OpenAI non ha pubblicato un conteggio ufficiale dei parametri per GPT-5 — da circa 1.7-1.8 trilioni di parametri (stime in stile modello denso) per decine di trilioni Se si considera la capacità totale delle architetture in stile Mixture-of-Experts (MoE), nessuno di questi numeri è confermato ufficialmente e le differenze di architettura (densa vs. MoE), condivisione dei parametri, sparsità e quantizzazione rendono un singolo dato fuorviante.
Cosa dice OpenAI sulle dimensioni e l'architettura di GPT-5?
I materiali pubblici di OpenAI su GPT-5 enfatizzano le capacità, le API e i nuovi controlli, piuttosto che il conteggio dei parametri grezzi. Le pagine di prodotto e sviluppo dell'azienda presentano le funzionalità di GPT-5: codifica migliorata, un nuovo verbosity parametro e nuovi controlli di ragionamento, ma non è un divulgare un valore "parametri = X". Ad esempio, le pagine ufficiali GPT-5 di OpenAI e la documentazione per gli sviluppatori descrivono funzionalità e parametri di configurazione, ma omettono una specifica sul conteggio dei parametri.
Perché quel silenzio è importante
In passato, il conteggio dei parametri era una semplice abbreviazione per la scala del modello. Oggi, da solo, è meno informativo: le scelte di progettazione del modello (combinazione di esperti, condivisione dei parametri, quantizzazione), il calcolo di training, la qualità dei dati e le modifiche algoritmiche possono produrre grandi differenze di capacità senza una variazione proporzionale nei totali dei parametri pubblicati. L'attenzione di OpenAI su funzionalità e miglioramenti della sicurezza riflette questo cambiamento: evidenzia prestazioni, test di sicurezza e controlli API più delle dimensioni grezze.
Quali stime indipendenti esistono e quanto differiscono?
Poiché OpenAI non ha pubblicato il numero, il nostro team effettua una stima basata su diversi scenari che hanno prodotto stime e ipotesi. Queste si raggruppano in alcune categorie:
- ~1.7–1.8 trilioni di parametri (stima in stile denso). Diverse analisi confrontano le prestazioni di benchmark, i prezzi e la scalabilità storica per stimare che GPT-5 si collochi nell'intervallo di parametri inferiore a un trilione, un ordine di grandezza simile ad alcune stime per GPT-4. Queste stime sono prudenti e trattano GPT-5 come un modello denso su scala estesa piuttosto che come un enorme sistema MoE.
- Decine di migliaia di miliardi (totali in stile Ministero dell'Istruzione). Altri rapporti suggeriscono che GPT-5 (o alcune varianti di GPT-5) utilizzano un approccio di mix di esperti in cui totale Il numero di parametri tra tutti gli esperti può raggiungere decine di migliaia di miliardi: ad esempio, nei commenti del settore è circolata una configurazione MoE da 52.5 trilioni di parametri. I sistemi MoE attivano solo un sottoinsieme di esperti per token, quindi "parametri totali" e "parametri attivi per forward pass" sono metriche molto diverse.
- Opinioni conservative che evitano un singolo numero. Alcuni articoli tecnici e aggregatori sottolineano che il solo conteggio dei parametri è un indicatore poco attendibile e quindi si rifiutano di fornire una cifra definitiva, preferendo analizzare prestazioni, latenza, prezzi e compromessi architettonici.
Queste differenze sono importanti: un'affermazione "1.8T denso" e una "50T MoE totale" non sono direttamente confrontabili: la prima implica una matrice densa applicata a ogni token, la seconda implica un modello di attivazione sparso che rende l'utilizzo effettivo di elaborazione e memoria molto diverso.
Come possono fonti diverse produrre numeri così diversi?
Le stime divergono per diverse ragioni, sia tecniche che contestuali.
(a) Architetture dense vs. sparse (misto di esperti)
Un trasformatore denso applica le stesse matrici di pesi a ogni token; il conteggio dei parametri di un modello denso è il numero di pesi memorizzati. Un modello MoE memorizza molti sottomodelli esperti ma attiva solo un piccolo sottoinsieme per token. A volte si segnala che totale conteggio dei parametri degli esperti (che possono essere enormi) mentre altri segnalano un efficace conteggio dei parametri attivati per token (molto più piccolo). Questa discrepanza produce numeri di titoli molto diversi.
