И действительно, на прошлой неделе Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, дал пять: GPT 5. Полтора часа прямой трансляции, чтобы представить новую модель GPT 5, которая может похвастаться пятью значительными изменениями или, по словам Альтмана, «важным обновлением» модели GPT.
Мы далеки от незабываемой презентации iPhone в 2007 году. Более интимная обстановка (гостиная), где после краткого вступления Сэма Альтмана выступили различные сотрудники генерального директора, чтобы подробно рассказать о 5 основных изменениях в модели, которые нас интересуют.
1. Vibe coding. Нам это кажется самым важным аспектом, возможно, единственным, заслуживающим внимания. GPT просят создать программное обеспечение, указав его характеристики, и, похоже, новая модель способна создать практически готовый продукт. Кажется, что, описывая ощущение или настроение, ИИ способен создать динамичный веб-сайт (не только HTML и CSS, но и соответствующий код JavaScript), соответствующий этим эмоциям.
2. Размеры. GPT 5 доступен в 3 версиях: стандартной, мини и нано (доступна только через API). Бесплатные пользователи ChatGPT будут иметь доступ как к стандартной, так и к мини-версии, а подписчики ChatGPT Plus будут пользоваться более высокими лимитами использования по всем направлениям. Пользователь US Pro, который платит 200 долларов в месяц, получит неограниченный доступ к GPT-5, а также к более мощной модели gpt-5-pro и gpt-5-thinking. Обе модели требуют больше времени для предоставления ответов, но дают более глубокие и взвешенные ответы.
3. Персонализация. Тон делает музыку. И действительно, с GPT 5 пользователь сможет выбрать тип взаимодействия, который ему нравится. Помимо стандартного варианта, предлагаемого ChatGPT, пользователь может запросить «Cynic» для получения саркастических ответов, «Listener» для взаимодействия с понимающим собеседником, который также позволяет высказаться, а также «Nerd», который не нуждается в объяснениях, и «Robot» для чисто механических ответов, которые, как мы предполагаем, будут использоваться для научных консультаций.
4. Голос. OpenAI запускает значительно улучшенную версию голосового взаимодействия, которая не только работает с настраиваемыми GPT, но и адаптирует тон и стиль разговора в соответствии с инструкциями пользователя и общей атмосферой. Пользователь может попросить ИИ о более живом, более медленном, более теплом голосовом взаимодействии или о чем-либо еще, что он пожелает. Для пользователей ChatGPT Plus голосовые ответы уже сейчас практически неограниченны. Бесплатные пользователи также продолжают иметь доступ к этой функции, с несколькими часами в день для общения без помощи рук. Для упрощения старый стандартный голосовой режим будет полностью удален в течение месяца. После этого все смогут воспользоваться обновленным интерфейсом.
5. Google. Вероятно, уже на этой неделе пользователи ChatGPT Pro смогут напрямую подключить Gmail, Google Calendar и Google Contacts к ChatGPT. Это означает, что больше не нужно будет переключаться между вкладками, чтобы проверить, свободен ли вы в следующий вторник, или искать в разговорах то письмо, на которое вы наверняка забыли ответить. После подключения ChatGPT будет извлекать все необходимое, чтобы помочь пользователю ответить на вопросы. OpenAI заверила пользователей, что будет извлекать только самое необходимое и только тогда, когда это будет полезно. Не нужно будет говорить «проверь мой календарь» или «найди этот контакт». ИИ сделает это по запросу: предположим, пользователю нужно назначить встречу; ИИ выберет время и напишет электронное письмо от имени самого пользователя. Другие уровни подписки получат доступ к подключениям в ближайшем будущем, расширив эту функцию за пределы версии Pro.
Однако главным ограничением этого «важного обновления» кажется неспособность преодолеть предел AGI. Как уже упоминалось в нашем подробном обзоре от 13 июня 2025 года, искусственный общий интеллект стремится воспроизвести когнитивные способности человека, но остается чисто теоретической задачей, которую GPT 5 определенно не решает. Главной технической инновацией, лежащей в основе GPT-5, кажется внедрение «маршрутизатора». Он решает, какой модели GPT делегировать задачу, когда задается вопрос, по сути, задаваясь вопросом, сколько усилий вложить в вычисление ответов. Варианты делегирования включают предыдущие, текущие (включая gpt-5-thinking — и пока не ясно, что это на самом деле) и будущие модели, интегрированные в GPT. Таким образом, можно предположить, что эта модель на самом деле является лишь еще одним способом контролировать существующие модели с помощью повторяющихся запросов и заставлять их работать больше, пока не будут получены лучшие результаты, и сама по себе представляет собой более чем обоснованное подозрение о пределе, который LLM не смогут преодолеть (а именно AGI).
