GPT-5 Thinking

5 · Rodzina: GPT

Wariant GPT-5 z trybem głębokiego rozumowania, dostępny w ChatGPT i w API przez parametr reasoning_effort. Wydany 7 sierpnia 2025.

✓ Aktywny✓ Publiczny dostępModel rozumowaniaModel multimodalnyLLM📁 GPT

Okno kontekstowe

400K

tokenów

Max output

128 000

tokenów

Data premiery

7 sierpnia 2025

🏢OpenAIProducent 🤝MicrosoftPartner technologiczny

Dostęp:APIHostedWdrożenie:☁ Cloud

Przegląd

GPT-5 Thinking to wariant głębokiego rozumowania w ramach unified system GPT-5, opublikowanym przez OpenAI 7 sierpnia 2025 r. System GPT-5 składa się z szybkiego modelu odpowiadającego na większość zapytań, modelu rozumującego (GPT-5 Thinking) oraz routera czasu rzeczywistego, który wybiera ścieżkę na podstawie typu konwersacji, złożoności, potrzeby użycia narzędzi oraz intencji użytkownika. W ChatGPT GPT-5 Thinking jest dostępne jawnie z model pickera dla użytkowników płatnych lub przez frazę typu "think hard about this". W API ten sam model GPT-5 (identyfikator gpt-5, snapshot gpt-5-2025-08-07) eksponuje parametr reasoning_effort z wartościami minimal/low/medium/high, sterujący długością łańcucha rozumowania. Okno kontekstu wynosi 400 000 tokenów, maksymalna długość odpowiedzi 128 000 tokenów. Knowledge cutoff: 30 września 2024. Modalności wejściowe to tekst i obraz, wyjście to tekst. Cennik API: 1,25 USD za 1M tokenów wejściowych (0,125 USD cached) i 10 USD za 1M tokenów wyjściowych. Model był trenowany na superkomputerach Microsoft Azure AI.

Klasyfikacja

Model rozumowaniaModel multimodalnyLLM

Rodzina: GPT

Dostęp i wdrożenie

APIHostowane

Chmura

Wagi: Zamknięte

Kluczowe parametry

📏 Kontekst: 400K

✓ Narzędzia

📥 Wejście: tekst, obraz

Platformy

OpenAI API Microsoft Azure AI Foundry

Specyfikacja techniczna

Okno kontekstowe

400K

tokenów

Max output tokens

128 000

tokenów na odpowiedź

Knowledge cutoff

30 wrz 2024

Data graniczna wiedzy

Funkcje:✓ Używanie narzędzi

Modalności

⬇ Wejście (Input)

textimage

⬆ Wyjście (Output)

textcode

Możliwości i zastosowania

Natywne możliwości modelu

Rozumowanie

Zdolność modelu do logicznego wnioskowania, analizowania zależności i wyprowadzania odpowiedzi na podstawie przesłanek.

Kategoria: reasoning

Rozumowanie wieloetapowe

Zdolność modelu do rozwiązywania problemów wymagających kilku kolejnych kroków rozumowania.

Kategoria: reasoning

Kodowanie

Zdolność modelu do generowania, analizowania, poprawiania i wyjaśniania kodu.

Kategoria: coding

Długi kontekst

Zdolność modelu do pracy na długim kontekście i utrzymywania spójności przy dużej ilości danych wejściowych.

Kategoria: reasoning

Wielojęzyczność

Zdolność modelu do rozumienia i generowania treści w wielu językach.

Kategoria: language

Rozumienie obrazów

Zdolność modelu do analizowania i interpretowania zawartości obrazów.

Kategoria: vision

Wywoływanie funkcji

Natywne wsparcie dla ustrukturyzowanego wykorzystania narzędzi, umożliwiające przepływy pracy oparte na agentach.

Kategoria: planning

Planowanie

Zdolność modelu do układania planów, sekwencji działań i uporządkowanych kroków rozwiązania.

Kategoria: planning

Równoległe wywołania narzędzi

Zdolność do jednoczesnego wywoływania wielu narzędzi zewnętrznych w trakcie generowania odpowiedzi.

Kategoria: reasoning

Zdolności agentowe

Zdolność modelu do autonomicznego planowania i wykonywania wieloetapowych zadań poprzez sekwencyjne użycie narzędzi, utrzymywanie kontekstu i adaptację do wyników pośrednich.

Kategoria: planning

Wyjście ustrukturyzowane

Zdolność modelu do generowania odpowiedzi w uporządkowanej formie, np. JSON, list, tabel lub schematów.

Kategoria: structured_generation

Obsługa komputera

Zdolność modelu do obsługi interfejsu komputera poprzez interpretację zrzutów ekranu oraz generowanie akcji takich jak kliknięcia, wpisywanie tekstu i nawigacja po aplikacjach.

Kategoria: planning

Wyniki benchmarków

6 benchmarków

SWE-bench

accuracy · SWE-bench Verified, fixed subset n=477, high reasoning effort

74.9%