OpenAI heeft geen officiële parametertelling voor GPT-5 gepubliceerd — van ongeveer 1.7–1.8 biljoen parameters (dichte modelstijl schattingen) naar tientallen biljoenen als je de totale capaciteit van architecturen in Mixture-of-Experts (MoE)-stijl meetelt. Geen van deze cijfers is officieel bevestigd, en verschillen in architectuur (dicht vs. MoE), parameterdeling, spaarzaamheid en kwantificering maken één enkel hoofdcijfer misleidend.
Wat zegt OpenAI over de omvang en architectuur van GPT-5?
OpenAI's openbare materiaal over GPT-5 benadrukt de mogelijkheden, API's en nieuwe controles in plaats van de ruwe parameteraantallen. De product- en ontwikkelaarspagina's van het bedrijf introduceren de functies van GPT-5 – verbeterde codering, een nieuwe verbosity parameter en nieuwe redeneercontroles — maar doen niet een "parameters = X"-cijfer bekendmaken. Zo beschrijven de officiële GPT-5-pagina's en ontwikkelaarsdocumentatie van OpenAI mogelijkheden en configuratieknoppen, maar ontbreekt een specificatie van het aantal parameters.
Waarom die stilte belangrijk is
Parameteraantallen waren vroeger een simpele afkorting voor modelschaal. Tegenwoordig zijn ze op zichzelf minder informatief: modelontwerpkeuzes (mix van experts, parameterdeling, kwantificering), trainingscomputing, datakwaliteit en algoritmische wijzigingen kunnen grote verschillen in functionaliteit veroorzaken zonder een proportionele verandering in de gepubliceerde parametertotalen. OpenAI's focus op functionaliteit en veiligheidsverbeteringen weerspiegelt die verschuiving: ze leggen meer nadruk op prestaties, veiligheidstests en API-controles dan op de pure omvang.
Welke onafhankelijke schattingen bestaan er en hoe sterk verschillen ze?
Omdat OpenAI het aantal niet heeft gepubliceerd, maakt ons team een schatting op basis van verschillende scenario's die schattingen en hypothesen hebben opgeleverd. Deze zijn onderverdeeld in een paar categorieën:
- ~1.7–1.8 biljoen parameters (dichte schatting). Verschillende analyses vergelijken benchmarkprestaties, prijzen en historische schaalbaarheid om te schatten dat GPT-5 zich in het bereik van een biljoen parameters bevindt – een vergelijkbare grootteorde als sommige schattingen voor GPT-4. Deze schattingen zijn voorzichtig en behandelen GPT-5 als een compact model met uitgebreide schaal in plaats van een enorm MoE-systeem.
- Tientallen biljoenen (totalen in MoE-stijl). Uit andere rapporten blijkt dat GPT-5 (of sommige GPT-5-varianten) een Mixture-of-Experts-benadering gebruiken waarbij de totaal Het aantal parameters van alle experts kan oplopen tot tientallen biljoenen. Zo circuleert er bijvoorbeeld een MoE-configuratie met 52.5 biljoen parameters in commentaren uit de sector. MoE-systemen activeren slechts een subset van experts per token, dus "totale parameters" en "actieve parameters per forward pass" zijn heel verschillende meetwaarden.
- Conservatieve opvattingen die één enkel getal vermijden. Sommige technische beschrijvingen en aggregators benadrukken dat het aantal parameters op zichzelf een slechte indicator is en weigeren daarom definitieve cijfers te geven. In plaats daarvan analyseren ze liever prestaties, latentie, prijzen en architectuurafwegingen.
Deze verschillen zijn van belang: de bewering “1.8T dicht” en “50T MoE totaal” zijn niet direct vergelijkbaar. De eerste impliceert een dichte matrix die op elk token wordt toegepast, de laatste impliceert een spaarzaam activeringspatroon waardoor het effectieve reken- en geheugengebruik sterk verschilt.
Hoe kunnen verschillende bronnen zulke verschillende getallen produceren?
Er zijn verschillende technische en contextuele redenen waarom de schattingen uiteenlopen.
(a) Dichte versus spaarzame (mix van experts) architecturen
Een dichte transformator past dezelfde gewichtsmatrices toe op elk token; het parameteraantal van een dicht model is het aantal opgeslagen gewichten. Een MoE-model slaat veel expert-submodellen op, maar activeert slechts een kleine subset per token. Mensen melden soms de totaal aantal deskundige parameters (die enorm kunnen zijn), terwijl anderen een effectief per token geactiveerd parameteraantal (veel kleiner). Die discrepantie levert enorm verschillende hoofdcijfers op.
(b) Parameterdeling en efficiënte representaties
Moderne productiemodellen maken vaak gebruik van trucs voor het delen van parameters, low-rank adapters of agressieve kwantificering. Deze verkleinen de geheugenvoetafdruk en veranderen de manier waarop u "parameters" moet tellen voor praktische capaciteit. Twee modellen met hetzelfde ruwe parameteraantal kunnen zich heel verschillend gedragen als het ene model gedeelde gewichten of compressie gebruikt.
