Một số suy nghĩ mở rộng về GPT-5 1) GPT-5 là một mô hình tốt. Nó cảm giác như cung cấp khả năng tìm kiếm và hiệu suất tốt hơn so với o3 trước đó. 2) Điều này khiến nhiều người thất vọng vì đây là một cải tiến từng bước, không mở ra những trường hợp sử dụng hoàn toàn mới. 3) Câu chuyện thực sự thú vị xung quanh GPT-5 dường như liên quan nhiều hơn đến sự cạnh tranh với Anthropic. 4) Anthropic đã tăng doanh thu của mình lên 4-5 lần trong 6 tháng qua. OpenAI đã tăng doanh thu của mình lên 2 lần. 5) Rất nhiều sự tăng trưởng doanh thu của Anthropic là nhờ doanh thu API, chiếm tỷ lệ lớn hơn nhiều trong doanh thu của Anthropic (60%) so với doanh thu của OpenAI (25%). 6) Khoảng 50% doanh thu API của Anthropic đến từ các đối tác Cursor và Github Copilot. Anthropic có thể thu về khoảng 800 triệu đô la từ Cursor. 7) GPT-5 dường như một phần là để thách thức sự thống trị của Anthropic trong các tác nhân lập trình. GPT-5 hiện là mặc định trong Cursor. 8) GPT-5 cuối cùng đã đạt được hiệu suất tương đương với Claude 4.1 Opus trên SWE Bench Verified, điều này không phải là một thước đo hoàn hảo nhưng dường như là một đại diện tốt cho hiệu suất. 9) Quan hệ đối tác với Cursor có cơ hội chuyển hướng nhiều doanh thu khỏi Anthropic, đồng thời giúp OpenAI củng cố thị phần trong tâm trí người tiêu dùng cho các ứng dụng lập trình. 10) Tôi không muốn đọc quá nhiều vào điều này, nhưng nó có thể làm chậm sự tăng trưởng doanh thu của Anthropic và khiến việc huy động vốn của họ trở nên khó khăn hơn (mặc dù có thể là một tác động yếu). 11) Tôi có những suy nghĩ khác về GPT-5 từ góc độ tương tác người dùng / ra mắt. 12) Tôi nghĩ họ đã làm hỏng việc ra mắt; không ai muốn xem các buổi phát trực tiếp, các chỉ số không còn dễ hiểu nữa, và không có gì lan truyền để tương tác. 13) Các tương tác mô hình thú vị cần phải liên quan đến các phương thức mới hoặc cần phải rất chủ động, điều này đòi hỏi nhiều cấu trúc hỗ trợ. Những điều lịch sử thế giới cũng tốt - các mô hình của chúng tôi đã giải quyết một giải thưởng thiên niên kỷ. 14) Các phòng thí nghiệm thường giải quyết UI/UX ở một nơi và sau đó lại gặp vấn đề ở nơi khác; chúng tôi đơn giản hóa độ phức tạp của mô hình (một phần nào đó) nhưng giờ phải chọn các tính cách. 15) Nhưng, điều này là ổn, và chỉ là một phần của cuộc phiêu lưu lớn nơi chúng tôi làm việc hướng tới những tương tác thực sự được tùy chỉnh với các trợ lý LLM của chúng tôi.