OpenAIはGPT-5の公式パラメータ数を発表していない。 約1.7～1.8兆個のパラメータ （密モデルスタイルの推定）から 数十兆 Mixture-of-Experts（MoE）スタイルのアーキテクチャの総容量を数えると、これらの数値はいずれも公式に確認されておらず、アーキテクチャ（密 vs. MoE）、パラメータ共有、スパース性、量子化の違いにより、単一の見出しの数値は誤解を招く可能性があります。
OpenAI は GPT-5 のサイズとアーキテクチャについて何と言っていますか?
OpenAIがGPT-5について公開している資料では、パラメータ数そのものよりも、機能、API、新しい制御機能に重点が置かれている。同社の製品ページと開発者ページでは、GPT-5の機能、例えばコーディングの改善、新しい verbosity パラメータと新しい推論制御 — しかし、 「パラメータ = X」という数値を開示する。例えば、OpenAIの公式GPT-5ページや開発者向けドキュメントでは、機能や設定項目について説明されているものの、パラメータ数の指定は省略されている。
なぜその沈黙が重要なのか
パラメータ数はかつて、モデルのスケールを表す単純な略語でした。しかし、今日では、パラメータ数だけではそれほど有益な情報ではありません。モデル設計の選択（Mixture-of-Experts、パラメータ共有、量子化）、トレーニング計算、データ品質、アルゴリズムの変更によって、公開されているパラメータの総数に比例した変化がなくても、大きな性能差が生じる可能性があります。OpenAIが機能と安全性の向上に重点を置いているのは、この変化を反映しており、単純なサイズよりも、パフォーマンス、安全性テスト、API制御を重視しています。
どのような独立した推定値が存在するのか、そしてそれらはどの程度異なるのか?
OpenAIが数値を公表しなかったため、私たちのチームは推定値と仮説を生み出した複数のシナリオに基づいて推定を行いました。これらはいくつかのカテゴリーに分類されます。
- 約1.7～1.8兆個のパラメータ（高密度スタイルの推定）。 いくつかの分析では、ベンチマークの性能、価格、過去のスケーリングを比較し、GPT-5のパラメータ範囲が1兆単位未満であると推定されています。これは、GPT-4の一部の推定値とほぼ同程度です。これらの推定値は慎重であり、GPT-5を巨大なMoEシステムではなく、拡張スケールの稠密モデルとして扱っています。
- 数十兆円（MoE形式の合計）。 他の報告では、GPT-5（またはGPT-5のいくつかの亜種）は、専門家の混合アプローチを採用しており、 合計 すべてのエキスパートのパラメータ数は数十兆に達する可能性があります。例えば、52.5兆パラメータのMoE構成という主張が業界の論評で広まっています。MoEシステムはトークンごとに一部のエキスパートのみをアクティブ化するため、「合計パラメータ数」と「フォワードパスあたりのアクティブパラメータ数」は全く異なる指標です。
- 保守的な考え方は、単一の数字を避けることです。 一部の技術記事やアグリゲータでは、パラメータ数だけでは適切な指標にはならないと強調し、明確な数字を示すことを拒否して、パフォーマンス、レイテンシ、価格、アーキテクチャのトレードオフを分析することを好みます。
これらの違いは重要です。「1.8T の高密度」と「50T の MoE 合計」という主張は直接比較できません。前者はすべてのトークンに高密度マトリックスが適用されることを意味し、後者は有効なコンピューティングとメモリの使用に大きな違いをもたらすスパース アクティベーション パターンを意味します。
異なる情報源からどうしてこのように異なる数字が出てくるのでしょうか?
