Alle übersehen GPT-4o: Warum Menschen es gegenüber GPT-5 bevorzugen

OpenAI positionierte GPT-5 als einen Sprung in Richtung AGI. Es wurde als ein Modell mit "Fähigkeiten auf PhD-Niveau" im Bereich Denken, Schreiben und Programmieren vorgestellt.

\ Das Versprechen beinhaltete weniger Halluzinationen, einen neuen Thinking-Modus und Routing, das zwischen Geschwindigkeit und Tiefe angepasst werden könnte.

\ Aber hat der Launch wirklich geliefert? Die Probleme waren von Anfang an da. Und anstatt Begeisterung hat GPT-5 Frustration und sogar Nostalgie für GPT-4o erzeugt.

\ Was ist also passiert? Und was können wir daraus lernen?

Das GPT-5-Versprechen und die Realität

Das Wertversprechen von GPT-5 war auf dem Papier klar. Adaptives Routing würde die Effizienz verbessern. Ein dedizierter Thinking-Modus würde tieferes Denken ermöglichen. Und das Versprechen, dass Halluzinationen seltener würden.

\ Aber von Anfang an begannen die Dinge schief zu laufen. Am ersten Tag versagte das Routing-System. Dies machte GPT-5 langsamer und weniger leistungsfähig als GPT-4o.

\ Dann wurden ältere Modelle ohne Vorwarnung entfernt. Für Unternehmen störte dies Arbeitsabläufe und destabilisierte Einführungspläne.

\ Viele Teams hatten Prozesse rund um GPT-4o optimiert, nur um festzustellen, dass der Wechsel zu GPT-5 mehr Reibung statt weniger verursachte.

Der Entwickler-Gegenwind

Entwickler erlebten die sichtbarste Regression. GPT-5 Codex war vier- bis siebenmal langsamer als GPT-4.1 bei Standardaufgaben.

\ Diese Verlangsamung unterbrach den Fluss der Coding-Sessions, und Entwickler mussten untätig auf die Ausgabe warten, anstatt in Echtzeit zu iterieren.

\ Ohne Option zum Zurücksetzen sank die Produktivität. Wettbewerber wie Claude Code und DeepSeek boten plötzlich bessere Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit.

Warum sich GPT-4o immer noch besser anfühlt

GPT-4o und seine Varianten waren bei weitem nicht fehlerfrei, aber es funktionierte. Es lieferte eine Balance aus Geschwindigkeit, Kreativität und Zuverlässigkeit, die es verlässlich machte. Unternehmen stimmten ihre Abläufe darauf ab, weil es konsistent war.

\ Auch der Ton spielte eine Rolle. GPT-4o fühlte sich menschlicher an, ohne zu vertraut zu sein. GPT-5 hingegen wurde für flachere Antworten und einen kälteren, mechanischeren Stil kritisiert.

\ Viele Benutzer gewöhnten sich an die Art, wie sie mit GPT-4o interagierten, und der Wechsel ließ sie fühlen, als ob etwas Wesentliches verloren gegangen wäre. Was einst wie ein kollaborativer Partner wirkte, fühlt sich jetzt transaktional an.

\ Dieser Unterschied, kombiniert mit langsamerer Leistung und gestörten Arbeitsabläufen, erklärt, warum GPT-4o immer noch Loyalität inspiriert, während GPT-5 darum kämpft, Vertrauen zu gewinnen.

Die wahre Lektion über Zuverlässigkeit

Diese Situation hat hervorgehoben, wie zerbrechlich Systeme werden, wenn sie von einem einzigen Modell oder Anbieter abhängen. Als GPT-4o entfernt wurde, waren Organisationen ohne Fallback-Strategie exponiert.

\ Systemdesign muss ständigen Wandel antizipieren. Wenn es eine Sache gibt, die wir über das Tempo der Technologie wissen, dann ist es, dass es sich in absehbarer Zeit nicht verlangsamen wird.

\ Es gibt praktische Wege, dies anzugehen. Abstraktionsschichten ermöglichen Anpassung, wenn Anbieter Modelle ändern oder zurückziehen. Die Planung für Regression verhindert Rückschläge, wenn Updates keine Verbesserungen liefern. Diese Ansätze schützen Kapital, halten den Betrieb stabil und reduzieren das Risiko von Störungen.

\ GPT-5 zeigte, dass Fortschritt nicht immer mit einer Versionsnummer einhergeht. Es hob die Zerbrechlichkeit von modellorientierten Einführungsstrategien in Umgebungen hervor, in denen Anbieter sich schneller bewegen, als Unternehmen sich anpassen können.

\ Die Lektion ist nicht, an GPT-4o festzuhalten. Die Lektion ist, Systeme zu entwerfen, die Volatilität standhalten können.

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Nick Talwar ist ein CTO, ehemaliger Microsoft-Mitarbeiter und ein praktischer KI-Ingenieur, der Führungskräfte bei der Navigation der KI-Einführung unterstützt. Er teilt Einblicke in KI-orientierte Strategien, um Auswirkungen auf das Endergebnis zu erzielen.

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