A OpenAI não publicou uma contagem oficial de parâmetros para GPT-5 — de cerca de 1.7–1.8 trilhões de parâmetros (estimativas de estilo de modelo denso) para dezenas de trilhões se considerarmos a capacidade total das arquiteturas do estilo Mixture-of-Experts (MoE). Nenhum desses números é oficialmente confirmado, e as diferenças na arquitetura (densa vs. MoE), compartilhamento de parâmetros, esparsidade e quantização tornam um único número principal enganoso.
O que a OpenAI diz sobre o tamanho e a arquitetura do GPT-5?
Os materiais públicos da OpenAI sobre o GPT-5 enfatizam recursos, APIs e novos controles em vez de contagens brutas de parâmetros. As páginas de produtos e desenvolvedores da empresa apresentam os recursos do GPT-5 — codificação aprimorada, um novo verbosity parâmetro e novos controles de raciocínio — mas não divulgar um valor de “parâmetros = X”. Por exemplo, as páginas oficiais do GPT-5 e a documentação do desenvolvedor da OpenAI descrevem recursos e botões de configuração, mas omitem uma especificação de contagem de parâmetros.
Por que esse silêncio importa
A contagem de parâmetros costumava ser uma abreviação simples para a escala do modelo. Hoje, ela é menos informativa por si só: escolhas de design do modelo (mistura de especialistas, compartilhamento de parâmetros, quantização), computação de treinamento, qualidade dos dados e alterações algorítmicas podem produzir grandes diferenças de capacidade sem uma alteração proporcional nos totais de parâmetros publicados. O foco da OpenAI em recursos e melhorias de segurança reflete essa mudança: eles destacam o desempenho, os testes de segurança e os controles de API mais do que o tamanho bruto.
Quais estimativas independentes existem — e qual a extensão de suas diferenças?
Como a OpenAI não publicou o número, nossa equipe faz uma estimativa com base em diversos cenários que geraram estimativas e hipóteses. Elas se agrupam em algumas categorias:
- ~1.7–1.8 trilhões de parâmetros (estimativa de estilo denso). Várias análises comparam o desempenho de referência, os preços e a escala histórica para estimar que o GPT-5 está na faixa de parâmetros de um trilhão — ordem de magnitude semelhante a algumas estimativas para o GPT-4. Essas estimativas são cautelosas e tratam o GPT-5 como um modelo denso de escala estendida, em vez de um enorme sistema MoE.
- Dezenas de trilhões (totais no estilo do Ministério da Educação). Outros relatórios sugerem que o GPT-5 (ou algumas variantes do GPT-5) usam uma abordagem de mistura de especialistas, onde o total O número de parâmetros entre todos os especialistas pode chegar a dezenas de trilhões — por exemplo, uma suposta configuração MoE de 52.5 trilhões de parâmetros circulou em comentários do setor. Os sistemas MoE ativam apenas um subconjunto de especialistas por token, portanto, "parâmetros totais" e "parâmetros ativos por passagem direta" são métricas muito diferentes.
- Considerações conservadoras que evitam um único número. Alguns artigos técnicos e agregadores enfatizam que a contagem de parâmetros por si só é um indicador ruim e, portanto, se recusam a fornecer um número definitivo, preferindo analisar desempenho, latência, preço e compensações arquitetônicas.
Essas diferenças são importantes: uma afirmação de "1.8T denso" e uma de "50T MoE total" não são diretamente comparáveis — a primeira implica uma matriz densa aplicada em cada token, a última implica um padrão de ativação esparso que torna o uso efetivo da computação e da memória muito diferente.
Como diferentes fontes podem produzir números tão diferentes?
Há várias razões técnicas e contextuais pelas quais as estimativas divergem.
(a) Arquiteturas densas vs. esparsas (mistura de especialistas)
Um transformador denso aplica as mesmas matrizes de peso a cada token; a contagem de parâmetros de um modelo denso é o número de pesos armazenados. Um modelo MoE armazena muitos submodelos especialistas, mas ativa apenas um pequeno subconjunto por token. Às vezes, as pessoas relatam o total contagem de parâmetros de especialistas (que podem ser enormes), enquanto outros relatam uma eficaz contagem de parâmetros ativados por token (muito menor). Essa incompatibilidade produz números de manchetes muito diferentes.
