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OpenAI、GPT‐5をリリース ——これまでで最高の性能で、ハルシネーションの大幅低減も達成、Codex CLIでもGPT-5が利用可能に | gihyo.jp

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misshiki
"旧モデル 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 OpenAI o3 Pro gpt‐5‐thinking‐"

その他
quwachy
モデル切り替えるなら小説用にハルシネーションマシマシのモデルも用意してくれ

その他
zsehnuy_cohriy
間違ってる時も何かハルシネーションと言うより人間の勘違いみたいな間違いになってる感じがある。

その他
mobile_neko
本当にハルシネーションも減ったし知識カットオフ後の情報でも正しい回答がすぐに出てくるから使いやすくなった。ガンド・ロワとデス・スターの比較とかちゃんと回答してくれる。

その他

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OpenAI、GPT‐5をリリース ——これまでで最高の性能で、ハルシネーションの大幅低減も達成、Codex CLIでもGPT-5が利用可能に | gihyo.jp

以下、旧モデルからの主要な改善点を整理する。 入出力のコンテキスト 入力コンテキストでは最大272Kト... 以下、旧モデルからの主要な改善点を整理する。 入出力のコンテキスト 入力コンテキストでは最大272Kトークン、推論展開と最終回答に最大128Kトークンの合計40万トークン規模のウィンドウを利用できる。これにより、複数ファイルを含むリポジトリ横断、長大資料の整合性確認や要約、インターネットを利用した検索結果や複数ドキュメントを一括で比較・統合といった長距離依存タスクを単一ラウンドで処理しやすくなった。長コンテキスト性能評価(BrowseComp Long Context、128K〜256K入力)で89%正答を記録し、従来のGPT‐4.1やo3と比較して長文範囲の情報回収・再構成で高い再現性を示している。 事実性 実運用プロンプトでGPT‐4o比で事実誤認を約20%低減。thinkingモードではo3比で約70%低減。長文全体の事実整合性評価(LongFact)や回答内の主張単位ごとの事実一致

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  • misshiki2025年08月12日 misshiki
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