Всі пропускають GPT-4o: чому люди віддають йому перевагу перед GPT-5

OpenAI позиціонувала GPT-5 як стрибок до AGI. Її представили як модель з "можливостями рівня PhD" у міркуваннях, написанні текстів та кодуванні.

\ Обіцянка включала менше галюцинацій, новий режим мислення та маршрутизацію, яка могла б регулювати баланс між швидкістю та глибиною.

\ Але чи справді запуск виправдав очікування? Проблеми були з самого початку. І замість захоплення GPT-5 викликала розчарування і навіть ностальгію за GPT-4o.

\ То що ж сталося? І який урок ми можемо з цього винести?

Обіцянка GPT-5 та реальність

Ціннісна пропозиція GPT-5 була чіткою на папері. Адаптивна маршрутизація мала підвищити ефективність. Спеціальний режим мислення мав розблокувати глибше міркування. І обіцянка, що галюцинації стануть менш частими.

\ Але з самого початку все пішло не так. У перший день система маршрутизації дала збій. Це зробило GPT-5 повільнішою та менш здатною, ніж GPT-4o.

\ Потім старіші моделі були вилучені без попередження. Для підприємств це порушило робочі процеси та дестабілізувало плани впровадження.

\ Багато команд оптимізували процеси навколо GPT-4o, лише щоб виявити, що перехід на GPT-5 створив більше тертя замість меншого.

Негативна реакція розробників

Розробники відчули найбільш помітний регрес. GPT-5 Codex був у чотири-сім разів повільнішим, ніж GPT-4.1 на стандартних завданнях.

\ Це уповільнення порушило потік сесій кодування, і розробникам доводилося сидіти без діла, чекаючи на результат, замість того, щоб ітерувати в реальному часі.

\ Без можливості повернутися назад продуктивність впала. Конкуренти, такі як Claude Code та DeepSeek, раптом запропонували кращу швидкість та зручність використання.

Чому GPT-4o все ще відчувається

Кращою GPT-4o та її варіанти були далекі від досконалості, але вони працювали. Вона забезпечувала баланс швидкості, креативності та надійності, що робило її надійною. Підприємства налаштовували свої операції навколо неї, тому що вона була послідовною.

\ Тон також відігравав роль. GPT-4o відчувалася більш людяною, не будучи надто фамільярною. GPT-5, у порівнянні, критикували за більш плоскі відповіді та холодніший, більш механічний стиль.

\ Багато користувачів прив'язалися до способу взаємодії з GPT-4o, і зміна залишила їх з відчуттям, ніби щось важливе було втрачено. Те, що колись відчувалося як партнер у співпраці, тепер відчувається як транзакція.

\ Ця різниця, у поєднанні з повільнішою продуктивністю та порушеними робочими процесами, пояснює, чому GPT-4o все ще викликає лояльність, тоді як GPT-5 бореться за довіру.

Справжній урок про надійність

Ця ситуація підкреслила, наскільки крихкими стають системи, коли вони залежать від однієї моделі чи постачальника. Коли GPT-4o була видалена, організації без стратегії відступу залишилися незахищеними.

\ Дизайн системи повинен передбачати постійні зміни. Якщо є одна річ, яку ми знаємо про темп технологій, то це те, що він не збирається сповільнюватися найближчим часом.

\ Є практичні способи вирішення цього. Шари абстракції роблять адаптацію можливою, коли постачальники змінюють або виводять з експлуатації моделі. Планування регресії запобігає невдачам, коли оновлення не приносять покращень. Ці підходи захищають капітал, підтримують стабільність операцій та зменшують ризик порушень.

\ GPT-5 показала, що прогрес не завжди приходить з номером версії. Вона підкреслила крихкість стратегій впровадження, орієнтованих на модель, у середовищах, де постачальники рухаються швидше, ніж підприємства можуть адаптуватися.

\ Урок не в тому, щоб триматися за GPT-4o. Урок у тому, щоб проектувати системи, які можуть витримати волатильність.

. . .

Нік Талвар - CTO, колишній співробітник Microsoft та практичний інженер ШІ, який підтримує керівників у навігації впровадження ШІ. Він ділиться ідеями щодо стратегій, орієнтованих на ШІ, для досягнення впливу на кінцевий результат.

→ Підписуйтесь на нього в LinkedIn, щоб дізнатися про його останні думки.

→ Підпишіться на його безкоштовний Substack для отримання глибоких статей прямо у вашу поштову скриньку.

→ Перегляньте живу сесію, щоб побачити, як лідери в суворо регульованих галузях використовують ШІ для скорочення ручної роботи та підвищення ROI.