(b) Compartilhamento de parâmetros e representações eficientes
Modelos de produção modernos frequentemente utilizam truques de compartilhamento de parâmetros, adaptadores de baixa classificação ou quantização agressiva. Isso reduz o consumo de memória e altera a forma como você deve contar "parâmetros" para capacidade prática. Dois modelos com a mesma contagem de parâmetros brutos podem se comportar de forma muito diferente se um deles usar pesos compartilhados ou compressão.
(c) Economia voltada para o público e embalagem de produtos
As empresas podem expor diferentes modelos variantes (por exemplo, GPT-5, GPT-5-mini, GPT-5-instant) com diferentes tamanhos internos e perfis de custo. O preço, a latência e a taxa de transferência dessas variantes fornecem aos analistas pistas indiretas — mas essas pistas exigem suposições sobre lotes, pilhas de hardware e software que introduzem erros.
(d) Não divulgação deliberada e razões competitivas
A OpenAI e outras empresas tratam cada vez mais certos detalhes da arquitetura como proprietários. Isso reduz o que pode ser aprendido com a contagem de primeiros princípios e força a comunidade a confiar em inferências indiretas (benchmarks, latência, parceiros de infraestrutura relatados), que são ruidosas.
Quais das estimativas publicadas são as mais confiáveis?
Avaliação curta
Nenhuma fonte pública é confiável; a credibilidade depende de métodos:
- Análises que triangulam a partir de benchmarks, preços e latência de inferência (por exemplo, blogs técnicos cuidadosos do setor) são úteis, mas necessariamente aproximados.
- Alegações de enormes contagens totais de parâmetros são plausíveis if A arquitetura é MoE — mas esses totais não são diretamente comparáveis a modelos densos e frequentemente provêm de extrapolação e não de evidências primárias. Trate-os como uma métrica diferente.
- O silêncio da OpenAI o número é, por si só, um dado importante: a empresa está enfatizando o comportamento, a segurança e os controles de API em detrimento das contagens brutas.
Como ponderar os números
Se você precisa de uma suposição de trabalho para engenharia ou aquisição: modelo comportamento (latência, taxa de transferência, custo por token, correção em suas tarefas) importa mais do que um total de parâmetros não verificado. Se você precisar usar uma estimativa numérica para modelar o custo, assuma conservadoramente um baixo trilhão ordem de magnitude, a menos que você tenha evidências diretas de MoE e seus padrões de ativação; se MoE estiver presente, pergunte se a métrica é total vs ativo parâmetros antes de usar o número para planejamento de capacidade.
A contagem de parâmetros ainda prevê o desempenho?
Resposta curta: parcialmente, mas de forma menos confiável do que antes.
A visão histórica
As leis de escala mostraram uma forte correlação entre tamanho do modelo, computação e desempenho para determinados benchmarks. O aumento de parâmetros (e computação/dados correspondentes) historicamente melhorou as capacidades de forma previsível. No entanto, essas leis pressupõem arquiteturas e regimes de treinamento semelhantes.
As advertências modernas
Hoje, inovações arquitetônicas (mistura de especialistas, melhor otimização, treinamento de cadeia de pensamento, ajuste de instruções), curadoria de dados de treinamento e ajuste fino direcionado (RLHF, integração do uso de ferramentas) podem aumentar a capacidade por parâmetro muito mais do que o escalonamento ingênuo. Os anúncios do GPT-5 da OpenAI enfatizam controles de raciocínio e parâmetros do desenvolvedor como verbosity e reasoning_effort — escolhas de design que mudam a experiência do usuário sem que ninguém precise saber uma única contagem de parâmetros.
Então: a contagem de parâmetros é um preditor entre muitos; não é necessário nem suficiente para caracterizar a utilidade do modelo.
O que as últimas notícias dizem sobre o GPT-5 além do tamanho?
Reportagens recentes focam em capacidade, segurança e escolhas de produtos, em vez de escala bruta. Veículos de comunicação noticiaram as alegações da OpenAI de que o GPT-5 reduz o viés político em seus resultados, que novas mudanças na restrição de idade e na política de conteúdo estão por vir e que a OpenAI está iterando para tornar o modelo mais útil e mais controlável para desenvolvedores. Esses são sinais de produto e política que importam mais na prática do que uma contagem de parâmetros não divulgada.
