2017 年，一篇标题看似简单、甚至有些狂妄的论文在线上出现：《Attention Is All You Need》。
Scale AI的新软件工程基准SWE-BENCH PRO，出现反转！表面上看，“御三家”集体翻车，没一家的解决率超过25%： GPT-5、Claude Opus 4.1、Gemini 2.5分别以23.3%、22.7%、13.5%的解决率“荣”登前三。
xAI重磅推出Grok 4 Fast，创新融合推理与非推理双模式，支持200万token上下文。在NYT Connections基准和AA智能指数中表现卓越，超越多家顶级模型，标志着AI智能获取门槛的进一步降低。
阿里巴巴集团安全部联合清华大学、复旦大学、东南大学、新加坡南洋理工等高校，联合发布技术报告；其理念与最近OpenAI发布的GPT-5 System Card放在首位的“From Hard Refusals to Safe-Completions”理念不谋而合。
GPT‑5来了，让AI第一次像「随身博士」——不只答题，更能协同完成多步骤任务。奥特曼在最新对谈中给出一份可执行的未来清单：年轻人要学什么、创业护城河怎么建、内容过载时代为何「真实人」更稀缺……
在刚刚结束的2025年国际大学程序设计竞赛（ICPC）世界总决赛上，OpenAI的系统完美解决全部12道题目，若计入排名将位居第一。谷歌的Gemini 2.5 Deep Think模型解决10道题目，达到金牌水准名列第二。
当GPT-5第一次被写进数学论文，舆论瞬间炸开。有人惊呼「AI 数学家诞生」，有人却冷静提醒：它只是把熟悉的工具快速拼接。于是，一个新的问题被摆到台前：这究竟是科研的加速器，还是博士培养的绊脚石？
GPT-5上线引发全网吐槽。8月14日，ChatGPT负责人Nick Turley深度复盘了GPT-5发布「风波」，并详细总结了此次产品发布中的失误：比如过快下线GPT-4o、低估用户会对模型的情感依恋、没有让用户建立起「可预期性」等。Nick也分享了OpenAI的产品设计哲学，要坚持「真正对用户有帮助」的原则。
9 月 16 日，OpenAI 正式推出一款新模型 GPT-5-Codex ，这是一个经过微调的 GPT-5 变体，专门为其各种 AI 辅助编程工具而设计。该公司表示，新模型 GPT-5-Codex 的“思考”时间比之前的模型更加动态，完成一项编码任务所需的时间从几秒到七个小时不等。因此，它在代理编码基准测试中表现更佳。
经过数月的外界猜测，CEO Sam Altman揭晓了一款远超预期的全新模型。用他的话来说，与前代的跃升可以这样形容——“GPT-4像是在和一位大学生对话，而GPT-5则是第一次让人真切地感觉在与一位博士级专家交流。”
