OpenAI hat keine offizielle Parameteranzahl für GPT-5 veröffentlicht – von etwa 1.7–1.8 Billionen Parameter (Schätzungen im Stil dichter Modelle) zu Dutzende Billionen wenn man die Gesamtkapazität von Architekturen im Mixture-of-Experts-Stil (MoE) berücksichtigt. Keine dieser Zahlen ist offiziell bestätigt, und Unterschiede in der Architektur (dicht vs. MoE), der gemeinsamen Parameternutzung, der Spärlichkeit und der Quantisierung machen eine einzelne Schlagzeilenzahl irreführend.
Was sagt OpenAI über die Größe und Architektur von GPT-5?
Die öffentlichen Materialien von OpenAI zu GPT-5 betonen eher die Funktionen, APIs und neuen Steuerelemente als die reine Parameterzählung. Die Produkt- und Entwicklerseiten des Unternehmens stellen die Funktionen von GPT-5 vor – verbesserte Codierung, eine neue verbosity Parameter und neue Argumentationskontrollen – aber kein Frontalunterricht. Geben Sie eine Zahl „Parameter = X“ an. Beispielsweise beschreiben die offiziellen GPT-5-Seiten und die Entwicklerdokumentation von OpenAI zwar Funktionen und Konfigurationsknöpfe, aber keine Angabe zur Parameteranzahl.
Warum dieses Schweigen wichtig ist
Parameterzählungen dienten früher als einfache Abkürzung für die Modellskala. Heute sind sie allein weniger aussagekräftig: Entscheidungen im Modelldesign (Expertenmix, Parameterfreigabe, Quantisierung), Trainingsberechnungen, Datenqualität und algorithmische Änderungen können zu großen Leistungsunterschieden führen, ohne dass sich die veröffentlichten Parametersummen proportional ändern. Der Fokus von OpenAI auf Funktionen und Sicherheitsverbesserungen spiegelt diesen Wandel wider: Leistung, Sicherheitstests und API-Kontrollen werden stärker hervorgehoben als die reine Größe.
Welche unabhängigen Schätzungen gibt es – und wie groß sind ihre Unterschiede?
Da OpenAI die Zahl nicht veröffentlicht hat, erstellt unser Team eine Schätzung auf Grundlage mehrerer Szenarien, die zu Schätzungen und Hypothesen geführt haben. Diese lassen sich in einige Kategorien gruppieren:
- ~1.7–1.8 Billionen Parameter (dichte Schätzung). Mehrere Analysen vergleichen Benchmark-Leistung, Preise und historische Skalierung, um zu schätzen, dass GPT-5 im niedrigen Billionen-Parameterbereich liegt – eine ähnliche Größenordnung wie einige Schätzungen für GPT-4. Diese Schätzungen sind vorsichtig und behandeln GPT-5 eher als dichtes Modell erweiterten Maßstabs denn als riesiges MoE-System.
- Dutzende Billionen (Gesamtsummen im Stil des Energieministeriums). Andere Berichte legen nahe, dass GPT-5 (oder einige GPT-5-Varianten) einen Mixture-of-Experts-Ansatz verwenden, bei dem die gesamt Die Anzahl der Parameter aller Experten kann mehrere zehn Billionen erreichen. In Branchenkommentaren kursierte beispielsweise eine angebliche MoE-Konfiguration mit 52.5 Billionen Parametern. MoE-Systeme aktivieren nur eine Teilmenge der Experten pro Token, daher sind „Gesamtparameter“ und „aktive Parameter pro Vorwärtsdurchlauf“ sehr unterschiedliche Messwerte.
- Konservative Ansichten, die eine einzelne Zahl vermeiden. Einige technische Berichte und Aggregatoren betonen, dass die Parameteranzahl allein kein ausreichender Anhaltspunkt ist, und lehnen es daher ab, eine definitive Zahl anzugeben. Stattdessen analysieren sie lieber Leistung, Latenz, Preisgestaltung und architektonische Kompromisse.
