvis de skal planlægge kapacitet eller omkostninger?
Stol ikke på et enkelt "parameter"-tal
Brug empirisk benchmarking på din arbejdsbyrde. Mål latenstid, gennemløb, tokenomkostninger og nøjagtighed på repræsentative prompts. Disse målinger er, hvad du betaler for, og hvad dine brugere vil opleve. Modeller med lignende parameterantal kan have meget forskellige omkostninger i den virkelige verden.
Hvis du skal vælge en parameterbaseret antagelse
Dokumentér om du er model alt parametre (nyttige til lagring og nogle licensdiskussioner) versus aktiv parametre pr. token (nyttigt til runtime-hukommelse/beregning). Hvis der anvendes et offentligt estimat, skal dets kilde og antagelser (MoE vs. tæthed, kvantisering, om vægte deles).
Overvåg officielle dokumenter og OpenAIs angivne ændringer
OpenAI udgiver API-funktioner og priser, der direkte påvirker omkostningerne; disse er mere handlingsrettede end spekulative parameterantal. Se udviklersiderne og udgivelsesnoterne for variantnavne, priser og latenstidsniveauer.
Så — hvor mange parametre har GPT-5 egentlig?
Der er intet enkelt autoritativt offentligt svar fordi OpenAI ikke har offentliggjort et parameterantal, og tredjepartsestimater afviger. Den bedste, ærlige opsummering:
- OpenAI: Ingen offentlig parameteroptælling; fokus er på kapacitet, sikkerhed og udviklerkontroller.
- Uafhængige forsigtige estimater: Mange analyser tyder på en lav-billion ordensstørrelse (≈1.7–1.8T), hvis du modellerer GPT-5 som en tæt transformer af skaleret størrelse. Betragt dette som et estimat, ikke en kendsgerning.
- MoE/totalparameterkrav: Der findes påstande i omløb (f.eks. ~52.5T), der refererer til den samlede ekspertkapacitet i en hypotetisk MoE-konfiguration. Disse er ikke direkte sammenlignelige med tætte tællinger og afhænger af aktiveringsadfærd.
Sidste takeaways
- Parameterantallet er informativt, men ufuldstændigt. De hjælper med at opbygge intuition omkring skala, men moderne LLM-kapacitet afhænger af arkitektur, træningsdata, beregning og finjustering.
- OpenAI offentliggør ikke GPT-5's parametertotal. Analytikere er derfor afhængige af indirekte signaler og antagelser; forvent en række forskellige estimater.
- MoE-totaler vs. tætte optællinger: Hvis du ser overskriften "sider af billioner", så tjek om den refererer til samlede eksperter i MoE or aktive parametre pr. token – de er ikke ens.
- Benchmarks slår spekulation i produktbeslutninger. Mål modellen på de opgaver, du er interesseret i (nøjagtighed, latenstid, omkostninger). De API-indstillinger, som OpenAI leverer (omfangsrighed, ræsonnementsindsats), vil sandsynligvis betyde mere end et ubekræftet samlet parametertal.
Hvordan kan man billigere kalde GPT-5 API?
CometAPI er en samlet API-platform, der samler over 500 AI-modeller fra førende udbydere – såsom OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i en enkelt, udviklervenlig grænseflade. Ved at tilbyde ensartet godkendelse, formatering af anmodninger og svarhåndtering forenkler CometAPI dramatisk integrationen af AI-funktioner i dine applikationer. Uanset om du bygger chatbots, billedgeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipelines, giver CometAPI dig mulighed for at iterere hurtigere, kontrollere omkostninger og forblive leverandøruafhængig – alt imens du udnytter de seneste gennembrud på tværs af AI-økosystemet.
Udviklere kan få adgang GPT-5 og GPT-5 Pro API gennem Comet API, den nyeste modelversion opdateres altid med den officielle hjemmeside. For at begynde, udforsk modellens muligheder i Legeplads og konsulter API guide for detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. CometAPI tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.
Klar til at gå? → Tilmeld dig CometAPI i dag !
Hvis du vil vide flere tips, guider og nyheder om AI, følg os på VK, X og Discord!
