OpenAI, GPT-5 için resmi bir parametre sayısı yayınlamadı — yaklaşık 1.7–1.8 trilyon parametre (yoğun model tarzı tahminler) onlarca trilyon Uzman Karışımı (MoE) tarzı mimarilerin toplam kapasitesini hesaba katarsanız, bu sayıların hiçbiri resmi olarak doğrulanmamıştır ve mimarideki (yoğun ve MoE), parametre paylaşımındaki, seyreklikteki ve nicemlemedeki farklılıklar, tek bir başlıktaki sayıyı yanıltıcı hale getirir.
OpenAI, GPT-5'in boyutu ve mimarisi hakkında ne diyor?
OpenAI'nin GPT-5 hakkındaki herkese açık materyalleri, ham parametre sayımları yerine yeteneklere, API'lere ve yeni kontrollere vurgu yapıyor. Şirketin ürün ve geliştirici sayfaları, GPT-5'in özelliklerini tanıtıyor: geliştirilmiş kodlama, yeni bir verbosity parametre ve yeni muhakeme kontrolleri — ama yapın değil "parametreler = X" rakamını açıklayın. Örneğin, OpenAI'nin resmi GPT-5 sayfaları ve geliştirici belgeleri, yetenekleri ve yapılandırma düğmelerini açıklar, ancak parametre sayısı spesifikasyonunu atlar.
Bu sessizliğin önemi nedir?
Parametre sayıları eskiden model ölçeği için basit bir kısaltmaydı. Günümüzde ise tek başlarına daha az bilgilendiriciler: model tasarım seçimleri (Uzman Karışımı, parametre paylaşımı, niceleme), eğitim hesaplaması, veri kalitesi ve algoritmik değişiklikler, yayınlanan parametre toplamlarında orantılı bir değişiklik olmaksızın büyük yetenek farklılıkları yaratabilir. OpenAI'nin özelliklere ve güvenlik iyileştirmelerine odaklanması bu değişimi yansıtıyor: ham boyuttan çok performansı, güvenlik testlerini ve API kontrollerini ön plana çıkarıyorlar.
Hangi bağımsız tahminler mevcut ve bunlar ne kadar farklılık gösteriyor?
OpenAI bu sayıyı yayınlamadığı için, ekibimiz tahmin ve hipotezler üreten çeşitli senaryolara dayanarak bir tahminde bulunuyor. Bunlar birkaç kategoriye ayrılıyor:
- ~1.7–1.8 trilyon parametre (yoğun stil tahmini). Çeşitli analizler, GPT-5'in düşük trilyon parametre aralığında olduğunu tahmin etmek için kıyaslama performansını, fiyatlandırmayı ve tarihsel ölçeklendirmeyi karşılaştırır; bu, GPT-4 için yapılan bazı tahminlerle benzer bir büyüklük sırasıdır. Bu tahminler temkinlidir ve GPT-5'i devasa bir MoE sistemi yerine, genişletilmiş ölçeğin yoğun bir modeli olarak ele alır.
- Onlarca trilyon (MEB tarzı toplamlar). Diğer raporlar, GPT-5'in (veya bazı GPT-5 varyantlarının) Uzmanların Karışımı yaklaşımını kullandığını ileri sürmektedir. Genel Toplam Tüm uzmanlardaki parametre sayısı onlarca trilyona ulaşabilir; örneğin, sektör yorumlarında 52.5 trilyon parametreli bir MoE yapılandırması olduğu iddia edilmiştir. MoE sistemleri, token başına yalnızca belirli bir uzman alt kümesini etkinleştirir, bu nedenle "toplam parametreler" ve "ileri geçiş başına etkin parametreler" çok farklı ölçütlerdir.
- Tek bir rakamdan kaçınan muhafazakar yaklaşımlar. Bazı teknik makaleler ve toplayıcılar, parametre sayısının tek başına yetersiz bir gösterge olduğunu vurguluyor ve bu nedenle kesin bir rakam vermekten kaçınarak, performansı, gecikmeyi, fiyatlandırmayı ve mimari dengeleri analiz etmeyi tercih ediyor.
