OpenAI新瓜，据the information挖到的一些内幕，OpenAI现在正面临着数据瓶颈和技术难题，GPT-5没有取得像GPT-3到GPT-4那样的飞跃，更多的商业上进步，比如编程能力和数学能力更好，另外大家都知道小扎挖走了很多OpenAI的核心研发人员是因为小扎给的钱非常多，但这是其中一个原因，现在爆出还有一个重要因素就是OpenAI的研究主管Mark Chen造成的，可能涉及到技术路线，团队重组等导致很多核心去meta了。

以下是一些要点：

GPT-4.5（代号“Orion”）的失利

原计划作为GPT-5推出的Orion项目，最终因性能未达预期而被降级为GPT-4.5

相较于GPT-4o，Orion并未展现出革命性的性能提升，未能实现内部期待的重大飞跃

失败的核心原因：

数据瓶颈：用于预训练的高质量网络数据已日益枯竭，这是限制模型能力提升的关键因素。

技术扩展难题：许多在小型模型上验证有效的优化方案，在扩展到大规模模型时未能成功复现其效果

最终结果：该模型在2025年2月以GPT-4.5的名义发布，但由于缺乏亮点，很快就在市场和技术圈中失去了重要性

GPT-5

鉴于GPT-4.5的经验，GPT-5的研发焦点不再是追求颠覆性的技术突破，而是转向了更具实用价值和商业回报的改进

关键提升领域：

编程与数学能力：GPT-5将能编写出更简洁、功能更丰富、对用户更友好的代码

智能体（Agent）能力：在处理复杂的任务清单和边缘场景（如处理客服的退款请求）时，表现将更加出色和可靠

效率优化：模型能更高效地利用计算资源，在不大幅增加算力消耗的前提下，提供高质量的回答

核心技术：通用验证器

GPT-5将引入一项名为通用验证器（Universal Verifier）的强化学习新技术，该系统能自动检查并验证模型的回答，以提升准确性。这项技术借鉴了o系列模型（如o1, o3）的研发经验——这些模型在纯粹的推理任务上表现强大，但在转化为聊天应用时性能会有所下降，GPT-5的目标正是要克服这一难题

总而言之，GPT-5将是一次渐进式但商业价值极高的提升，而非像GPT-3到GPT-4那样的革命性飞跃

OpenAI内部严重问题

OpenAI当前面临的严峻挑战

技术障碍：

在将强大的基础模型转化为流畅的聊天模型（内部称为“学生模型”）时，出现了性能下降的问题，预训练数据的稀缺及其带来的模型能力天花板，是公司面临的长期难题。

内部紧张关系：

人才流失：不少顶尖研究员因Meta等竞争对手提供的高薪锁定offer而选择离职

路线冲突：研究部门与商业部门之间存在矛盾，尤其在与微软的合作关系上，部分员工对公司与微软绑定过深表示抵触

高层矛盾：研究主管Mark Chen与副总裁Jerry Tworek在公司内部沟通工具（如Slack）上的摩擦已公开化，同时，Mark Chen因主导团队重组，被认为是导致部分研究员离职潮中的一位争议性人物

与微软的关系及未来

根据协议，微软拥有OpenAI技术的独家使用权，直至2030年，并计划在OpenAI的营利性实体中持有约33%的股份

目前，双方的战略性谈判仍在进行中。与此同时，OpenAI也在为可能的IPO积极做准备，以寻求更独立的发展路径