Чтобы лучше понять этот момент – и учитывая, что даже в нашем предыдущем исследовании от 13 июня 2025 года мы считали их само собой разумеющимися – мы считаем целесообразным сказать несколько слов о том, что такое большие языковые модели (LLM) и как они работают.
В 2017 году некоторые исследователи Google работали над новыми моделями машинного обучения (ML), способными улавливать чрезвычайно сложные схемы в длинных последовательностях слов, лежащих в основе структуры человеческого языка. Обучая их на больших объемах текста (отсюда и название «большой язык»), модели могли отвечать на запросы пользователя, сопоставляя последовательность слов с наиболее вероятным продолжением в соответствии с паттернами, присутствующими в текстовой базе данных. Эти схемы представляют собой огромные таблицы стимулов и ответов: запрос пользователя является стимулом, который запускает поиск в таблице для нахождения лучшего ответа. В то время как традиционные модели ML обучаются путем калибровки параметров модели для получения наилучшего ответа из предусмотренных в таблице, в LLM запросы можно соответствующим образом изменять, чтобы направить их к наиболее подходящим моделям или запросить их несколько раз, чтобы получить наиболее подходящий ответ. Именно это и делает «маршрутизатор» GPT 5: он разбивает более сложные запросы на более простые и сортирует их. Это может оправдать утверждение, поддерживаемое многими, что LLM не имеют дальнейших эволюционных возможностей. Чтобы дать лучшие ответы, различные модели (специализирующиеся на определенных темах) должны сотрудничать, «координируя» свою работу на основе запросов, соответствующим образом разбитых и направленных на лучшую модель, где окончательный ответ представляет собой комбинацию точных ответов. Если это так, то мы должны согласиться с теми учеными и экспертами в этой области, которые уже давно утверждают, что преодолеть текущие ограничения ИИ без выхода за рамки архитектур LLM будет невозможно.
Возвращаясь к GPT 5 и продолжая его анализ, мы замечаем, что даже качество письма, похоже, продемонстрировало лишь линейный прогресс; неплохо, но, безусловно, несовместимо с типичными экспоненциальными улучшениями, к которым нас приучила технология.
Интересным, напротив, кажется использование ИИ в математических (но также и научных) терминах и в программировании, понимаемом как производство программных решений.
Anthropic, конкурент OpenAI, до сих пор доминировал на рынке, но GPT-5 немного превзошел последнюю модель Anthropic в SWE-bench Verified, промышленном тесте на программистские способности. Это позволило OpenAI завоевать важных пользователей, в том числе команду Any sphere, чей популярный помощник по кодированию Cursor является одним из крупнейших клиентов Anthropic: Успешный переход пользователей на GPT 5 значительно увеличит годовой доход OpenAI, который уже составляет 12 миллиардов долларов (ARR) и, по прогнозам, к концу 2025 года достигнет 20 миллиардов.
На сегодняшний день OpenAi оценивается примерно в 300 миллиардов долларов, с 700 миллионами активных пользователей в неделю, многие из которых платят ежемесячные абонентские взносы от 20 до 200 долларов, которые являются основным источником дохода продукта.
Ожидается, что GPT 5 — именно благодаря своему положению по отношению к конкурентам — сможет значительно повысить оценку компании из Сан-Франциско: обсуждается новая оценка в 500 миллиардов долларов, что сделает ее самой ценной частной технологической компанией в мире. Но помимо значительного улучшения в области программирования, есть много факторов, которые заставляют быть осторожными, в том числе незначительные улучшения в способностях к рассуждению и познанию по сравнению с конкурентами, такими как Grok 4 Heavy от xAI (он набрал 42% в «Humanity’s Last Exam» по сравнению с 44% у конкурента), технологические ограничения, которые, по-видимому, представляют собой LLM, составляющие основу GPT, риск — считающийся высоким — его опасного использования (например, создание биологического оружия или новых вирусов новичками) и постоянно нависающая конкуренция со стороны Китая (DeepSeek).
Отказ от ответственности
Настоящий пост выражает личное мнение сотрудников Custodia Wealth Management, которые его подготовили. Он не является инвестиционным советом или рекомендацией, индивидуальной консультацией и не должен рассматриваться как приглашение к совершению сделок с финансовыми инструментами.