Bu farklılıklar önemlidir: "1.8T yoğun" ve "50T MoE toplam" iddiaları doğrudan karşılaştırılabilir değildir; ilki her jetona uygulanan yoğun bir matris anlamına gelirken, ikincisi etkili hesaplama ve bellek kullanımını çok farklı kılan seyrek bir etkinleştirme modelini ifade eder.
Farklı kaynaklar nasıl bu kadar farklı sayılar üretebiliyor?
Tahminlerin birbirinden farklılaşmasının birkaç teknik ve bağlamsal nedeni bulunmaktadır.
(a) Yoğun ve seyrek (Uzman Karışımı) mimariler
Yoğun bir dönüştürücü, her jetona aynı ağırlık matrislerini uygular; yoğun bir modelin parametre sayısı, depolanan ağırlıkların sayısıdır. Bir MoE modeli birçok uzman alt modelini depolar, ancak jeton başına yalnızca küçük bir alt kümeyi etkinleştirir. İnsanlar bazen Genel Toplam uzman parametrelerinin sayısı (ki bunlar çok büyük olabilir) bildirilirken, diğerleri etkili Jeton başına etkinleştirilen parametre sayısı (çok daha küçük). Bu uyumsuzluk, çok farklı başlık sayıları üretir.
(b) Parametre paylaşımı ve verimli temsiller
Modern üretim modelleri genellikle parametre paylaşım hileleri, düşük seviyeli adaptörler veya agresif nicemleme kullanır. Bunlar bellek alanını azaltır ve pratik kapasite için "parametreleri" nasıl saymanız gerektiğini değiştirir. Aynı ham parametre sayısına sahip iki model, biri paylaşımlı ağırlıklar veya sıkıştırma kullanıyorsa çok farklı davranabilir.
(c) Kamuya açık ekonomi ve ürün paketleme
Şirketler farklı bir model ortaya koyabilir varyantları (örneğin, GPT-5, GPT-5-mini, GPT-5-instant) farklı dahili boyutlara ve maliyet profillerine sahiptir. Bu varyantların fiyatlandırması, gecikme süresi ve işlem hacmi, analistlere dolaylı ipuçları verir; ancak bu ipuçları, hataya neden olan toplu işlem, donanım ve yazılım yığınları hakkında varsayımlar gerektirir.
(d) Kasıtlı olarak ifşa etmeme ve rekabet nedenleri
OpenAI ve diğer şirketler, belirli mimari ayrıntıları giderek daha fazla tescilli olarak ele alıyor. Bu durum, temel ilkelere dayalı hesaplamalardan öğrenilebilecekleri azaltıyor ve topluluğu, gürültülü olan dolaylı çıkarımlara (kıyaslamalar, gecikme süresi, bildirilen altyapı ortakları) güvenmeye zorluyor.
Yayımlanan tahminlerden hangileri en güvenilir?
Kısa değerlendirme
Hiçbir kamu kaynağı tek başına yetkili değildir; güvenilirlik yöntemlere bağlıdır:
- Karşılaştırma ölçütlerinden, fiyatlandırmadan ve çıkarım gecikmesinden üçgenleme yapan analizler (örneğin, dikkatli endüstri teknik blogları) yararlıdır ancak zorunlu olarak yaklaşıktır.
- Toplam parametre sayılarının muazzam olduğu iddiaları makul if Mimari MoE'dir; ancak bu toplamlar yoğun modellerle doğrudan karşılaştırılamaz ve genellikle birincil kanıtlardan ziyade ekstrapolasyondan gelir. Bunları farklı bir ölçüt olarak ele alın.
- OpenAI'nin sessizliği Sayının kendisi başlı başına önemli bir veri noktasıdır: Şirket, ham sayımlar yerine davranış, güvenlik ve API kontrollerine vurgu yapıyor.
Sayıları nasıl tartabiliriz?
