Beberapa pemikiran panjang tentang GPT-5 1) GPT-5 adalah model yang bagus. Rasanya seperti memberikan pencarian dan kinerja yang lebih baik daripada o3 sebelumnya. 2) Ini mengecewakan orang karena ini adalah peningkatan bertahap, yang tidak membuka kasus penggunaan baru pada dasarnya. 3) Cerita yang sangat menarik seputar GPT-5 tampaknya lebih tentang persaingan dengan Anthropic. 4) Anthropic telah meningkatkan pendapatannya sebesar 4-5x selama 6 bulan terakhir. OpenAI telah meningkatkan pendapatannya sebesar 2x lipat. 5) Banyak pertumbuhan pendapatan Anthropic disebabkan oleh pendapatan API, yang merupakan persentase yang jauh lebih besar dari pendapatan Anthropic (60%) daripada pendapatan OpenAI (25%). 6) Sekitar 50% dari pendapatan API Anthropic berasal dari mitra Cursor dan Github Copilot-nya. Anthropic mungkin mengumpulkan pendapatan sekitar $ 800 juta dari Cursor. 7) GPT-5 tampaknya sebagian menantang dominasi Anthropic dalam agen pengkodean. GPT-5 sekarang menjadi default di Cursor. 8) GPT-5 akhirnya cocok dengan kinerja Claude 4.1 Opus di SWE Bench Verified, yang bukan ukuran yang sempurna tetapi tampaknya menjadi proksi yang baik untuk kinerja. 9) Kemitraan kursor memiliki peluang untuk mengarahkan banyak pendapatan dari Anthropic, sambil membantu OpenAI untuk memperkuat bagian pikiran konsumen untuk aplikasi pengkodean. 10) Saya tidak akan membacanya terlalu banyak, tetapi itu bisa memperlambat pertumbuhan pendapatan Anthropic dan membuatnya sedikit lebih sulit bagi mereka untuk menaikkan (meskipun, mungkin efek yang lemah). 11) Saya memiliki pemikiran lain seputar GPT-5 dari perspektif interaksi / peluncuran pengguna. 12) Saya pikir mereka gagal dalam peluncuran; Tidak ada yang mau menonton streaming langsung, tolok ukurnya tidak dapat dipahami lagi, dan tidak ada yang viral untuk berinteraksi. 13) Interaksi model keren harus tentang modalitas baru atau harus sangat agen, yang membutuhkan banyak perancah. Hal-hal bersejarah dunia juga bagus - model kami memecahkan hadiah milenium. 14) Lab cenderung memecahkan UI/UX di satu tempat dan kemudian berakhir dengan masalah di tempat lain; Kami menyederhanakan kompleksitas model (agak) tetapi sekarang harus memilih kepribadian. 15) Tapi, ini tidak apa-apa, dan hanya bagian dari petualangan besar di mana kami bekerja menuju interaksi yang benar-benar disesuaikan dengan asisten LLM kami.