OpenAI har ikke publisert et offisielt parameterantall for GPT-5 – fra rundt 1.7–1.8 billioner parametere (estimater av tett modellstil) til titalls billioner Hvis du teller den totale kapasiteten til arkitekturer i blandings-av-eksperter (MoE). Ingen av disse tallene er offisielt bekreftet, og forskjeller i arkitektur (tett vs. MoE), parameterdeling, sparsitet og kvantisering gjør et enkelt overskriftstall misvisende.
Hva sier OpenAI om størrelsen og arkitekturen til GPT-5?
OpenAIs offentlige materialer om GPT-5 vektlegger funksjoner, API-er og nye kontroller snarere enn rå parameterantall. Selskapets produkt- og utviklersider introduserer GPT-5s funksjoner – forbedret koding, en ny verbosity parameter og nye resonneringskontroller – men gjør ikke oppgi et tall på «parametere = X». For eksempel beskriver OpenAIs offisielle GPT-5-sider og utviklerdokumentasjon funksjoner og konfigurasjonsknapper, men utelater en spesifikasjon for antall parametere.
Hvorfor den stillheten er viktig
Parameterantall pleide å være en enkel forkortelse for modellskala. I dag er de mindre informative alene: Valg av modelldesign (blanding av eksperter, parameterdeling, kvantisering), treningsberegning, datakvalitet og algoritmiske endringer kan gi store forskjeller i kapasitet uten en proporsjonal endring i publiserte parametertotaler. OpenAIs fokus på funksjoner og sikkerhetsforbedringer gjenspeiler dette skiftet: de fremhever ytelse, sikkerhetstester og API-kontroller mer enn rå størrelse.
Hvilke uavhengige estimater finnes – og hvor store avvik er de?
Fordi OpenAI ikke publiserte tallet, foretar teamet vårt et estimat basert på flere scenarier som har produsert estimater og hypoteser. Disse grupperes i noen få kategorier:
- ~1.7–1.8 billioner parametere (tetthetsestimat). Flere analyser sammenligner referanseytelse, prising og historisk skalering for å anslå at GPT-5 ligger i parameterområdet på under billioner – en størrelsesorden som ligner på noen estimater for GPT-4. Disse estimatene er forsiktige og behandler GPT-5 som en tett modell med utvidet skala snarere enn et enormt MoE-system.
- Titalls billioner (totaler i MoE-stil). Andre rapporter antyder at GPT-5 (eller noen GPT-5-varianter) bruker en blanding av eksperter-tilnærming der total Antall parametere på tvers av alle eksperter kan nå dusinvis av billioner – for eksempel har en påstått MoE-konfigurasjon med 52.5 billioner parametere sirkulert i bransjekommentarer. MoE-systemer aktiverer bare et delsett av eksperter per token, så «totale parametere» og «aktive parametere per videresending» er svært forskjellige målinger.
- Konservative tolkninger som unngår et enkelt tall. Noen tekniske artikler og aggregatorer understreker at parameterantall alene er en dårlig representasjon, og nekter derfor å gi et definitivt tall. De foretrekker å analysere ytelse, latens, prising og arkitekturmessige avveininger.
Disse forskjellene er viktige: en påstand om «1.8T tetthet» og en påstand om «50T MoE totalt» er ikke direkte sammenlignbare – førstnevnte innebærer en tett matrise brukt på hvert token, sistnevnte innebærer et sparsomt aktiveringsmønster som gjør effektiv beregning og minnebruk svært forskjellig.
Hvordan kan ulike kilder produsere så forskjellige tall?
Det er flere tekniske og kontekstuelle årsaker til at estimatene avviker.
(a) Tette vs. sparsomme (blanding av eksperter) arkitekturer
En tett transformator bruker de samme vektmatrisene på hvert token; en tett modells parameterantall er antallet lagrede vekter. En MoE-modell lagrer mange ekspertundermodeller, men aktiverer bare et lite delsett per token. Folk rapporterer noen ganger at total antall ekspertparametere (som kan være enormt) mens andre rapporterer en effektiv antall aktiverte parametere per token (mye mindre). Denne uoverensstemmelsen gir svært forskjellige overskriftstall.
