Einige erweiterte Gedanken zu GPT-5 1) GPT-5 ist ein gutes Modell. Es scheint, dass es eine bessere Suche und Leistung bietet als o3 zuvor. 2) Es ist enttäuschend für die Leute, weil es eine inkrementelle Verbesserung ist, die keine grundlegend neuen Anwendungsfälle eröffnet. 3) Die wirklich interessante Geschichte rund um GPT-5 scheint mehr über den Wettbewerb mit Anthropic zu gehen. 4) Anthropic hat seinen Umsatz in den letzten 6 Monaten um das 4-5-fache gesteigert. OpenAI hat seinen Umsatz um das 2-fache erhöht. 5) Ein großer Teil des Umsatzwachstums von Anthropic ist auf API-Umsätze zurückzuführen, die einen viel größeren Prozentsatz des Umsatzes von Anthropic (60%) ausmachen als den Umsatz von OpenAI (25%). 6) Etwa 50% des API-Umsatzes von Anthropic stammen von seinen Cursor- und Github Copilot-Partnern. Anthropic sammelt wahrscheinlich etwa 800 Millionen Dollar Umsatz von Cursor. 7) GPT-5 scheint teilweise darauf abzuzielen, die Dominanz von Anthropic im Bereich der Codierungsagenten herauszufordern. GPT-5 ist jetzt der Standard in Cursor. 8) GPT-5 erreicht endlich die Leistung von Claude 4.1 Opus im SWE Bench Verified, was kein perfektes Maß ist, aber anscheinend ein guter Proxy für die Leistung zu sein scheint. 9) Die Partnerschaft mit Cursor hat die Möglichkeit, einen großen Teil des Umsatzes von Anthropic abzuziehen, während sie OpenAI hilft, seinen Anteil im Verbraucherbewusstsein für Codierungsanwendungen zu festigen. 10) Ich würde nicht zu viel hineinlesen, aber es könnte das Umsatzwachstum von Anthropic verlangsamen und es ihnen etwas schwerer machen, Kapital zu beschaffen (obwohl wahrscheinlich ein schwacher Effekt). 11) Ich habe weitere Gedanken zu GPT-5 aus der Perspektive der Benutzerinteraktion / des Starts. 12) Ich denke, sie haben den Start vermasselt; niemand möchte Live-Streams ansehen, die Benchmarks sind nicht mehr verständlich, und es gab nichts Virales, mit dem man interagieren konnte. 13) Coole Modellinteraktionen müssen sich um neue Modalitäten drehen oder sehr agentisch sein, was viel Unterstützung erfordert. Weltgeschichtliche Dinge sind auch gut - unsere Modelle haben einen Millenniumspreis gelöst. 14) Labs neigen dazu, UI/UX an einem Ort zu lösen und enden dann mit Problemen an einem anderen; wir vereinfachen die Modellkomplexität (einigermaßen), müssen jetzt aber Persönlichkeiten auswählen. 15) Aber das ist in Ordnung und nur Teil des großen Abenteuers, in dem wir auf wirklich maßgeschneiderte Interaktionen mit unseren LLM-Assistenten hinarbeiten.