Mudanças práticas no produto
Os materiais para desenvolvedores da OpenAI anunciam novos parâmetros de API (detalhamento, esforço de raciocínio, ferramentas personalizadas) projetados para permitir que os desenvolvedores negociem velocidade, detalhes e profundidade de pensamento. Esses botões são concretos e imediatamente acionáveis para desenvolvedores que precisam decidir qual variante ou configuração do GPT-5 se adapta ao seu produto.
O que pesquisadores e engenheiros devem fazer se precisarem planejar capacidade ou custo?
Não confie em um único número de “parâmetros”
Uso benchmarking empírico na sua carga de trabalho. Meça latência, taxa de transferência, custo de token e precisão em prompts representativos. Essas métricas são o que você pagará e o que seus usuários experimentarão. Modelos com contagens de parâmetros semelhantes podem ter custos reais muito diferentes.
Se você deve escolher uma suposição baseada em parâmetros
Documente se você está modelando total parâmetros (úteis para armazenamento e algumas discussões de licenciamento) versus ativo Parâmetros por token (útil para memória/computação em tempo de execução). Se uma estimativa pública for usada, cite sua fonte e suas premissas (MoE vs. denso, quantização, se os pesos são compartilhados).
Monitore os documentos oficiais e as mudanças declaradas pela OpenAI
A OpenAI publica recursos e preços de API que afetam diretamente o custo; esses são mais acionáveis do que contagens especulativas de parâmetros. Consulte as páginas do desenvolvedor e as notas de lançamento para obter nomes de variantes, preços e níveis de latência.
Então, quantos parâmetros o GPT-5 tem, afinal?
Não há nenhuma resposta pública única e autorizada porque a OpenAI não publicou uma contagem de parâmetros e as estimativas de terceiros divergem. O melhor e mais honesto resumo:
- OpenAI: Nenhuma contagem de parâmetros públicos; o foco está na capacidade, segurança e controles do desenvolvedor.
- Estimativas cautelosas independentes: Muitas análises sugerem uma baixo trilhão ordem de grandeza (≈1.7–1.8T) se você modelar o GPT-5 como um transformador denso de tamanho escalonado. Trate isso como uma estimativa, não como um fato.
- Alegações de MoE/parâmetro total: Existem alegações circulantes (por exemplo, ~52.5T) que se referem à capacidade total de especialistas em uma configuração hipotética de MoE. Essas alegações não são diretamente comparáveis a contagens densas e dependem do comportamento de ativação.
Conclusões finais
- As contagens de parâmetros são informativas, mas incompletas. Eles ajudam a desenvolver a intuição sobre escala, mas a capacidade moderna de LLM depende de arquitetura, dados de treinamento, computação e ajuste fino.
- O OpenAI não publica o total de parâmetros do GPT-5. Os analistas, portanto, confiam em sinais e suposições indiretas; esperam uma variedade de estimativas.
- Totais de MoE vs. contagens densas: Se você vir uma manchete “dezenas de trilhões”, verifique se ela se refere a total de especialistas do MoE or parâmetros ativos por token — elas não são iguais.
- Os benchmarks superam as especulações em decisões sobre produtos. Meça o modelo com base nas tarefas que lhe interessam (precisão, latência, custo). As configurações da API fornecidas pelo OpenAI (detalhamento, esforço de raciocínio) provavelmente serão mais importantes do que um número total de parâmetros não verificado.
Como chamar a API GPT-5 de forma mais barata?
A CometAPI é uma plataforma de API unificada que agrega mais de 500 modelos de IA de provedores líderes — como a série GPT da OpenAI, a Gemini do Google, a Claude da Anthropic, a Midjourney e a Suno, entre outros — em uma interface única e amigável ao desenvolvedor. Ao oferecer autenticação, formatação de solicitações e tratamento de respostas consistentes, a CometAPI simplifica drasticamente a integração de recursos de IA em seus aplicativos. Seja para criar chatbots, geradores de imagens, compositores musicais ou pipelines de análise baseados em dados, a CometAPI permite iterar mais rapidamente, controlar custos e permanecer independente de fornecedores — tudo isso enquanto aproveita os avanços mais recentes em todo o ecossistema de IA.
Os desenvolvedores podem acessar GPT-5 e API GPT-5 Pro através do CometAPI, a versão mais recente do modelo está sempre atualizado com o site oficial. Para começar, explore as capacidades do modelo no Playground e consulte o Guia de API para obter instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login no CometAPI e obtido a chave da API. CometAPI oferecem um preço muito mais baixo que o preço oficial para ajudar você a se integrar.
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