コアアーキテクチャと推論能力
GPT-4 はセッション全体を通じて単一モデルとして動作し、ユーザーはモード（例: ブラウズ / コーディング）を選択する必要がありました。推論能力は高いものの固定的であり、複雑な作業では速度が低下することがあります。
GPT-5 は以下を含む統合システムを導入しました:
- 即時応答用の高速モデル
- 難問解決用の GPT-5 Thinking
- タスクの種類、複雑さ、ツールの必要性、ユーザーの明示的指示（例: 「じっくり考えて」）に基づいて適切なモデルを選択するリアルタイムルーター
結果として、単純な質問には迅速に応答し、複雑な問題にはより深く信頼性の高い分析を提供します。
正確性と幻覚の削減
GPT-5 は GPT-4/4o よりも誤情報が少なく、不確実な場合には推測せずに明示します。お世辞の頻度も低下し、透明性が向上しています。
性能と評価結果
数学、ソフトウェア工学、マルチモーダル理解、医療の各分野で、GPT-5 は常に GPT-4/4o を上回る性能を示しています。
| 分野 | GPT-4/4o（参考値） | GPT-5（参考値） | 主な差異 |
|---|---|---|---|
| 競技数学（AIME） | 強力だが安定性に欠ける | 過去最高記録、pass@1 大幅向上 | 大会レベルでの正確性が飛躍的に向上 |
| ソフトウェア工学（SWE-bench Verified） | 問題解決率は平均的 | 成功率が大幅向上 | 実際のリポジトリでの改善が顕著 |
| マルチモーダル（MMMU 他） | 静止画像では良好 | 画像、動画、図表、空間推論で強化 | マルチモーダル性能が成熟し信頼性向上 |
| 医療（HealthBench） | 有用だが安定性に欠ける | これまでで最高、安全性と正確性が向上 | 現実的な医療相談で大幅に改善 |
マルチモーダル能力
GPT-4 はマルチモーダル入力を導入し、静止画像で優れた性能を示しました。GPT-5 はこれを拡張し、図表や科学的図、空間タスク、動画解析においてより高い精度を発揮します。
専門分野
プログラミング: GPT-5 は完全なアプリやウェブサイトを構築し、大規模リポジトリを扱い、UI デザインの美的感覚も向上。
クリエイティブライティング: 文学的構造の扱いが向上し、比喩表現が豊かで、結末の印象が強化。
医療: 文脈を理解し、リスク検出や質問提示がより積極的。
安全性・透明性・スタイル
GPT-5 は安全な応答（safe completions）を導入し、単なる拒否ではなく可能な限り安全で有用な回答を提供。不可能なタスクやツール不足時には正直に説明し、虚偽の主張を避けます。
カスタマイズとユーザー体験
カスタム指示の遵守が大幅に改善。プリセットの人格（Cynic、Robot、Listener、Nerd）により、トーンを即座に変更可能。
利用可能性とアクセス
GPT-5 は ChatGPT のデフォルトモデル。無料ユーザーは使用上限到達後 GPT-5 mini に切り替え。Plus や Team ユーザーは上限が高く、Pro ユーザーはGPT-5 Proにアクセス可能。
詳細なまとめ: GPT-5 が優れている分野
- 適応型推論: 高速モードと深い思考モードを自動切替。
- 幻覚の減少: GPT-4/4o よりエラー率が大幅低下。
- 透明性の向上: 制限や不確実性を明示。
- お世辞の減少: バランスの取れたスタイル。
- 大規模プログラミング: SWE-bench 成功率向上、UI デザイン改善。
- 創作表現: 比喩や結末表現が強化。
- 医療: 最も安全で正確なモデル。
- マルチモーダル: 画像、動画、図表、空間推論能力が向上。
- 指示遵守: 複数ステップタスクでの精度向上。
- 関数呼び出し: ツール連携が強化。
- 推論効率: より少ないトークンで高精度。
- カスタマイズ: 指示精度と人格選択肢が向上。
- 安全性学習: 有用かつ安全な応答、不要な拒否減少。
- 誤情報抑制: 不可能なタスクでの虚偽主張が減少。
- ビジネス対応力: 高い上限と信頼性、Pro レベルの推論。
結論: GPT-4 は高い基準を築きましたが、GPT-5 はより賢い推論、実用的な正確性、強化されたマルチモーダル能力、より安全な動作、滑らかなユーザー体験でそれを超えています。
