去年四月写过一篇「GPT-5 会是什么样」的预测。

现在 GPT-5 真的来了，翻出来对对账。

预测 vs 现实

当时的预测	实际情况
推理能力大幅提升	✅ 原生融合 o 系列推理链
多模态原生支持	✅ 视觉、音频、视频全支持
更长的上下文	✅ 上下文窗口到了 100 万
Agent 能力	✅ 原生工具调用 + 多步任务
价格下降	❌ 贵了。API 价格比 GPT-4o 还高

预测中了大半，但价格那条完全猜错了。

最大的变化：推理融合

GPT-5 不再区分「普通模式」和「推理模式」。

以前你得自己判断用 GPT-4o 还是 o1。现在 GPT-5 自动决定要不要「深度思考」——简单问题秒回，遇到需要推理的问题自动启动思维链。

这个体验很自然。你不用再纠结选哪个模型了。

代码能力

又上了一个台阶。

让它写一个完整的 CRUD 后端（Express + Prisma + PostgreSQL），一次性给出了：项目结构、数据库 schema、API 路由、错误处理、输入验证。

以前需要来回沟通好几轮才能搞定的事，现在一轮就差不多了。

不过还是老问题：能跑不代表写得好。AI 生成的代码需要审阅。

Agent 能力

GPT-5 可以连续执行多步操作：搜索网页 → 阅读内容 → 总结要点 → 写成报告。

拿来做课程论文的文献综述前期工作，节省了大量时间。当然，最终内容还是得自己把关。

对学生的影响

Plus 订阅涨到 30 美元/月了。贵了。

但能力提升确实明显。如果你是重度用户，这 30 美元省下来的时间远超它的价值。

不想花钱的话，免费版也有有限的 GPT-5 额度。或者用 DeepSeek、Gemini 的免费方案作为替代。

和其他模型的关系

现在的格局越来越清晰：

• GPT-5：综合能力最强，但贵
• Claude 3.5：代码和长文本最佳，性价比高
• Gemini 2.5：长上下文 + 多模态，免费额度大
• DeepSeek R1：开源推理，本地可跑
• Llama 4：开源全能，完全免费

没有「一个模型打天下」的时代了。学会按需选择，才是正确的使用姿势。