OpenAI выпустила GPT-5 — самую продвинутую на сегодня версию своей нейросети. Это уже не просто «модель побольше», а умный ИИ-ассистент, который понимает, как быстро или глубоко разбирать ваш запрос, лучше держит контекст и работает сразу с несколькими типами данных.
Рассказываем, что внутри и как это можно применить в работе и жизни. В статье — практический обзор, примеры и чек-листы для внедрения.
Умеет выбирать правильный режим работы
В GPT-5 встроен внутренний «роутер», который сам решает, как обрабатывать запрос — быстро или глубоко.
Если задача простая — ответ будет мгновенным. Если вопрос сложный или с расчётами — включится «глубокое мышление» и нейросеть распишет всё по шагам. Это экономит ресурсы и время.
Кодинг стал надёжнее
С GPT-5 стало комфортнее работать с кодом. Нейросеть точнее понимает архитектуру фронтенда, аккуратно обращается с состояниями и стилями, умеет отлаживать ошибки по скриншотам интерфейсов. Лишнего или ошибочного кода — минимум.
Из практики
Один из пользователей собрал Python-проект с использованием GPT-5 за два часа: задача была разделена на части, добавлена новая логика, и после запуска всё заработало с первого раза. На фронтенде страницы с темами, стилями и анимациями также были реализованы с одного запроса. До этого ни одна модель не демонстрировала такой стабильности и точности в выполнении задач.
GPT-5 думает перед тем, как ответить
В режиме reasoning нейросеть решает задачи с нуля, формализует правила и проверяет себя на каждом шаге.
Это полезно для инженерных, аналитических и образовательных задач.
Интересный кейс
ChatGPT 5 сама рассчитала натальную карту по заданным данным и потом отвечала на вопросы о транзитах. Не ради астрологии, а чтобы показать, что модель может полностью построить расчёт, не опираясь на внешние сервисы.
Объясняет отказы и реже «галлюцинирует»
Если запрос спорный или опасный, GPT-5 теперь не просто откажет, а объяснит, почему это делать нельзя, и предложит безопасный вариант.
В обычной работе нейросеть стала реже выдавать выдуманные данные, особенно в кодинге и аналитике.
Можно управлять глубиной рассуждений
В API появился параметр reasoning_effort. Он определяет, сколько времени и ресурсов нейросеть тратит на ответ.
- Поставьте минимальный уровень — получите быстрый и дешёвый ответ.
- Выберите высокий — нейросеть глубже проработает тему.
Чек-лист для задач
- Для правок и простых доработок — минимальный уровень.
- Для архитектурных решений — высокий.
- Перед применением просите план или список изменений.
Интегрируется туда, где вы уже работаете
СhatGPT-5 уже встроен в IDE, офисные приложения, CRM и другие системы. В Cursor, Copilot и Windsurf — можно выбрать в настройках.
Поддерживается создание умных агентов, которые выполняют реальные задачи: бронирование, составление отчётов, работа с файлами.
Говорит в разных стилях
Нейросеть умеет адаптировать тон общения: быть ироничной, сухой, максимально технической или простым «соседом по офису». Это помогает подстроить ответы под аудиторию и конкретную задачу.
Расширенное контекстное окно и мультимодальность
СhatGPT-5 поддерживает до 400 000 токенов в одном запросе, что позволяет работать с большими документами, кодом, презентациями и мультимедийными файлами. Модель обрабатывает текст, изображения, PDF, аудио и видео в одном окне, что открывает новые сценарии для анализа и генерации сложных материалов.
Отлично, тогда добавлю в эту же статью визуальные блоки и промпты в духе FICHI — с аккуратными врезками, примерами и понятными подписями.
Пример промпта в GPT-5 для фронтенда
Создай лендинг для приложения по учёту тренировок.
Требования:
— адаптивная вёрстка
— две цветовые темы (светлая и тёмная)
— анимация кнопок при наведении
— блок отзывов с фото пользователей
Выведи HTML, CSS и JS в отдельных блоках
Что получите
GPT-5 выдаст готовую структуру страницы, все стили и скрипты. Можно сразу вставить в IDE и посмотреть в браузере.
Пример промпта в GPT-5 для аналитики
Проанализируй таблицу продаж (CSV).
Найди 3 основных фактора, влияющих на рост выручки.
Построй график по месяцам и дай прогноз на 6 месяцев вперёд.
Что получите
График, ключевые выводы и текстовый прогноз. Можно допросить модель по каждому фактору.
Сравнение версий
| Характеристика | GPT-4o | GPT-5 |
|---|---|---|
| Понимание кода | Хорошее | Отличное |
| Работа с фронтендом | Средне | С одного запроса |
| Reasoning (глубокие задачи) | 7/10 | 9/10 |
| Safe completions | Частично | Полностью внедрены |
| Цена за 1 млн токенов | 15 $ | 10 $ |
| Скорость | Быстро | Быстро/глубоко |
Идеи, которые можно реализовать с GPT-5
- Подготовка презентации под конкретную аудиторию с нужным стилем
- Генерация сложных расчётных моделей без Excel
- Автоматизация обработки входящих запросов в CRM
- Создание интерактивных учебных симуляций
- Сборка дизайна и кода приложения с нуля
Кому это пригодится
- Разработчикам — для кода, API, автоматизации.
- Дизайнерам — для генерации UI, анимаций.
- Маркетологам — для материалов и аналитики.
- Преподавателям — для курсов и анализа данных.
- Аналитикам — для прогнозирования и сценариев.