推定値が異なるのには、技術的および状況的な理由がいくつかあります。
(a) 密なアーキテクチャと疎なアーキテクチャ（専門家の混合）
密な変換はすべてのトークンに同じ重み行列を適用します。密なモデルのパラメータ数は、格納されている重みの数です。MoEモデルは多くのエキスパートサブモデルを格納しますが、トークンごとに小さなサブセットのみをアクティブにします。 合計 専門家のパラメータの数（膨大な場合もある）を報告している一方で、 効果的な トークンごとに有効化されたパラメータ数（はるかに少ない）。この不一致により、見出しの数字が大きく異なります。
(b) パラメータ共有と効率的な表現
現代の製品モデルでは、パラメータ共有のトリック、低ランクアダプタ、あるいは積極的な量子化がよく用いられます。これらはメモリフットプリントを削減し、実用的な容量を実現するために「パラメータ」の数え方を変えます。同じパラメータ数を持つ2つのモデルでも、一方が重みを共有したり圧縮したりすると、動作が大きく異なることがあります。
（c）一般向け経済と製品パッケージ
企業は異なるモデルを公開する可能性がある バリアント （例：GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-instant）内部サイズとコストプロファイルが異なる複数のモデルがあります。これらのモデルの価格、レイテンシ、スループットはアナリストに間接的な手がかりを与えますが、それらの手がかりを得るには、バッチ処理、ハードウェア、ソフトウェアスタックに関する仮定が必要であり、それらはエラーを引き起こします。
（d）意図的な非開示と競争上の理由
OpenAIをはじめとする企業は、特定のアーキテクチャの詳細を独自のものとして扱う傾向を強めています。その結果、第一原理に基づく計算から得られる知見が減少し、コミュニティはノイズの多い間接的な推論（ベンチマーク、レイテンシ、報告されたインフラパートナー）に頼らざるを得なくなります。
公表された推定値のうち、どれが最も信頼できるでしょうか?
短い評価
単一の公開情報源が権威を持つわけではなく、信頼性は方法によって異なります。
- ベンチマーク、価格、推論の遅延から三角測量する分析 (例: 綿密な業界技術ブログ) は有用ですが、必然的に近似値になります。
- 膨大な総パラメータ数の主張 もっともらしい if アーキテクチャはMoEですが、これらの合計値は密なモデルと直接比較することはできず、一次証拠ではなく外挿から得られることが多いため、異なる指標として扱ってください。
- OpenAIの沈黙 数字自体が重要なデータポイントであり、同社は生の数字よりも動作、安全性、API 制御を重視しています。
数字をどう評価するか
エンジニアリングや調達の前提が必要な場合：モデル 行動 （レイテンシ、スループット、トークンあたりのコスト、タスクの正確性）は、検証されていないパラメータの合計よりも重要です。モデリングコストに数値的な推定値を使用する必要がある場合は、保守的に 1兆ドル未満 MoEとその活性化パターンの直接的な証拠がない限り、桁違いの指標である。MoEが存在する場合は、その指標が 合計 vs アクティブ 容量計画に数値を使用する前にパラメータを設定します。
パラメータ数は依然としてパフォーマンスを予測できますか?
短い答え： 部分的にただし、以前ほど信頼性は高くありません。
歴史的観点
スケーリング則は、特定のベンチマークにおいて、モデルサイズ、計算能力、パフォーマンスの間に強い相関関係があることを示しました。パラメータ（および計算能力とデータ量のマッチング）の増加は、これまで予測可能な方法で能力を向上させてきました。しかし、これらの法則は、同様のアーキテクチャとトレーニング計画を前提としています。
現代の警告
今日では、アーキテクチャの革新（Mixture-of-Experts、より優れた最適化、思考連鎖のトレーニング、命令チューニング）、トレーニングデータのキュレーション、そしてターゲットを絞ったファインチューニング（RLHF、ツール利用の統合）により、単純なスケーリングよりもパラメータあたりの能力をはるかに向上させることができます。OpenAIのGPT-5の発表では、推論制御と開発者パラメータとして以下のようなものが強調されています。 verbosity および reasoning_effort — 誰もパラメータの数を知らなくても、ユーザー エクスペリエンスを変える設計上の選択肢。
つまり、パラメータ数は XNUMXつ 多くの予測因子の中の 1 つであり、モデルの有用性を特徴付けるのに必要でも十分でもありません。
最新のニュース記事では、サイズ以外に GPT-5 について何が語られているのでしょうか?
最近の報道は、規模ではなく、機能、安全性、そして製品の選択肢に焦点を当てています。報道機関は、GPT-5が出力における政治的バイアスを軽減していること、年齢制限とコンテンツポリシーに関する新たな変更が間もなく実施されること、そしてOpenAIがモデルをより有用かつ開発者にとって制御しやすいものにするために改良を重ねていることなど、OpenAIの主張を取り上げています。これらは、非公開のパラメータ集計よりも、実際には製品とポリシーに関するシグナルであり、より重要な意味を持ちます。
製品の実際的な変更
OpenAIの開発者向け資料では、開発者が速度、詳細度、思考の深さを自由に調整できるように設計された新しいAPIパラメータ（冗長性、推論の労力、カスタムツール）が発表されています。これらのパラメータは具体的であり、自社の製品に適したGPT-5のバリアントや設定を決定する必要がある開発者にとって、すぐに活用できます。
研究者やエンジニアは、容量やコストを計画する必要がある場合、何をすべきでしょうか?