(c) Publieksgerichte economie en productverpakkingen
Bedrijven kunnen verschillende modellen blootstellen varianten (bijv. GPT-5, GPT-5-mini, GPT-5-instant) met verschillende interne formaten en kostenprofielen. Prijzen, latentie en doorvoer voor deze varianten geven analisten indirecte aanwijzingen, maar die aanwijzingen vereisen aannames over batchverwerking, hardware en softwarestacks die fouten veroorzaken.
(d) Opzettelijke geheimhouding en concurrentieredenen
OpenAI en andere bedrijven behandelen bepaalde architectuurdetails steeds vaker als bedrijfseigen. Dat beperkt de leermogelijkheden van het tellen volgens de eerste principes en dwingt de community om te vertrouwen op indirecte gevolgtrekkingen (benchmarks, latentie, gerapporteerde infrastructuurpartners), die veel ruis opleveren.
Welke van de gepubliceerde schattingen zijn het meest geloofwaardig?
Korte beoordeling
Er is geen enkele publieke bron die gezaghebbend is; betrouwbaarheid hangt af van de gebruikte methoden:
- Analyses die trianguleren op basis van benchmarks, prijsbepaling en inferentielatentie (bijvoorbeeld zorgvuldige technische blogs over de sector) zijn nuttig, maar noodzakelijkerwijs bij benadering.
- Claims van enorme totale parameteraantallen zijn aannemelijk if De architectuur is MoE, maar die totalen zijn niet direct vergelijkbaar met dichte modellen en komen vaak voort uit extrapolatie in plaats van primair bewijs. Beschouw ze als een andere maatstaf.
- De stilte van OpenAI Het getal zelf is een belangrijk gegevenspunt: het bedrijf legt de nadruk op gedrag, veiligheid en API-controles boven ruwe aantallen.
Hoe de getallen te wegen
Als u een werkhypothese voor engineering of inkoop nodig hebt: model gedrag (latentie, doorvoer, kosten per token, correctheid van uw taken) zijn belangrijker dan een ongeverifieerd parametertotaal. Als u een numerieke schatting moet gebruiken voor het modelleren van kosten, ga dan conservatief uit van een laag biljoen ordegrootte, tenzij u direct bewijs hebt van MoE en de activeringspatronen ervan; als MoE aanwezig is, vraag dan of de metriek klopt totaal vs actieve parameters voordat u het nummer gebruikt voor capaciteitsplanning.
Voorspelt het aantal parameters nog steeds de prestaties?
Kort antwoord: , maar minder betrouwbaar dan voorheen.
Het historische uitzicht
Schaalwetten lieten een sterke correlatie zien tussen modelgrootte, rekenkracht en prestaties voor bepaalde benchmarks. Het verhogen van parameters (en het matchen van rekenkracht/data) verbeterde de mogelijkheden in het verleden op een voorspelbare manier. Deze wetten gaan echter uit van vergelijkbare architecturen en trainingsregimes.
De moderne kanttekeningen
Tegenwoordig kunnen architecturale innovaties (Mixture-of-Experts, betere optimalisatie, chain-of-thought training, instructie-tuning), curatie van trainingsdata en gerichte finetuning (RLHF, integratie van toolgebruik) de capaciteit per parameter veel meer vergroten dan naïeve schaling. De GPT-5-aankondigingen van OpenAI benadrukken redeneercontroles en ontwikkelaarsparameters zoals verbosity en reasoning_effort — ontwerpkeuzes die de gebruikerservaring veranderen zonder dat iemand ook maar één parameter hoeft te weten.
Dus: parameteraantal is een voorspeller onder velen; het is noch noodzakelijk noch voldoende om het nut van het model te karakteriseren.
Wat zeggen de laatste nieuwsberichten over GPT-5, afgezien van de omvang?
Recente berichtgeving richt zich meer op capaciteit, veiligheid en productkeuzes dan op de pure schaal. Nieuwsmedia hebben bericht over de beweringen van OpenAI dat GPT-5 de politieke vooringenomenheid in de output vermindert, dat er nieuwe leeftijdsbeperkingen en wijzigingen in het contentbeleid op komst zijn, en dat OpenAI itereert om het model zowel bruikbaarder als beter beheersbaar te maken voor ontwikkelaars. Dit zijn product- en beleidssignalen die in de praktijk belangrijker zijn dan een niet-openbaar gemaakte parametertelling.
Praktische wijzigingen in het product
De ontwikkelaarsmaterialen van OpenAI kondigen nieuwe API-parameters aan (verbosity, redeneerinspanning, aangepaste tools) die ontwikkelaars in staat stellen te kiezen tussen snelheid, detail en denkdiepte. Deze knoppen zijn concreet en direct toepasbaar voor ontwikkelaars die moeten beslissen welke GPT-5-variant of -instelling het beste bij hun product past.