Mühendislik veya tedarik için çalışan bir varsayıma ihtiyacınız varsa: model davranış (gecikme, verim, belirteç başına maliyet, görevlerinizdeki doğruluk) doğrulanmamış bir parametre toplamından daha önemlidir. Maliyet modellemesi için sayısal bir tahmin kullanmanız gerekiyorsa, muhafazakar bir şekilde şunu varsayın: düşük trilyon MoE ve aktivasyon kalıplarına dair doğrudan kanıtınız yoksa büyüklük sırasına göre sıralayın; MoE mevcutsa, metriğin geçerli olup olmadığını sorun Genel Toplam vs aktif Kapasite planlaması için sayıyı kullanmadan önce parametreleri kontrol edin.
Parametre sayısı hala performansı öngörüyor mu?
Kısa cevap: kısmen, ancak eskisinden daha az güvenilir.
Tarihsel bakış
Ölçekleme yasaları, belirli kıyaslama ölçütleri için model boyutu, işlem gücü ve performans arasında güçlü bir korelasyon göstermiştir. Parametrelerin (ve eşleşen işlem gücünün/verilerin) artırılması, tarihsel olarak yetenekleri öngörülebilir bir şekilde iyileştirmiştir. Ancak, bu yasalar benzer mimariler ve eğitim rejimleri varsaymaktadır.
Modern uyarılar
Günümüzde mimari yenilikler (Uzman Karışımı, daha iyi optimizasyon, düşünce zinciri eğitimi, talimat ayarlama), eğitim verisi düzenleme ve hedefli ince ayar (RLHF, araç kullanım entegrasyonu), basit ölçeklendirmeye kıyasla parametre başına kapasiteyi çok daha fazla artırabilir. OpenAI'nin GPT-5 duyuruları, akıl yürütme kontrollerini ve geliştirici parametrelerini vurgular: verbosity ve reasoning_effort — kimsenin tek bir parametre sayısını bilmesine gerek kalmadan kullanıcı deneyimini değiştiren tasarım seçimleri.
Yani: parametre sayısı bir Birçok öngörücü arasında; modelin yararlılığını karakterize etmek ne gerekli ne de yeterlidir.
GPT-5'in boyutu dışında son haberler neler söylüyor?
Son haberler, ham ölçekten ziyade yetenek, güvenlik ve ürün seçimlerine odaklanıyor. Haber kuruluşları, OpenAI'nin GPT-5'in çıktılarındaki siyasi önyargıyı azalttığı, yeni yaş sınırlaması ve içerik politikası değişikliklerinin yolda olduğu ve OpenAI'nin modeli geliştiriciler için hem daha kullanışlı hem de daha kontrol edilebilir hale getirmek için yinelemeler yaptığı iddialarını ele aldı. Bunlar, pratikte açıklanmayan bir parametre sayısından daha önemli olan ürün ve politika sinyalleridir.
Üründe pratik değişiklikler
OpenAI'nin geliştirici materyalleri, geliştiricilerin hız, ayrıntı ve düşünme derinliğinden ödün vermelerini sağlamak için tasarlanmış yeni API parametrelerini (ayrıntılı bilgi, akıl yürütme çabası, özel araçlar) duyuruyor. Bu düğmeler, ürünlerine hangi GPT-5 varyantının veya ayarının uygun olduğuna karar vermesi gereken geliştiriciler için somut ve anında uygulanabilir nitelikte.
Araştırmacılar ve mühendisler kapasite veya maliyet planlaması yapmaları gerektiğinde ne yapmalıdırlar?
Tek bir "parametre" sayısına güvenmeyin
Kullanım ampirik kıyaslama İş yükünüzü ölçün. Temsili istemlerde gecikmeyi, verimi, belirteç maliyetini ve doğruluğu ölçün. Bu metrikler, sizin ödeyeceğiniz ve kullanıcılarınızın deneyimleyeceği değerlerdir. Benzer parametre sayılarına sahip modellerin gerçek dünya maliyetleri çok farklı olabilir.