(b) Parameterdeling og effektive representasjoner
Moderne produksjonsmodeller bruker ofte parameterdelingstriks, lavrangerte adaptere eller aggressiv kvantisering. Disse reduserer minnefotavtrykket og endrer hvordan du bør telle "parametere" for praktisk kapasitet. To modeller med samme råparameterantall kan oppføre seg svært forskjellig hvis den ene bruker delte vekter eller komprimering.
(c) Økonomi og produktemballasje rettet mot publikum
Selskaper kan eksponere ulike modeller varianter (f.eks. GPT-5, GPT-5-mini, GPT-5-instant) med forskjellige interne størrelser og kostnadsprofiler. Prissetting, latens og gjennomstrømning for disse variantene gir analytikere indirekte ledetråder – men disse ledetrådene krever antagelser om batching, maskinvare- og programvarestabler som introduserer feil.
(d) Bevisst taushetsplikt og konkurransemessige årsaker
OpenAI og andre selskaper behandler i økende grad visse arkitekturdetaljer som proprietære. Det reduserer hva man kan lære av telling av første prinsipper og tvinger fellesskapet til å stole på indirekte slutninger (benchmarks, latens, rapporterte infrastrukturpartnere), som er støyende.
Hvilke av de publiserte estimatene er mest troverdige?
Kort vurdering
Ingen offentlig kilde er autoritativ; troverdighet avhenger av metoder:
- Analyser som triangulerer fra referanseindekser, prising og inferensforsinkelse (f.eks. nøye tekniske blogger fra bransjen) er nyttige, men nødvendigvis omtrentlige.
- Påstander om enorme totale parameterantall er plausible if Arkitekturen er basert på MoE – men disse totalene er ikke direkte sammenlignbare med tette modeller og kommer ofte fra ekstrapolering snarere enn primære bevis. Behandle dem som en annen målestokk.
- OpenAIs stillhet på tallet er i seg selv et viktig datapunkt: selskapet vektlegger atferd, sikkerhet og API-kontroller fremfor råtall.
Hvordan veie tallene
Hvis du trenger en arbeidsforutsetning for prosjektering eller anskaffelser: modell atferd (forsinkelse, gjennomstrømning, kostnad per token, korrekthet på oppgavene dine) betyr mer enn en ubekreftet parametertotal. Hvis du må bruke et numerisk estimat for modelleringskostnader, anta konservativt en lav billion ordenstørrelse med mindre du har direkte bevis på MoE og dens aktiveringsmønstre; hvis MoE er til stede, spør om metrikken er total vs aktiv parametere før tallet brukes til kapasitetsplanlegging.
Forutsier parameterantall fortsatt ytelse?
Kort svar: til dels, men mindre pålitelig enn før.
Det historiske synet
Skaleringslover viste en sterk korrelasjon mellom modellstørrelse, beregning og ytelse for visse referansepunkter. Økende parametere (og matchende beregning/data) har historisk sett forbedret funksjonene på en forutsigbar måte. Disse lovene forutsetter imidlertid lignende arkitekturer og treningsregimer.
De moderne forbeholdene
I dag kan arkitektoniske innovasjoner (ekspertblanding, bedre optimalisering, tankekjedeopplæring, instruksjonsjustering), kurering av treningsdata og målrettet finjustering (RLHF, integrering av verktøybruk) øke kapasiteten mye mer per parameter enn naiv skalering. OpenAIs GPT-5-kunngjøringer vektlegger resonneringskontroller og utviklerparametere som verbosity og reasoning_effort – designvalg som endrer brukeropplevelsen uten at noen trenger å vite antall parametre.
Så: parameterantall er en prediktor blant mange; det er verken nødvendig eller tilstrekkelig for å karakterisere modellens nytteverdi.
Hva sier de siste nyhetsartiklene om GPT-5 utover størrelse?
Nyere rapportering fokuserer på kapasitet, sikkerhet og produktvalg snarere enn rå skala. Nyhetskanaler har dekket OpenAIs påstander om at GPT-5 reduserer politisk skjevhet i resultatene, at nye endringer i aldersbegrensninger og innholdspolitikk er på vei, og at OpenAI itererer for å gjøre modellen både mer nyttig og mer kontrollerbar for utviklere. Dette er produkt- og policysignaler som er viktigere i praksis enn en ikke-offentliggjort parametertelling.
