OpenAI GPT-5 システムカード

OpenAI は GPT-5 を発表しました。これはリアルタイムルーターを利用し、一般的な質問向けの高速・高スループットモデルと、複雑な問題向けの深い推論モデルの間でクエリを動的に割り当てる統合 AI システムです。このアーキテクチャにより、会話の種類、ツールの要件、明示的なユーザー意図に基づいて速度と推論の深さを最適化できます。

システムアーキテクチャとモデルバリエーション

GPT-5 システムは、さまざまなパフォーマンス層とユースケース向けに設計された複数のモデルバリエーションで構成されています。ユーザーの好みの評価、正確性、モデル切り替えシグナルで訓練されたリアルタイムルーターが、どのモデルを使用するかを決定します。使用制限に達した場合は、"mini" バージョンのモデルが残りのクエリを処理します。

モデルマッピング

以前のモデル	GPT-5 モデル
GPT-4o	gpt-5-main
GPT-4o-mini	gpt-5-main-mini
OpenAI o3	gpt-5-thinking
OpenAI o4-mini	gpt-5-thinking-mini
GPT-4.1-nano	gpt-5-thinking-nano
OpenAI o3 Pro	gpt-5-thinking-pro

利用可能性とアクセス

• gpt-5-main と gpt-5-main-mini: 一般的なクエリ向けに使用される高スループットモデル。
• gpt-5-thinking: 主な推論モデルで、API と ChatGPT の両方で利用可能。
• gpt-5-thinking-mini: 推論モデルの小型・高速バージョン。
• gpt-5-thinking-nano: 開発者向けに提供される小型・高速の推論モデルで、API 経由で利用可能。
• gpt-5-thinking-pro: ChatGPT 内で並列テスト時計算を利用する gpt-5-thinking のバージョン。

パフォーマンス向上と機能

GPT-5 はベンチマークで従来モデルを上回り、応答速度も向上しています。OpenAI は以下の領域で大幅な進歩を報告しています。

• 幻覚と指示遵守: 幻覚の発生率が低減し、指示への遵守が改善されています。
• 媚び: システムは媚びを最小化するよう設計されています。
• 主要ユースケース: 執筆、コーディング、ヘルスケアにおけるパフォーマンスが特に "レベルアップ" されています。
• 安全トレーニング: すべての GPT-5 モデルは "safe-completions" を組み込んでおり、禁止コンテンツの生成を防止する新しい安全トレーニング手法が採用されています。

安全性と備え

OpenAI の備えフレームワークの下で、gpt-5-thinking は生物・化学領域において "高い能力" と分類されています。OpenAI はモデルが初心者による深刻な生物学的危害の作成を支援できる決定的な証拠はないと述べていますが、関連する安全策を有効化する予防的アプローチを採用しています。