Parametre tabanlı bir varsayım seçmeniz gerekiyorsa
Modelleme yapıp yapmadığınızı belgelendirin Genel Toplam parametreler (depolama ve bazı lisanslama tartışmaları için yararlıdır) aktif Jeton başına parametreler (çalışma zamanı belleği/hesaplama için kullanışlıdır). Genel bir tahmin kullanılıyorsa, kaynağını ve varsayımlarını (MoE ve yoğunluk, niceleme, ağırlıkların paylaşılıp paylaşılmadığı) belirtin.
Resmi belgeleri ve OpenAI'nin belirttiği değişiklikleri izleyin
OpenAI, maliyeti doğrudan etkileyen API özellikleri ve fiyatlandırmaları yayınlar; bunlar, varsayımsal parametre sayımlarından daha uygulanabilirdir. Varyant adları, fiyatlandırma ve gecikme katmanları için geliştirici sayfalarını ve sürüm notlarını takip edin.
Peki GPT-5'in kaç parametresi var?
Var tek bir yetkili kamu cevabı yok Çünkü OpenAI henüz bir parametre sayısı yayınlamadı ve üçüncü taraf tahminleri farklılık gösteriyor. En iyi ve dürüst özet:
- Açık AI: Genel parametre sayımı yok; odak noktası yetenek, güvenlik ve geliştirici kontrolleri.
- Bağımsız ihtiyatlı tahminler: Birçok analiz şunu öneriyor: düşük trilyon GPT-5'i ölçekli boyutta yoğun bir transformatör olarak modellerseniz, büyüklük sırası (≈1.7–1.8T) olacaktır. Bunu bir tahmin olarak ele alın, bir gerçek olarak değil.
- MoE/toplam parametre iddiaları: Varsayımsal bir MoE konfigürasyonunda toplam uzman kapasitesine atıfta bulunan dolaşımda olan iddialar (örneğin, ~52.5T) mevcuttur. Bunlar, yoğun sayımlarla doğrudan karşılaştırılamaz ve aktivasyon davranışına bağlıdır.
Son paketler
- Parametre sayıları bilgilendiricidir ancak eksiktir. Ölçek hakkında sezgi oluşturmaya yardımcı olurlar, ancak modern LLM yeteneği mimariye, eğitim verilerine, hesaplamaya ve ince ayara bağlıdır.
- OpenAI GPT-5'in parametre toplamını yayınlamaz. Bu nedenle analistler dolaylı sinyallere ve varsayımlara güvenir; bir dizi tahmin beklerler.
- MoE toplamları ve yoğun sayımlar: "Onlarca trilyon" başlığını görürseniz, bunun şu anlama gelip gelmediğini kontrol edin: toplam MoE uzmanları or belirteç başına etkin parametreler — aynı değiller.
- Ürün kararlarında kıyaslamalar spekülasyonları geride bıraktı. Modeli önemsediğiniz görevler (doğruluk, gecikme süresi, maliyet) üzerinden ölçün. OpenAI'nin sağladığı API ayarları (ayrıntılı bilgi, muhakeme gücü), doğrulanmamış toplam parametre sayısından muhtemelen daha önemli olacaktır.
GPT-5 API'sini daha ucuza nasıl çağırabilirim?
CometAPI, OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın Gemini, Anthropic'in Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla AI modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde toplayan birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, AI yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, görüntü oluşturucular, müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanızı, maliyetleri kontrol etmenizi ve satıcıdan bağımsız kalmanızı sağlar; tüm bunları yaparken AI ekosistemindeki en son atılımlardan yararlanırsınız.
Geliştiriciler erişebilir GPT 5 ve GPT-5 Pro API CometAPI aracılığıyla, en son model versiyonu Resmi web sitesi aracılığıyla sürekli güncellenmektedir. Başlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin. Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.
Gitmeye hazır mısınız?→ Bugün CometAPI'ye kaydolun !
Yapay zeka hakkında daha fazla ipucu, kılavuz ve haber öğrenmek istiyorsanız bizi takip edin VK, X ve Katılın!