Praktiske endringer i produktet
OpenAIs utviklermateriell annonserer nye API-parametere (ordrenivå, resonneringsinnsats, tilpassede verktøy) som er utformet for å la utviklere avveie hastighet, detaljer og tankedybde. Disse knappene er konkrete og umiddelbart brukbare for utviklere som må bestemme hvilken GPT-5-variant eller innstilling som passer til produktet deres.
Hva bør forskere og ingeniører gjøre hvis de trenger å planlegge kapasitet eller kostnader?
Ikke stol på et enkelt «parameter»-tall
Bruk empirisk benchmarking på arbeidsmengden din. Mål latens, gjennomstrømning, tokenkostnad og nøyaktighet på representative ledetekster. Disse målingene er hva du betaler for og hva brukerne dine vil oppleve. Modeller med lignende parameterantall kan ha svært forskjellige kostnader i den virkelige verden.
Hvis du må velge en parameterbasert antagelse
Dokumenter om du er modeller total parametere (nyttige for lagring og noen lisensdiskusjoner) versus aktiv parametere per token (nyttig for runtime-minne/beregning). Hvis et offentlig estimat brukes, oppgi kilden og forutsetningene (MoE vs. tetthet, kvantisering, om vekter deles).
Overvåk offisielle dokumenter og OpenAIs uttalte endringer
OpenAI publiserer API-funksjoner og priser som direkte påvirker kostnadene. Disse er mer handlingsrettede enn spekulative parameterantall. Se utviklersidene og utgivelsesnotatene for variantnavn, priser og latensnivåer.
Så – hvor mange parametere har GPT-5 til slutt?
Det er ikke noe enkelt autoritativt offentlig svar fordi OpenAI ikke har publisert et parameterantall, og tredjepartsestimater avviker. Den beste, ærlige oppsummeringen:
- OpenAI: Ingen offentlig parametertelling; fokus er på funksjonalitet, sikkerhet og utviklerkontroller.
- Uavhengige forsiktige estimater: Mange analyser tyder på en lav billion ordensstørrelse (≈1.7–1.8T) hvis du modellerer GPT-5 som en tett transformator av skalert størrelse. Behandle dette som et estimat, ikke et faktum.
- MoE/totalparameterkrav: Det finnes påstander i omløp (f.eks. ~52.5T) som refererer til total ekspertkapasitet i en hypotetisk MoE-konfigurasjon. Disse er ikke direkte sammenlignbare med tette tellinger og er avhengige av aktiveringsatferd.
Avsluttende konklusjoner
- Parametertellingene er informative, men ufullstendige. De bidrar til å bygge intuisjon om skala, men moderne LLM-kapasitet er avhengig av arkitektur, treningsdata, beregning og finjustering.
- OpenAI publiserer ikke parametertotalen for GPT-5. Analytikere er derfor avhengige av indirekte signaler og antagelser; forvent en rekke estimater.
- MoE-totaler vs. tette tellinger: Hvis du ser overskriften «titalls billioner», sjekk om den refererer til totalt antall eksperter fra MoE or aktive parametere per token – de er ikke like.
- Referanseindekser slår spekulasjoner når det gjelder produktbeslutninger. Mål modellen på oppgavene du er interessert i (nøyaktighet, latens, kostnad). API-innstillingene OpenAI tilbyr (ordnivå, resonneringsinnsats) vil sannsynligvis bety mer enn et ubekreftet totalt parametertall.
Hvordan kan man ringe GPT-5 API billigere?
CometAPI er en enhetlig API-plattform som samler over 500 AI-modeller fra ledende leverandører – som OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i ett enkelt, utviklervennlig grensesnitt. Ved å tilby konsistent autentisering, forespørselsformatering og svarhåndtering, forenkler CometAPI dramatisk integreringen av AI-funksjoner i applikasjonene dine. Enten du bygger chatboter, bildegeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipeliner, lar CometAPI deg iterere raskere, kontrollere kostnader og forbli leverandøruavhengig – alt samtidig som du utnytter de nyeste gjennombruddene på tvers av AI-økosystemet.
Utviklere har tilgang GPT-5 og GPT-5 Pro API gjennom Comet API, den nyeste modellversjonen er alltid oppdatert med den offisielle nettsiden. For å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.
Klar til å dra? → Registrer deg for CometAPI i dag !
Hvis du vil vite flere tips, guider og nyheter om AI, følg oss på VK, X og Discord!