(b) Condivisione dei parametri e rappresentazioni efficienti
I modelli di produzione moderni utilizzano spesso trucchi di condivisione dei parametri, adattatori di basso rango o quantizzazione aggressiva. Questi riducono l'occupazione di memoria e modificano il modo in cui si dovrebbero contare i "parametri" per una capacità pratica. Due modelli con lo stesso conteggio dei parametri grezzi possono comportarsi in modo molto diverso se uno utilizza pesi condivisi o compressione.
(c) Economia rivolta al pubblico e confezionamento dei prodotti
Le aziende possono esporre modelli diversi varianti (ad esempio, GPT-5, GPT-5-mini, GPT-5-instant) con dimensioni interne e profili di costo diversi. Prezzi, latenza e throughput per queste varianti forniscono agli analisti indizi indiretti, ma tali indizi richiedono ipotesi su batching, stack hardware e software che introducono errori.
(d) Motivi di non divulgazione deliberata e di concorrenza
OpenAI e altre aziende trattano sempre più spesso alcuni dettagli architettonici come proprietari. Ciò riduce ciò che si può imparare dal conteggio basato sui principi primi e costringe la comunità ad affidarsi a inferenze indirette (benchmark, latenza, partner infrastrutturali segnalati), che sono poco affidabili.
Quali delle stime pubblicate sono le più credibili?
Breve valutazione
Nessuna fonte pubblica è autorevole; la credibilità dipende dai metodi:
- Analisi che triangolano da benchmark, prezzi e latenza di inferenza (ad esempio, blog tecnici di settore) sono utili ma necessariamente approssimativi.
- Affermazioni di enormi conteggi totali dei parametri sono plausibili if L'architettura è MoE, ma questi totali non sono direttamente confrontabili con i modelli densi e spesso derivano da estrapolazioni piuttosto che da prove primarie. Considerateli come una metrica diversa.
- Il silenzio di OpenAI il numero è di per sé un dato importante: l'azienda sta dando importanza al comportamento, alla sicurezza e ai controlli API rispetto ai conteggi grezzi.
Come pesare i numeri
Se hai bisogno di un'ipotesi di lavoro per l'ingegneria o l'approvvigionamento: modello comportamento (latenza, throughput, costo per token, correttezza delle attività) sono più importanti di un totale di parametri non verificati. Se è necessario utilizzare una stima numerica per la modellazione dei costi, si presuppone prudentemente che pochi trilioni ordine di grandezza a meno che non si abbia una prova diretta di MoE e dei suoi modelli di attivazione; se MoE è presente, chiedere se la metrica è totale vs attivo parametri prima di utilizzare il numero per la pianificazione della capacità.
Il conteggio dei parametri è ancora in grado di prevedere le prestazioni?
Risposta breve: in parte, ma in modo meno affidabile di prima.
La visione storica
Le leggi di scala hanno mostrato una forte correlazione tra dimensione del modello, elaborazione e prestazioni per alcuni benchmark. L'aumento dei parametri (e l'abbinamento di elaborazione e dati) ha storicamente migliorato le capacità in modo prevedibile. Tuttavia, tali leggi presuppongono architetture e regimi di addestramento simili.
Le avvertenze moderne
Oggi, le innovazioni architetturali (mix di esperti, migliore ottimizzazione, addestramento della catena di pensiero, messa a punto delle istruzioni), la cura dei dati di addestramento e la messa a punto mirata (RLHF, integrazione dell'uso degli strumenti) possono aumentare le capacità molto di più per parametro rispetto al semplice ridimensionamento. Gli annunci GPT-5 di OpenAI enfatizzano i controlli di ragionamento e i parametri degli sviluppatori come verbosity e al reasoning_effort — scelte di progettazione che modificano l'esperienza dell'utente senza che nessuno debba conoscere un singolo conteggio dei parametri.
Quindi: il conteggio dei parametri è prima predittore tra i tanti; non è né necessario né sufficiente per caratterizzare l'utilità del modello.
Oltre alle dimensioni, cosa dicono le ultime notizie su GPT-5?