Diese Unterschiede sind von Bedeutung: Die Aussage „1.8 T dicht“ und „50 T MoE gesamt“ sind nicht direkt vergleichbar – Erstere impliziert eine dichte Matrix, die auf jedes Token angewendet wird, Letztere impliziert ein spärliches Aktivierungsmuster, das zu sehr unterschiedlichen effektiven Rechen- und Speichernutzungen führt.
Wie können unterschiedliche Quellen so unterschiedliche Zahlen hervorbringen?
Es gibt mehrere technische und kontextuelle Gründe, warum die Schätzungen voneinander abweichen.
(a) Dichte vs. spärliche (Experten-Mischung) Architekturen
Ein dichter Transformator wendet auf jedes Token die gleichen Gewichtsmatrizen an; die Parameteranzahl eines dichten Modells entspricht der Anzahl der gespeicherten Gewichte. Ein MoE-Modell speichert viele Experten-Submodelle, aktiviert aber nur eine kleine Teilmenge pro Token. Manchmal wird berichtet, dass gesamt Anzahl der Expertenparameter (die enorm sein können), während andere berichten von einer wirksam Anzahl der aktivierten Parameter pro Token (viel kleiner). Diese Nichtübereinstimmung führt zu völlig unterschiedlichen Schlagzeilenzahlen.
(b) Parameterfreigabe und effiziente Darstellungen
Moderne Produktionsmodelle verwenden häufig Parameter-Sharing-Tricks, Low-Rank-Adapter oder aggressive Quantisierung. Diese reduzieren den Speicherbedarf und ändern die Zählung von „Parametern“ für die praktische Kapazität. Zwei Modelle mit der gleichen Rohparameteranzahl können sich sehr unterschiedlich verhalten, wenn eines davon gemeinsame Gewichte oder Komprimierung verwendet.
(c) Wirtschaftlichkeit und Produktverpackung für die Öffentlichkeit
Unternehmen können unterschiedliche Modelle anbieten Varianten (z. B. GPT-5, GPT-5-mini, GPT-5-instant) mit unterschiedlichen internen Größen und Kostenprofilen. Preisgestaltung, Latenz und Durchsatz dieser Varianten geben Analysten indirekte Hinweise – diese Hinweise erfordern jedoch Annahmen über Batchverarbeitung sowie Hardware- und Software-Stacks, die zu Fehlern führen.
(d) Absichtliche Geheimhaltung und Wettbewerbsgründe
OpenAI und andere Unternehmen behandeln bestimmte Architekturdetails zunehmend als proprietär. Dies reduziert die Erkenntnisse aus First-Principles-Zählungen und zwingt die Community, sich auf indirekte Schlussfolgerungen (Benchmarks, Latenz, gemeldete Infrastrukturpartner) zu verlassen, die mit ungenauen Ergebnissen verbunden sind.
Welche der veröffentlichten Schätzungen sind am glaubwürdigsten?
Kurze Einschätzung
Keine einzelne öffentliche Quelle ist maßgeblich; die Glaubwürdigkeit hängt von den Methoden ab:
- Analysen, die aus Benchmarks, Preisen und Inferenzlatenz triangulieren (z. B. sorgfältige technische Branchenblogs) sind nützlich, aber notwendigerweise nur ungefähre Angaben.
- Behauptungen über enorme Gesamtparameterzahlen sind plausibel if die Architektur ist MoE – aber diese Summen sind nicht direkt mit dichten Modellen vergleichbar und stammen oft eher aus Extrapolation als aus primären Beweisen. Behandeln Sie sie als eine andere Metrik.
- OpenAIs Schweigen Die Zahl selbst ist ein wichtiger Datenpunkt: Das Unternehmen legt mehr Wert auf Verhalten, Sicherheit und API-Kontrollen als auf die Rohdaten.
Wie man die Zahlen gewichtet
Wenn Sie eine Arbeitshypothese für die Entwicklung oder Beschaffung benötigen: Modell Verhalten (Latenz, Durchsatz, Kosten pro Token, Korrektheit Ihrer Aufgaben) ist wichtiger als eine ungeprüfte Parametersumme. Wenn Sie eine numerische Schätzung für die Modellierung der Kosten verwenden müssen, gehen Sie konservativ von einem niedrige Billionen Größenordnung, es sei denn, Sie haben direkte Beweise für MoE und seine Aktivierungsmuster; wenn MoE vorhanden ist, fragen Sie, ob die Metrik gesamt vs aktiv Parameter, bevor Sie die Zahl für die Kapazitätsplanung verwenden.
