OpenAI n'a pas publié de nombre officiel de paramètres pour GPT-5 — de environ 1.7 à 1.8 billion de paramètres (estimations de style modèle dense) à des dizaines de milliards Si l'on considère la capacité totale des architectures de type Mixture-of-Experts (MoE), aucun de ces chiffres n'est officiellement confirmé, et les différences d'architecture (dense ou MoE), de partage des paramètres, de parcimonie et de quantification rendent un chiffre unique trompeur.
Que dit OpenAI sur la taille et l'architecture de GPT-5 ?
Les documents publics d'OpenAI sur GPT-5 mettent l'accent sur les fonctionnalités, les API et les nouveaux contrôles plutôt que sur le nombre brut de paramètres. Les pages produit et développeur de l'entreprise présentent les fonctionnalités de GPT-5 : codage amélioré, nouveau verbosity paramètre et de nouveaux contrôles de raisonnement — mais ne pas divulguent un nombre « paramètres = X ». Par exemple, les pages officielles GPT-5 et la documentation destinée aux développeurs d'OpenAI décrivent les fonctionnalités et les paramètres de configuration, mais omettent de spécifier le nombre de paramètres.
Pourquoi ce silence est important
Le nombre de paramètres était autrefois un simple raccourci pour l'échelle du modèle. Aujourd'hui, il est moins informatif : les choix de conception du modèle (mélange d'experts, partage de paramètres, quantification), les calculs d'entraînement, la qualité des données et les modifications algorithmiques peuvent produire d'importantes différences de capacités sans modification proportionnelle du total des paramètres publiés. L'accent mis par OpenAI sur les fonctionnalités et les améliorations de sécurité reflète cette évolution : il met davantage l'accent sur les performances, les tests de sécurité et les contrôles d'API que sur la taille brute.
Quelles sont les estimations indépendantes existantes et dans quelle mesure diffèrent-elles ?
OpenAI n'ayant pas publié ce chiffre, notre équipe établit une estimation basée sur plusieurs scénarios ayant généré des estimations et des hypothèses. Celles-ci sont regroupées en plusieurs catégories :
- ~1.7 à 1.8 billion de paramètres (estimation de style dense). Plusieurs analyses comparent les performances de référence, les prix et l'évolutivité historique pour estimer que GPT-5 se situe dans la fourchette des paramètres du billion, soit un ordre de grandeur similaire à certaines estimations pour GPT-4. Ces estimations sont prudentes et considèrent GPT-5 comme un modèle dense à grande échelle plutôt que comme un système MoE de grande envergure.
- Des dizaines de milliers de milliards (totaux de style MoE). D'autres rapports suggèrent que GPT-5 (ou certaines variantes de GPT-5) utilise une approche de mélange d'experts où le la totalité de votre cycle de coaching doit être payée avant votre dernière session. Le nombre de paramètres pour tous les experts peut atteindre des dizaines de milliers de milliards. Par exemple, une configuration MoE revendiquée à 52 500 milliards de paramètres a circulé dans les commentaires du secteur. Les systèmes MoE n'activent qu'un sous-ensemble d'experts par jeton ; le « total des paramètres » et les « paramètres actifs par passage » sont donc des indicateurs très différents.
- Les conservateurs prennent des positions qui évitent un seul numéro. Certains articles techniques et agrégateurs soulignent que le nombre de paramètres à lui seul est un mauvais indicateur et refusent donc de donner un chiffre définitif, préférant analyser les performances, la latence, les prix et les compromis architecturaux.
Ces différences sont importantes : une affirmation « 1.8 T dense » et une affirmation « 50 T MoE total » ne sont pas directement comparables — la première implique une matrice dense appliquée à chaque jeton, la seconde implique un modèle d'activation clairsemé qui rend l'utilisation efficace du calcul et de la mémoire très différente.
Comment des sources différentes peuvent-elles produire des chiffres aussi différents ?
Il existe plusieurs raisons techniques et contextuelles pour lesquelles les estimations divergent.
(a) Architectures denses vs. éparses (mélange d'experts)
Un transformateur dense applique les mêmes matrices de pondération à chaque jeton ; le nombre de paramètres d'un modèle dense correspond au nombre de pondérations stockées. Un modèle MoE stocke de nombreux sous-modèles experts, mais n'active qu'un petit sous-ensemble par jeton. Certains signalent parfois que la totalité de votre cycle de coaching doit être payée avant votre dernière session. nombre de paramètres experts (qui peuvent être énormes) tandis que d'autres signalent un efficaces Nombre de paramètres activés par jeton (beaucoup plus petit). Cette incohérence produit des chiffres très différents.