Wat moeten onderzoekers en ingenieurs doen als ze capaciteit of kosten moeten plannen?
Vertrouw niet op één enkel “parameter”-getal
Gebruik empirische benchmarking op uw workload. Meet latentie, doorvoer, tokenkosten en nauwkeurigheid op representatieve prompts. Deze statistieken zijn waar u voor betaalt en wat uw gebruikers zullen ervaren. Modellen met vergelijkbare parameteraantallen kunnen in de praktijk zeer verschillende kosten met zich meebrengen.
Als u een parametergebaseerde aanname moet kiezen
Leg vast of u modelleert totaal parameters (handig voor opslag en sommige licentiediscussies) versus actieve Parameters per token (nuttig voor runtime-geheugen/berekeningen). Als een openbare schatting wordt gebruikt, vermeld dan de bron en de aannames (MoE versus dense, kwantificering, of gewichten worden gedeeld).
Houd de officiële documenten en de door OpenAI aangegeven wijzigingen in de gaten
OpenAI publiceert API-functies en prijzen die direct van invloed zijn op de kosten; deze zijn bruikbaarder dan speculatieve parameteraantallen. Bekijk de pagina's voor ontwikkelaars en de release notes voor variantnamen, prijzen en latentieniveaus.
Dus, hoeveel parameters heeft GPT-5 uiteindelijk?
Er is geen enkel gezaghebbend publiek antwoord Omdat OpenAI geen parametertelling heeft gepubliceerd en schattingen van derden uiteenlopen. De beste, eerlijke samenvatting:
- Open AI: Er is geen openbaar parameteraantal; de nadruk ligt op capaciteit, veiligheid en ontwikkelaarscontroles.
- Onafhankelijke voorzichtige schattingen: Veel analyses suggereren een laag biljoen ordegrootte (≈1.7–1.8T) als je GPT-5 modelleert als een dichte transformator van geschaalde grootte. Beschouw dit als een schatting, niet als een feit.
- MoE/totale parameter claims: Er circuleren beweringen (bijv. ~52.5T) die verwijzen naar de totale expertcapaciteit in een hypothetische MoE-configuratie. Deze zijn niet direct vergelijkbaar met dichte tellingen en zijn afhankelijk van activeringsgedrag.
Laatste afhaalrestaurants
- Parameteraantallen zijn informatief, maar niet volledig. Ze helpen bij het ontwikkelen van intuïtie over schaalbaarheid, maar de moderne LLM-capaciteit is afhankelijk van architectuur, trainingsdata, rekenkracht en afstemming.
- OpenAI publiceert het totale parameteraantal van GPT-5 niet. Analisten vertrouwen daarom op indirecte signalen en aannames; ze verwachten een reeks aan schattingen.
- MoE-totalen versus dichte aantallen: Als u een koptekst ziet met de titel ‘tientallen biljoenen’, controleer dan of deze verwijst naar totaal aantal MoE-experts or actieve parameters per token — ze zijn niet hetzelfde.
- Benchmarks zijn sterker dan speculaties over productbeslissingen. Meet het model op de taken die u belangrijk vindt (nauwkeurigheid, latentie, kosten). De API-instellingen die OpenAI biedt (uitgebreidheid, redeneerinspanning) zullen waarschijnlijk belangrijker zijn dan een ongeverifieerd totaalparametergetal.
Hoe kan ik de GPT-5 API goedkoper aanroepen?
CometAPI is een uniform API-platform dat meer dan 500 AI-modellen van toonaangevende aanbieders – zoals de GPT-serie van OpenAI, Gemini van Google, Claude, Midjourney en Suno van Anthropic – samenvoegt in één, gebruiksvriendelijke interface voor ontwikkelaars. Door consistente authenticatie, aanvraagopmaak en responsverwerking te bieden, vereenvoudigt CometAPI de integratie van AI-mogelijkheden in uw applicaties aanzienlijk. Of u nu chatbots, beeldgenerators, muziekcomponisten of datagestuurde analysepipelines bouwt, met CometAPI kunt u sneller itereren, kosten beheersen en leveranciersonafhankelijk blijven – en tegelijkertijd profiteren van de nieuwste doorbraken in het AI-ecosysteem.
Ontwikkelaars hebben toegang tot GPT-5 en GPT-5 Pro API via CometAPI, de nieuwste modelversie wordt altijd bijgewerkt met de officiële website. Om te beginnen, verken de mogelijkheden van het model in de Speeltuin en raadpleeg de API-gids voor gedetailleerde instructies. Zorg ervoor dat u bent ingelogd op CometAPI en de API-sleutel hebt verkregen voordat u toegang krijgt. KomeetAPI bieden een prijs die veel lager is dan de officiële prijs om u te helpen integreren.
Klaar om te gaan?→ Meld u vandaag nog aan voor CometAPI !
Als u meer tips, handleidingen en nieuws over AI wilt weten, volg ons dan op VK, X en Discord!