Lässt sich durch die Parameteranzahl noch eine Leistungsvorhersage treffen?
Kurze Antwort: teilweise, allerdings weniger zuverlässig als zuvor.
Der historische Blick
Skalierungsgesetze zeigten bei bestimmten Benchmarks eine starke Korrelation zwischen Modellgröße, Rechenleistung und Leistung. Steigende Parameter (und angepasste Rechenleistung/Daten) verbesserten die Leistungsfähigkeit in der Vergangenheit auf vorhersehbare Weise. Diese Gesetze setzen jedoch ähnliche Architekturen und Trainingsprogramme voraus.
Die modernen Vorbehalte
Heute können architektonische Innovationen (Expertenmix, bessere Optimierung, Chain-of-Thinking-Training, Anweisungsoptimierung), Trainingsdatenkuratierung und gezielte Feinabstimmung (RLHF, Integration der Tool-Nutzung) die Leistungsfähigkeit pro Parameter deutlich stärker steigern als naive Skalierung. Die GPT-5-Ankündigungen von OpenAI betonen Argumentationskontrollen und Entwicklerparameter wie verbosity kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. reasoning_effort – Designentscheidungen, die das Benutzererlebnis verändern, ohne dass jemand auch nur die Anzahl der Parameter kennen muss.
Also: Parameteranzahl ist dank One Prädiktor unter vielen; es ist weder notwendig noch ausreichend, um die Nützlichkeit des Modells zu charakterisieren.
Was sagen die neuesten Nachrichten über GPT-5, abgesehen von der Größe?
Aktuelle Berichte konzentrieren sich eher auf Leistungsfähigkeit, Sicherheit und Produktauswahl als auf reine Skalierbarkeit. Medien berichteten über OpenAIs Behauptungen, GPT-5 reduziere die politische Voreingenommenheit seiner Ergebnisse, es stünden neue Änderungen bei Altersbeschränkungen und Inhaltsrichtlinien bevor und OpenAI arbeite daran, das Modell für Entwickler nützlicher und kontrollierbarer zu machen. Dies sind Produkt- und Richtliniensignale, die in der Praxis wichtiger sind als eine nicht offengelegte Parameterzählung.
Praktische Änderungen am Produkt
Die Entwicklermaterialien von OpenAI kündigen neue API-Parameter (Ausführlichkeit, Argumentationsaufwand, benutzerdefinierte Tools) an, die Entwicklern die Möglichkeit bieten, Geschwindigkeit, Detailgenauigkeit und Denktiefe zu berücksichtigen. Diese Regler sind konkret und sofort umsetzbar für Entwickler, die entscheiden müssen, welche GPT-5-Variante oder -Einstellung zu ihrem Produkt passt.
Was sollten Forscher und Ingenieure tun, wenn sie Kapazitäten oder Kosten planen müssen?
Verlassen Sie sich nicht auf eine einzelne „Parameter“-Nummer
Nutzen Sie empirisches Benchmarking auf Ihre Arbeitslast. Messen Sie Latenz, Durchsatz, Token-Kosten und Genauigkeit anhand repräsentativer Eingabeaufforderungen. Diese Kennzahlen geben an, wofür Sie bezahlen und was Ihre Benutzer erleben werden. Modelle mit ähnlicher Parameteranzahl können in der Praxis sehr unterschiedliche Kosten verursachen.
Wenn Sie eine parameterbasierte Annahme wählen müssen
Dokumentieren Sie, ob Sie modellieren gesamt Parameter (nützlich für die Speicherung und einige Lizenzdiskussionen) im Vergleich aktiv Parameter pro Token (nützlich für Laufzeitspeicher/Berechnung). Wenn eine öffentliche Schätzung verwendet wird, geben Sie deren Quelle und Annahmen an (MoE vs. dicht, Quantisierung, ob Gewichte geteilt werden).