(b) Partage des paramètres et représentations efficaces
Les modèles de production modernes utilisent souvent des astuces de partage de paramètres, des adaptateurs de bas rang ou une quantification agressive. Ces techniques réduisent l'empreinte mémoire et modifient la façon dont les « paramètres » doivent être comptés pour une capacité pratique. Deux modèles avec le même nombre de paramètres bruts peuvent se comporter très différemment si l'un utilise des pondérations partagées ou une compression.
(c) Économie publique et emballage des produits
Les entreprises peuvent exposer différents modèles variantes (par exemple, GPT-5, GPT-5-mini, GPT-5-instant) avec des tailles internes et des profils de coûts différents. Le prix, la latence et le débit de ces variantes fournissent aux analystes des indices indirects, mais ces indices nécessitent des hypothèses sur le traitement par lots, le matériel et les piles logicielles, sources d'erreurs.
(d) Non-divulgation délibérée et raisons de concurrence
OpenAI et d'autres entreprises considèrent de plus en plus certains détails d'architecture comme propriétaires. Cela réduit les enseignements tirés du comptage des principes fondamentaux et contraint la communauté à se fier à des inférences indirectes (benchmarks, latence, partenaires d'infrastructure déclarés), qui sont bruyantes.
Lesquelles des estimations publiées sont les plus crédibles ?
Brève évaluation
Aucune source publique unique ne fait autorité ; la crédibilité dépend des méthodes :
- Analyses triangulées à partir des benchmarks, des prix et de la latence d'inférence (par exemple, les blogs techniques sectoriels minutieux) sont utiles mais nécessairement approximatifs.
- Prétentions d'un nombre total énorme de paramètres sont plausibles if L'architecture est un modèle d'efficacité (MoE), mais ces totaux ne sont pas directement comparables à des modèles denses et proviennent souvent d'extrapolations plutôt que de données primaires. Il faut les traiter comme une mesure distincte.
- Le silence d'OpenAI Le nombre lui-même est un point de données important : l'entreprise met l'accent sur le comportement, la sécurité et les contrôles API plutôt que sur les comptages bruts.
Comment peser les chiffres
Si vous avez besoin d'une hypothèse de travail pour l'ingénierie ou l'approvisionnement : modèle humain (latence, débit, coût par jeton, exactitude de vos tâches) importe davantage qu'un total de paramètres non vérifiés. Si vous devez utiliser une estimation numérique pour modéliser le coût, supposez prudemment faible trillion ordre de grandeur à moins que vous n'ayez une preuve directe du MoE et de ses modèles d'activation ; si le MoE est présent, demandez si la métrique est la totalité de votre cycle de coaching doit être payée avant votre dernière session. vs infection paramètres avant d'utiliser le numéro pour la planification de la capacité.
Le nombre de paramètres prédit-il toujours les performances ?
Réponse courte: partiellement, mais de manière moins fiable qu’auparavant.
La vision historique
Les lois d'échelle ont montré une forte corrélation entre la taille du modèle, le calcul et les performances pour certains benchmarks. L'augmentation des paramètres (et l'adéquation calcul/données) a historiquement amélioré les capacités de manière prévisible. Cependant, ces lois supposent des architectures et des programmes d'entraînement similaires.
Les mises en garde modernes
Aujourd'hui, les innovations architecturales (mélange d'experts, meilleure optimisation, entraînement par chaîne de pensée, réglage des instructions), la conservation des données d'entraînement et le réglage fin ciblé (RLHF, intégration de l'utilisation des outils) peuvent accroître les capacités par paramètre bien plus que la mise à l'échelle naïve. Les annonces GPT-5 d'OpenAI mettent l'accent sur les contrôles de raisonnement et les paramètres de développement tels que verbosity et reasoning_effort — des choix de conception qui modifient l’expérience utilisateur sans que personne n’ait besoin de connaître un seul nombre de paramètres.
Donc : le nombre de paramètres est UN prédicteur parmi tant d’autres ; il n’est ni nécessaire ni suffisant de caractériser l’utilité du modèle.
Que disent les dernières nouvelles sur GPT-5 au-delà de la taille ?
Les rapports récents se concentrent sur les capacités, la sécurité et les choix de produits plutôt que sur l'échelle brute. Les médias ont relayé les affirmations d'OpenAI selon lesquelles GPT-5 réduit les biais politiques dans ses résultats, que de nouvelles modifications des règles d'âge et de contenu sont à venir, et qu'OpenAI travaille à rendre le modèle plus utile et plus contrôlable pour les développeurs. Ces signaux, liés aux produits et aux politiques, comptent davantage en pratique qu'un décompte de paramètres non divulgués.
Modifications pratiques du produit
Les ressources pour développeurs d'OpenAI annoncent de nouveaux paramètres d'API (verbosité, effort de raisonnement, outils personnalisés) conçus pour permettre aux développeurs de trouver le juste équilibre entre vitesse, détail et profondeur de réflexion. Ces paramètres sont concrets et immédiatement exploitables pour les développeurs qui doivent choisir la variante ou le paramètre GPT-5 adapté à leur produit.