単一の「パラメータ」数値に頼らない
経験的ベンチマーク ワークロードについて、レイテンシ、スループット、トークンコスト、そして代表的なプロンプトにおける精度を測定しましょう。これらの指標は、実際に支払う金額とユーザーが実際に体験する価値を表します。同様のパラメータ数を持つモデルでも、実際のコストは大きく異なる場合があります。
パラメータベースの仮定を選ばなければならない場合
モデリングしているかどうかを文書化する 合計 パラメータ（ストレージやライセンスに関する議論に便利）と アクティブ トークンあたりのパラメータ（実行時メモリ/計算に有用）。公開されている推定値を使用する場合は、その出典と仮定（MoE vs. 稠密、量子化、重みの共有の有無）を明記してください。
公式ドキュメントとOpenAIが発表した変更を監視する
OpenAIは、コストに直接影響するAPI機能と価格を公開しています。これらは、推測的なパラメータ数よりも実用的です。バリアント名、価格、レイテンシ階層については、開発者ページとリリースノートをご覧ください。
それで、GPT-5 には最終的にいくつのパラメーターがあるのでしょうか?
があります 権威ある公的な答えは一つもない OpenAIはパラメータ数を公表しておらず、第三者機関の推定値も異なるためです。最も誠実で分かりやすい要約は以下の通りです。
- オープンAI: 公開パラメータのカウントはありません。機能、安全性、開発者の制御に重点が置かれています。
- 独立した慎重な推定: 多くの分析では、 1兆ドル未満 GPT-5をスケールサイズの高密度トランスフォーマーとしてモデル化した場合、その大きさは桁違い（≈1.7～1.8T）になります。これは推定値であり、事実ではありません。
- MoE/総パラメータの主張: 仮想的なMoE構成におけるエキスパートの総容量を示す主張（例：約52.5T）が流通しています。これらは密集カウントと直接比較することはできず、活性化の挙動に依存します。
最終的なポイント
- パラメータ数は有益ですが不完全です。 これらはスケールに関する直感を養うのに役立ちますが、最新の LLM 機能はアーキテクチャ、トレーニング データ、コンピューティング、および微調整に依存します。
- OpenAI は GPT-5 のパラメータ合計を公開していません。 したがって、アナリストは間接的なシグナルと仮定に依存し、推定値の範囲を予想します。
- MoE合計と密集カウント: 「数十兆」という見出しを見たら、それが何を指すのか確認しましょう。 文部科学省の専門家総数 or トークンあたりのアクティブパラメータ — それらは同じではありません。
- ベンチマークは、製品の決定において憶測に勝ります。 重要なタスク（精度、レイテンシ、コスト）でモデルを測定してください。OpenAIが提供するAPI設定（冗長性、推論の労力）は、検証されていないパラメータの総数よりも重要になる可能性があります。
GPT-5 API をより安価に呼び出すにはどうすればよいでしょうか?
CometAPIは、OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、Midjourney、Sunoなど、主要プロバイダーの500以上のAIモデルを、開発者にとって使いやすい単一のインターフェースに統合する統合APIプラットフォームです。一貫した認証、リクエストフォーマット、レスポンス処理を提供することで、CometAPIはAI機能をアプリケーションに統合することを劇的に簡素化します。チャットボット、画像ジェネレーター、音楽作曲ツール、データドリブン分析パイプラインなど、どのようなアプリケーションを構築する場合でも、CometAPIを利用することで、反復処理を高速化し、コストを抑え、ベンダーに依存しない環境を実現できます。同時に、AIエコシステム全体の最新のブレークスルーを活用できます。
開発者はアクセスできる GPT-5 および GPT-5 プロ API CometAPIを通じて、 最新モデルバージョン 公式ウェブサイトで常に更新されています。まずは、モデルの機能について調べてみましょう。 プレイグラウンド そして相談する APIガイド 詳細な手順についてはこちらをご覧ください。アクセスする前に、CometAPIにログインし、APIキーを取得していることを確認してください。 コメットAPI 統合を支援するために、公式価格よりもはるかに低い価格を提供します。
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