Überwachen Sie offizielle Dokumente und die von OpenAI angegebenen Änderungen
OpenAI veröffentlicht API-Funktionen und Preise, die sich direkt auf die Kosten auswirken. Diese sind umsetzbarer als spekulative Parameterzählungen. Informationen zu Variantennamen, Preisen und Latenzstufen finden Sie auf den Entwicklerseiten und in den Versionshinweisen.
Also – wie viele Parameter hat GPT-5 letztendlich?
Es gibt keine einzige verbindliche öffentliche Antwort weil OpenAI keine Parameterzählung veröffentlicht hat und Schätzungen von Drittanbietern voneinander abweichen. Die beste, ehrliche Zusammenfassung:
- OpenAI: Keine öffentliche Parameterzählung; der Schwerpunkt liegt auf Leistungsfähigkeit, Sicherheit und Entwicklerkontrollen.
- Unabhängige vorsichtige Schätzungen: Viele Analysen legen nahe, niedrige Billionen Größenordnung (≈1.7–1.8T), wenn Sie GPT-5 als dichten Transformator skalierter Größe modellieren. Behandeln Sie dies als Schätzung, nicht als Tatsache.
- MoE/Gesamtparameter-Ansprüche: Es kursieren Behauptungen (z. B. ~52.5 T), die sich auf die gesamte Expertenkapazität in einer hypothetischen MoE-Konfiguration beziehen. Diese sind nicht direkt mit dichten Zählungen vergleichbar und hängen vom Aktivierungsverhalten ab.
Letzte Imbissbuden
- Die Parameterzählungen sind informativ, aber unvollständig. Sie helfen dabei, ein Gespür für die Skalierung zu entwickeln, aber die moderne LLM-Fähigkeit hängt von der Architektur, den Trainingsdaten, der Berechnung und der Feinabstimmung ab.
- OpenAI veröffentlicht die Gesamtzahl der GPT-5-Parameter nicht. Analysten verlassen sich daher auf indirekte Signale und Annahmen; rechnen Sie mit einer Reihe von Schätzungen.
- MoE-Gesamtwerte vs. dichte Zählungen: Wenn Sie die Schlagzeile „Zehn Billionen“ sehen, prüfen Sie, ob sie sich auf Gesamtheit der MoE-Experten or aktive Parameter pro Token – sie sind nicht dasselbe.
- Benchmarks sind bei Produktentscheidungen besser als Spekulationen. Messen Sie das Modell anhand der Aufgaben, die Ihnen wichtig sind (Genauigkeit, Latenz, Kosten). Die von OpenAI bereitgestellten API-Einstellungen (Ausführlichkeit, Argumentationsaufwand) sind wahrscheinlich wichtiger als eine nicht überprüfte Gesamtzahl der Parameter.
Wie kann man die GPT-5-API günstiger aufrufen?
CometAPI ist eine einheitliche API-Plattform, die über 500 KI-Modelle führender Anbieter – wie die GPT-Reihe von OpenAI, Gemini von Google, Claude von Anthropic, Midjourney, Suno und weitere – in einer einzigen, entwicklerfreundlichen Oberfläche vereint. Durch konsistente Authentifizierung, Anforderungsformatierung und Antwortverarbeitung vereinfacht CometAPI die Integration von KI-Funktionen in Ihre Anwendungen erheblich. Ob Sie Chatbots, Bildgeneratoren, Musikkomponisten oder datengesteuerte Analyse-Pipelines entwickeln – CometAPI ermöglicht Ihnen schnellere Iterationen, Kostenkontrolle und Herstellerunabhängigkeit – und gleichzeitig die neuesten Erkenntnisse des KI-Ökosystems zu nutzen.
Entwickler können zugreifen GPT-5 kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. GPT-5 Pro API über CometAPI, die neuste Modellversion wird immer mit der offiziellen Website aktualisiert. Erkunden Sie zunächst die Fähigkeiten des Modells in der Spielplatz und konsultieren Sie die API-Leitfaden Für detaillierte Anweisungen. Stellen Sie vor dem Zugriff sicher, dass Sie sich bei CometAPI angemeldet und den API-Schlüssel erhalten haben. CometAPI bieten einen Preis weit unter dem offiziellen Preis an, um Ihnen bei der Integration zu helfen.
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