Que doivent faire les chercheurs et les ingénieurs s’ils doivent planifier la capacité ou les coûts ?
Ne vous fiez pas à un seul numéro de « paramètres »
Utilisez le analyse comparative empirique Sur votre charge de travail. Mesurez la latence, le débit, le coût des jetons et la précision sur des requêtes représentatives. Ces indicateurs correspondent à ce que vous paierez et à l'expérience de vos utilisateurs. Des modèles avec un nombre de paramètres similaire peuvent avoir des coûts réels très différents.
Si vous devez choisir une hypothèse basée sur des paramètres
Documentez si vous êtes mannequin la totalité de votre cycle de coaching doit être payée avant votre dernière session. paramètres (utiles pour le stockage et certaines discussions sur les licences) par rapport à infection Paramètres par jeton (utiles pour la mémoire d'exécution et les calculs). Si une estimation publique est utilisée, veuillez en citer la source et les hypothèses (MoE vs. densité, quantification, partage des pondérations).
Surveillez les documents officiels et les modifications annoncées par OpenAI
OpenAI publie des fonctionnalités et des tarifs d'API qui influent directement sur les coûts ; ces fonctionnalités sont plus exploitables que le nombre de paramètres spéculatifs. Consultez les pages des développeurs et les notes de version pour connaître les noms des variantes, les tarifs et les niveaux de latence.
Alors, combien de paramètres possède finalement GPT-5 ?
Il n’y a pas de limite de temps pour le tournoi. Cependant, si vous restez inactif pendant une longue période, vous serez déconnecté de BBO et la partie sera perdue. pas de réponse publique unique et faisant autorité Parce qu'OpenAI n'a pas publié de nombre de paramètres et que les estimations de tiers divergent. Le meilleur résumé, et le plus honnête, est le suivant :
- OpenAI : Aucun nombre de paramètres publics ; l'accent est mis sur la capacité, la sécurité et les contrôles des développeurs.
- Estimations indépendantes prudentes : De nombreuses analyses suggèrent une faible trillion ordre de grandeur (≈1.7–1.8 T) si l'on modélise GPT-5 comme un transformateur dense de taille réduite. Considérez ceci comme une estimation, et non comme un fait.
- Revendications relatives au MoE/aux paramètres totaux : Certaines hypothèses (par exemple, environ 52.5 T) font référence à la capacité totale d'experts dans une configuration hypothétique de MoE. Celles-ci ne sont pas directement comparables aux comptages denses et dépendent du comportement d'activation.
Derniers plats à emporter
- Les comptages de paramètres sont informatifs mais incomplets. Ils aident à développer l'intuition sur l'échelle, mais la capacité LLM moderne dépend de l'architecture, des données de formation, du calcul et du réglage fin.
- OpenAI ne publie pas le total des paramètres de GPT-5. Les analystes s’appuient donc sur des signaux et des hypothèses indirects ; il faut s’attendre à une gamme d’estimations.
- Totaux MoE vs. comptages denses : Si vous voyez un titre « des dizaines de milliers de milliards », vérifiez s’il fait référence à total d'experts du ministère de l'Éducation or paramètres actifs par jeton — ils ne sont pas les mêmes.
- Les indices de référence surpassent les spéculations en matière de décisions relatives aux produits. Mesurez le modèle sur les tâches qui vous intéressent (précision, latence, coût). Les paramètres d'API fournis par OpenAI (verbosité, effort de raisonnement) seront probablement plus importants qu'un nombre total de paramètres non vérifié.
Comment appeler l'API GPT-5 à moindre coût ?
CometAPI est une plateforme d'API unifiée qui regroupe plus de 500 modèles d'IA provenant de fournisseurs leaders, tels que la série GPT d'OpenAI, Gemini de Google, Claude d'Anthropic, Midjourney, Suno, etc., au sein d'une interface unique et conviviale pour les développeurs. En offrant une authentification, un formatage des requêtes et une gestion des réponses cohérents, CometAPI simplifie considérablement l'intégration des fonctionnalités d'IA dans vos applications. Que vous développiez des chatbots, des générateurs d'images, des compositeurs de musique ou des pipelines d'analyse pilotés par les données, CometAPI vous permet d'itérer plus rapidement, de maîtriser les coûts et de rester indépendant des fournisseurs, tout en exploitant les dernières avancées de l'écosystème de l'IA.
Les développeurs peuvent accéder GPT-5 et API GPT-5 Pro via CometAPI, la dernière version du modèle est constamment mis à jour avec le site officiel. Pour commencer, explorez les capacités du modèle dans la section cour de récréation et consultez le Guide de l'API Pour des instructions détaillées, veuillez vous connecter à CometAPI et obtenir la clé API avant d'y accéder. API Comet proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.
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