Краткое резюме по GPT-5
- Унифицированная система: быстрая и глубокая модель + роутер.
- Контекст до 400 000 токенов, мультимодальность (текст, изображения, PDF, аудио, видео).
- Знания до октября 2024 года.
- Автономное решение задач с самопроверкой.
- Интеграция в Cursor, Copilot и др.
- Новый параметр reasoning_effort — контроль глубины и стоимости ответа.
- Лидирует в бенчмарках, дешевле Sonnet-4.
- Safe completions: объясняет причины отказа и предлагает альтернативы.
Короткая предыстория и архитектура
GPT-5 — это унифицированная система:
- Быстрая модель — для повседневных задач.
- Глубокая модель — для сложных рассуждений.
- Роутер — выбирает режим в реальном времени.
В API доступны gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano — для баланса между скоростью, ценой и глубиной.
Практические рекомендации по промптингу (по материалам OpenAI Cookbook)
- Используйте чёткие инструкции и структурированные промпты.
- Для сложных задач разбивайте запросы на этапы.
- Применяйте reasoning_effort для контроля глубины.
- В мультимодальных задачах указывайте типы входных данных.
- Для кода — добавляйте примеры и ожидаемый формат вывода.
Производительность и бенчмарки GPT-5
- Лидирует на LMArena и в тестах по коду, reasoning, тексту.
- В медицине — на уровне PhD-специалиста.
- Более 9 000 часов тестирования безопасности.
ChatGPT 5 демонстрирует выдающиеся результаты в различных академических тестах, значительно превосходя предыдущие версии и конкурентов.
- SWE-bench и Aider Polyglot: GPT-5 установил новый рекорд на SWEBench с результатом 74,9% по сравнению с 69,1% у o3. На Aider Polyglot, охватывающем множество языков программирования, модель набрала 88%, что значительно выше показателя o3. В веб-разработке, особенно фронтенде, GPT-5 предпочли в 70% случаев за эстетику и силу решений.
- MMMU и AIME 2025: В мультимодальном рассуждении ChatGPT 5 установил новый максимум в MMMU, превзойдя большинство человеческих экспертов. В математике, на экзамене AIME 2025, модель также показала выдающиеся результаты, обойдя прежние версии и конкурентов.
- Агентные задачи: В агентных сценариях GPT-5 лидирует, набрав 97% на новом бенчмарке T², который проверяет умение модели работать с инструментами и пользователем.
- Следование инструкциям: GPT-5 достиг 99% на COLLIE и 70% на Scales MultiChallenge, что на 10 пунктов выше, чем у o3. В тесте OpenAI API instruction following на сложных сценариях модель поднялась с 47% у o3 до 64%.
Эти достижения делают ChatGPT 5 не только мощным инструментом для программирования и математических задач, но и универсальным помощником в агентных и инструкционных сценариях.
Примеры применения GPT-5
- Разработка: быстрые прототипы, сложные проекты, дебаг по картинкам.
- Контент и дизайн: сборка лендингов, UI-китов, анимаций.
- Аналитика: построение моделей без внешних калькуляторов.
- Обучение: симуляции и сценарии для курсов.
Интеграция с Gmail и «Google Календарём»
Кристина Каплан, инженер по персонализации в OpenAI, поделилась возможностью подключения к личным Gmail и «Google Календарю», чтобы учитывать информацию из писем и ежедневника при выдаче ответов.
Достаточно написать что‑то вроде — «Помоги мне спланировать завтрашний день», — и чат‑бот примется исследовать актуальные сведения, чтобы составить ответ.
Генерация веб-приложения
Ади Ганеш в прямом эфире сгенерировал финансовый дашборд (из случайных синтетических данных), с помощью следующего запроса:
Через несколько минут агент загрузил результат на локальный сервер:
Дашборд действительно оказался интерактивным — в списках и табах можно фильтровать нужные представления, а при наведении на график появляется точное значение для конкретного дня.
Итог: ChatGPT 5 сделал за несколько минут веб‑приложение, на которое путем ручного программирования библиотеки‑визуализатора D3.js ушло бы часов пять.
Стоимость и тарифы GPT-5
- gpt-5 — около $1.25 за млн входных токенов, $10 за млн выходных.
- mini и nano — дешевле, с урезанными возможностями.
- Гибкая настройка глубины reasoning.
Ограничения и риски
- Может усложнять простые задачи при неясных промптах.
- Не заменяет экспертную верификацию в критических областях.
- Для данных после октября 2024 — используйте веб-поиск.
Дорожная карта
OpenAI планирует дальнейшее объединение быстрых и глубоких моделей, расширение мультимодальных возможностей и API для reasoning.
FAQ
Q: Чем ChatGPT-версия GPT-5 отличается от API?
A: В ChatGPT — гибридная система с роутером. В API — три отдельные модели.
Q: Что такое reasoning_effort?
A: Параметр, регулирующий глубину и стоимость ответа.
Чек-лист для внедрения ChatGPT-5 в бизнес-процессы
- Определите задачи, где требуется автоматизация или генерация контента.
- Выберите подходящую модель (gpt-5, mini, nano) под ваши нужды.
- Настройте параметр reasoning_effort в зависимости от сложности задач.
- Протестируйте модель на реальных кейсах.
- Обучите сотрудников работе с промптами и возможностями GPT-5.
- Внедрите интеграцию в ваши инструменты (IDE, CRM, офисные приложения).
- Регулярно обновляйте сценарии использования и следите за новыми возможностями.