فین تک و فناوری
ChatGPT‑5 با هوش سطح دکترا معرفی شد
OpenAI رسماً از جدیدترین و پیشرفته‌ترین مدل هوش مصنوعی خود با نام ChatGPT‑5 رونمایی کرد.
به گزارش به‌روزترین‌ها این مدل در حال حاضر در چهار نسخه عرضه شده که هر کدام برای کاربردهای خاصی طراحی شده‌اند:
- Nano – مناسب دستگاه‌های کم‌قدرت و پردازش سریع
- Mini – سبک ولی توانمند برای مکالمات روزمره
- Standard – توازن بین قدرت و سرعت
- Chat – نسخه‌ی کامل مناسب مکالمات پیچیده و نیازهای چندوجهی
OpenAI وعده داده که GPT‑5 می‌تواند در حوزه‌هایی مانند برنامه‌نویسی، ریاضیات، نویسندگی، پزشکی و تحلیل تصاویر، عملکردی در سطح یک متخصص و حتی فراتر از دارندگان مدرک دکترا داشته باشد.
توانایی‌های کلیدی GPT‑5
- سیستم استدلال پیشرفته GPT‑5 مجهز به موتور «تفکر عمیق» (GPT‑5 Thinking) است که می‌تواند در تحلیل داده‌ها، حل مسائل چندمرحله‌ای و ارائه راهکارهای خلاقانه، عملکردی به مراتب بهتر از مدل‌های نسل قبل داشته باشد.
- مسیریابی بلادرنگ یک «روتر هوشمند» به‌صورت زنده بهترین نسخه مدل را بر اساس نوع مکالمه انتخاب می‌کند تا پاسخ‌ها دقیق‌تر و سریع‌تر ارائه شوند.
- تسلط بر ۴۰ حوزه‌ی تخصصی از جمله حقوق، لجستیک، فروش، مهندسی، روانشناسی سازمانی، طراحی صنعتی و حتی تحلیل استراتژی‌های تجاری.
- کاهش محسوس خطاهای مفهومی (Hallucination) طبق گزارش OpenAI، GPT‑5 نسبت به نسخه‌های قبلی، اشتباهات واقعیت‌محور بسیار کمتری دارد و پاسخ‌ها قابل اعتمادتر شده‌اند.
- قابلیت اجرای وظایف پیوسته و زنجیره‌ای این مدل قادر است مجموعه‌ای از درخواست‌های پیچیده و چندمرحله‌ای را با کمترین نیاز به دخالت انسان به انجام برساند.
عملکرد GPT‑5 در آزمون‌های بین‌المللی
GPT‑5 در بنچمارک‌های معتبری مانند SWE-Bench و Aider Polyglot توانسته رتبه‌های برتر را به دست بیاورد. در این آزمون‌ها معیارهایی مانند کیفیت کدنویسی، سرعت اشکال‌زدایی و دقت در اجرای دستورالعمل‌ها بررسی شده است.
عملکرد GPT‑5 در بنچمارک‌ها
این نمودار سطح دقیق بودن استدلال‌های هر مدل را در آزمون‌های تخصصی نشان می‌دهد. درصد بالاتر به معنای تحلیل بهتر و نتیجه‌گیری منطقی‌تر است.
این نمودار کیفیت کدنویسی مدل‌ها را مقایسه می‌کند؛ شامل ساخت کد تمیز، خوانایی و رفع اشکال. درصد بالاتر بیانگر تسلط بیشتر در برنامه‌نویسی است.
این نمودار نرخ خطا را مقایسه می‌کند. درصد کمتر به معنای پاسخ‌های دقیق‌تر و کاهش اشتباهات در خروجی مدل است.