I resoconti recenti si concentrano su capacità, sicurezza e scelte di prodotto piuttosto che sulla scala pura e semplice. Le testate giornalistiche hanno riportato le affermazioni di OpenAI secondo cui GPT-5 riduce i pregiudizi politici nei suoi output, che sono imminenti nuove modifiche in termini di limiti di età e policy sui contenuti e che OpenAI sta lavorando per rendere il modello più utile e controllabile per gli sviluppatori. Questi sono segnali di prodotto e policy che contano più di un conteggio di parametri non divulgato.
Cambiamenti pratici nel prodotto
I materiali per sviluppatori di OpenAI annunciano nuovi parametri API (verbosità, sforzo di ragionamento, strumenti personalizzati) progettati per consentire agli sviluppatori di bilanciare velocità, dettaglio e profondità di pensiero. Questi parametri sono concreti e immediatamente utilizzabili per gli sviluppatori che devono decidere quale variante o impostazione GPT-5 si adatta al loro prodotto.
Cosa dovrebbero fare ricercatori e ingegneri se dovessero pianificare capacità o costi?
Non fare affidamento su un singolo numero di "parametri"
Usa il benchmarking empirico sul tuo carico di lavoro. Misura latenza, throughput, costo dei token e accuratezza su prompt rappresentativi. Queste metriche rappresentano ciò per cui pagherai e ciò che i tuoi utenti sperimenteranno. Modelli con conteggi di parametri simili possono avere costi reali molto diversi.
Se devi scegliere un presupposto basato sui parametri
Documenta se stai modellando totale parametri (utili per l'archiviazione e alcune discussioni sulle licenze) rispetto a attivo parametri per token (utili per la memoria/elaborazione runtime). Se si utilizza una stima pubblica, citarne la fonte e le ipotesi (MoE vs. denso, quantizzazione, se i pesi sono condivisi).
Monitorare i documenti ufficiali e le modifiche dichiarate da OpenAI
OpenAI pubblica le funzionalità e i prezzi delle API che incidono direttamente sui costi; questi sono più concreti rispetto ai conteggi speculativi dei parametri. Consulta le pagine degli sviluppatori e le note di rilascio per conoscere i nomi delle varianti, i prezzi e i livelli di latenza.
Quindi, quanti parametri ha GPT-5?
C'è nessuna risposta pubblica autorevole Perché OpenAI non ha pubblicato un conteggio dei parametri e le stime di terze parti divergono. Il riassunto migliore e più onesto:
- OpenAI: Nessun conteggio dei parametri pubblici; l'attenzione è rivolta a capacità, sicurezza e controlli degli sviluppatori.
- Stime prudenti indipendenti: Molte analisi suggeriscono un pochi trilioni ordine di grandezza (≈1.7–1.8 T) se si modella GPT-5 come un trasformatore denso di dimensioni scalate. Considerate questo come una stima, non un dato di fatto.
- Affermazioni MoE/parametro totale: Esistono affermazioni in circolazione (ad esempio, ~52.5 T) che si riferiscono alla capacità totale degli esperti in un'ipotetica configurazione MoE. Queste non sono direttamente confrontabili con i conteggi densi e dipendono dal comportamento di attivazione.
Asporto finale
- I conteggi dei parametri sono informativi ma incompleti. Contribuiscono a creare intuizione sulla scala, ma la capacità moderna dell'LLM dipende dall'architettura, dai dati di formazione, dal calcolo e dalla messa a punto.
- OpenAI non pubblica il totale dei parametri GPT-5. Gli analisti si basano quindi su segnali e ipotesi indirette; si aspettano una gamma di stime.
- Conteggi totali MoE vs. conteggi densi: Se vedi un titolo "decine di trilioni", controlla se si riferisce a totale esperti del MoE or parametri attivi per token — non sono la stessa cosa.
- I parametri di riferimento superano le speculazioni nelle decisioni sui prodotti. Misura il modello in base alle attività che ti interessano (accuratezza, latenza, costi). Le impostazioni API fornite da OpenAI (verbosità, sforzo di ragionamento) saranno probabilmente più importanti di un numero totale di parametri non verificato.
Come chiamare l'API GPT-5 in modo più economico?
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