GPT-5正式发布，刷新多项能力SOTA。2025年8月8日凌晨1点，OpenAI正式发布GPT-5，包含GPT-5、GPT-5-Mini、GPT-5-Nano三个版本。性能方面，GPT-5刷新多项基准测试Sota，尤其在数学、编程、视觉理解和健康领域表现突出，并在大模型竞技场LMArena上各维度取得综合排名第一的成绩。

数学：OpenAI认为使用工具的Benchmark得分不应该与不具备工具访问能力的模型进行比较，而GPT-5在AIME 2025 no tools/Python分别得分94.6%/100%，一定程度反映其对工具的有效利用。同时，GPT-5在专家级问题上表现优异，在HMMT（麻省理工学院数学锦标赛）最高获得100%的得分；GPQA Diamond（博士级科学问题）最高得分89.4%；HLE（跨学科专家问题）得分42.0%。

编程：GPT-5在SWE-bench Verified（With thinking）得分74.9%，略超Claude Opus 4.1的74.5%，取得新的Sota。同时，在LMArena 的各类能力得分中，GPT-5在WebDev上得分1479分，大幅领先排名第二的Gemini-2.5-Pro（1403分）。

多模态：GPT-5在视觉理解方面MMMU（With thinking）得分84.2%（高于gemini 2.5 pro的81.7%，但二者在LMArena得分相同，均为1253分且排名第一），在MMMU-Pro、VideoMMMU等Benchmark上较前代模型亦有不同程度的提升。

场景： 教育方面，GPT-5可在几分钟之内生成数百行代码，生成互动内容以解释复杂概念；几分钟时间写出一个法语学习网页，帮用户练发音，且语音语调较前代更加自然；医疗为GPT-5重点应用场景，OpenAI称其为迄今为止最好的健康模型；在涵盖法律、物流、销售和工程等 40 多个职业的具有经济意义的任务上，GPT-5在47.1%的场景中达到了与专家相当或更高的水平。

GPT-5上下文窗口达400K，可通过实时路由器自行决定适用模型。初基准测试外得分高外，GPT-5还是带实时路由器的统一模型，可以根据用户对话类型、复杂性、工具需求和明确意图快速决定使用哪个模型（类似混合推理模型中自己决定快/慢思考）。同时，GPT-5的上下文窗口提升至400K tokens（约30万字，较o3翻倍），“Memory”功能将新增对Gmail和谷歌日历的访问权限（下周推出，先向专业用户开放，随后是Plus/团队/企业用户），可根据用户偏好帮助用户规划日程。

幻觉率显著降低，成本优化明显。在ChatGPT生产环境流量的匿名测试中，GPT-5的事实错误率比4o降低约 45%；启用推理功能时，错误率比o3降低约 80%。在开放性事实准确性基准 LongFact和FActScore测试中，GPT-5 thinking的幻觉率比o3减少约六倍；此外，GPT-5进一步降低了模型过于自信的问题，例如在对不存在图像的多模态问题回复欺骗率从o3的86.7%%降低至9%。

而在定价&成本方面，GPT-5全用户可用，Plus用户用量更高，Pro用户可使用带思考能力的GPT-5-Pro。GPT-5每百万tokens输入$1.25（缓存命中$0.125），输出$10，与Gemini 2.5Pro持平；Mini和Nano则为GPT-5的1/5和1/25。此外，GPT-5在推理效率亦有提升，部分任务表现优于o3，但输出token减少了 50-80%。

华为CANN全面开源，加速生态完善。8月5日，在昇腾计算产业发展峰会上，华为轮值董事长徐直军宣布，华为昇腾硬件使能CANN全面开源开放，Mind系列应用使能套件及工具链全面开源，支持用户自主的深度挖潜和自定义开发，加速广大开发者的创新步伐，让昇腾更好用、更易用。

具体而言，CANN（神经网络异构计算架构）是由多种技能栈和算子加速库等组成的软件生态系统，能把上层AI训练框架（如PyTorch、TensorFlow、MindSpore等）和底层昇腾芯片连接起来，使开发者不用关心芯片细节就能调用底层算力，从而加速昇腾生态建设。

针对不同层级开发者差异化开放，大幅提高开发效率。昇腾CANN针对不同技术层级的开发者推出了差异化开放策略。比如在算法创新层，开发者可基于业务场景进行“魔改式”创新；在系统优化层，CANN开放了190多个底层接口，得以释放硬件的原子级能力。在编译生态层，通过开放毕昇编译器的AscendNPU IR接口，开发者可以在接入Triton后直接使用Python语法编写高性能算子，底层硬件差异被完全抽象化。

而在效率方面，CANN通过对计算、内存、通信的优化提高效率。计算层面，昇腾CANN针对MoE大模型训练场景推出了超级算子MLAPO，将MLA前处理耗时从行业平均109ms压缩至45ms，在金融风控模型、广告推荐系统中实现了20%以上的端到端性能提升，打破Transformer架构的算力瓶颈；内存层面，多重地址映射技术可以实现内存碎片的自动化拼接利用，解决动态shape场景的“内存碎片化”难题，让京东商品搜索、腾讯短视频推荐等业务场景的内存利用率提升了20%以上，突破了单卡可承载并发请求量行业极限。在分布式训练领域， NPUDirect通信算法将传统RDMA通信所需的3对同步精简为1次原子操作，让科大讯飞语音大模型的跨机通信时延下降了90%，走通了万卡级分布式训练可行性路径。

根据昇腾官方数据，6年来，有超过60万开发者了解CANN、使用CANN、赋予CANN创新活力，在昇腾CANN持续推进开放，以及产业各方开发者、企业积极参与之下，CANN生态正在快速成长。目前CANN的算子认证开发者已经超过了6000人。随着CANN的进一步开源，昇腾CANN生态有望进一步完善，对标CUDA加速追赶，并为基于国产算力的AI应用开发提供了更好的基础。

总结：GPT-5正式发布，在长文本记忆、幻觉率的降低和推理效率优化，为AI应用的生长提供了更好的土壤。后续可期待Google、Anthropic的更新和国内模型的跟进，以及基模优化下AI应用代币化的持续落地。华为全面开源CANN生态，针对不同层级开发者差异化开放，大幅提高开发效率，有望对标CUDA加速追赶，同样为国内AI应用开发提供了更好的基础。

海外GPT-5推出，降低幻觉的同时，提升推理性能，降低成本。1）利好有数据、有客户、有场景的软件企业，AI产品有望带动公司ARPU提升和项目单价上升。2）模型私有化需求增加，利好一体机、超融合和B端服务外包企业。