Naar inhoud
Tier C — Specialist
Draait in:USGemaakt in:United States
$10.00
output · per 1M tokens (inkoopbasis)
Kosten
771 ms
Antwoordsnelheid
Nog niet getest
Intelligentie

Verdict — samenvattingLIVE

LIVE
nu · 2026-07-26

GPT-5 shows reasoning failure and 54% latency increase in latest window

Reasoning capability dropped to zero Latency increased 54% Multilingual score reached 100 Creative performance stable at 45

GPT-5's latest benchmark window reveals significant performance concerns alongside some stability. The model's overall quality score remains unchanged at 48.3 out of 100, but the composition of capabilities has shifted notably. Most concerning is the complete failure in reasoning tasks, dropping to zero from an unmeasured state in the previous window. This represents a critical regression in logical inference capabilities. Meanwhile, multilingual performance surged to a perfect 100, up from zero previously, indicating substantial improvements in language handling. Creative writing scores held steady at 45 across both windows, demonstrating consistency in this domain. However, coding capabilities that scored perfectly at 100 in the previous window were not evaluated in the current testing cycle. Performance degradation extends beyond capability scores to infrastructure metrics. Latency at the median increased by 54 percent, rising from 9047 milliseconds to 13945 milliseconds. This represents a substantial slowdown that will impact user experience, particularly for interactive applications. The reduction in test runs from five to four may indicate testing coverage limitations. Users requiring reasoning capabilities should exercise caution, while those prioritizing multilingual support may benefit from recent improvements.

Quality

48.3

Latency p50

13,945 ms

Test runs

4

1 van 10

Beeld & uitlegLIVE

OpenAI

gpt-5

Tier C — Specialist

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

GPT-5 is een groot taalmodel ontwikkeld door OpenAI, dat de volgende generatie vertegenwoordigt in de Generative Pre-trained Transformer-serie van het bedrijf. Als opvolger van GPT-4 zet dit model OpenAI's aanpak voort om grootschalige neurale netwerken te trainen op diverse tekstdata voor algemene taaltaken. Het is ontworpen voor tekstgeneratie, begrip, redeneren en gesprekken met meerdere beurten over een breed scala aan domeinen en toepassingen. Het model gebruikt transformerarchitectuur en bouwt voort op de technische fundamenten van zijn voorgangers. Hoewel specifieke architectuurdetails zoals het aantal parameters en trainingsmethodologie niet publiekelijk zijn vrijgegeven door OpenAI, behoudt GPT-5 de standaardmogelijkheden die verwacht worden van toonaangevende taalmodellen, waaronder tekstcompletering, het beantwoorden van vragen, samenvatting, codegeneratie en creatief schrijven. De grootte van het contextvenster blijft onbevestigd in publieke documentatie, hoewel verwacht wordt dat het aanzienlijke invoerlengtes aankan voor complexe taken. Binnen OpenAI's modelaanbod vertegenwoordigt GPT-5 het huidige vlaggenschipmodel voor tekstgeneratie, gepositioneerd als het meest geavanceerde aanbod in hun API- en productecosysteem. Het staat boven GPT-4 en eerdere iteraties qua releasechronologie en beoogd capaciteitsniveau. Het model is toegankelijk via OpenAI's standaard API-infrastructuur en geïntegreerd in verschillende OpenAI-producten, voor zowel ontwikkelaars als zakelijke gebruikssituaties die geavanceerde taalverwerkingsmogelijkheden vereisen.

gpt-5 van OpenAI is een veelzijdig taalmodel voor uiteenlopende zakelijke en creatieve toepassingen.

Tokonomix benchmark-samenvatting

Mogelijkheden

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 128000
gpt-5 — illustration 1
GPT-5: OpenAI's frontier-model toen het de vlaggenschip-positie overnam

gpt-5 is de doorlopende alias voor OpenAI's GPT-5 frontier-lijn. Tekst-plus-vision invoer, de brede multi-modale capaciteitset voortgezet vanuit de GPT-4o "omni" generatie, en het redeneeren-en-instructievolgen profiel dat de standaard-vlaggenschip positie overnam van de GPT-4o familie toen het werd uitgebracht.

Medio 2026 omvat de GPT-5 lijn verschillende varianten — basis GPT-5, de 5.1 refresh, de 5.2 release, codex-specialisaties, mini en nano formaat-klassen. Deze pagina behandelt de basis gpt-5 alias als het toegangspunt tot de familie.

Wat GPT-5 naar de vlaggenschip-positie bracht

De sprong van GPT-4o naar GPT-5 was minder één enkele capaciteitssprong en meer een verzameling van incrementele verbeteringen die in de meeste evaluatiecategorieën opliepen:

  • Strakker instructievolgen bij multi-stap taken waar GPT-4o af en toe de draad kwijtraakte.
  • Materieel betere lange-context aandacht. Dezelfde context-window getallen als GPT-4o maar met aandacht die verder in de buffer standhoudt.
  • Verbeterde tool-use ergonomie — parallelle aanroepen, schema-naleving bij complexe schema's, herstel van gedeeltelijke tool-fouten.
  • Consistentere weigeringsgedrag bij randgeval-prompts die in GPT-4o brede variantie over runs produceerden.
  • Beter-gekalibreerde onzekerheid. Het model is bereidwilliger om "Ik weet het niet" te zeggen en minder geneigd tot zelfverzekerde hallucinatie bij de soorten prompts die GPT-4o zwakke plekken blootlegden.

Geen van deze zijn individueel een generatiesprong. Het collectieve effect is betekenisvol genoeg dat voor nieuwe projecten die in 2026 starten, GPT-5 gewoonlijk de juiste OpenAI standaard is, tenzij kostenniveau-dimensionering je richting een mini of nano variant duwt.

Waar het goed landt

Workloads waar het GPT-5 kwaliteitsprofiel zich onderscheidt van de GPT-4o familie:

  • Multi-stap redeneertaken waar het model inferenties moet koppelen over langere sequenties zonder de draad kwijt te raken.
  • Tool-use zware agents waar de parallelle-aanroep ergonomie en schema-betrouwbaarheid vertalen naar minder mislukte tool-invocaties per sessie.
  • Lange-context document workloads waar aandachtskwaliteit in de achterste helft van de buffer evenveel uitmaakt als de buffer-grootte.
  • Productie pipelines die leunen op JSON output waar 5's schema-naleving downstream parsing-fouten vermindert.
  • Conversatie-interfaces waar weigeringsconsistentie over diverse gebruikersinvoer belangrijk is.

Waar het tekortschiet

Het is het frontier-tier model. De beperkingen die daarmee komen:

  • Per-verzoek kosten zijn hoger dan de mini-tier alternatieven. Voor bulk classificatie, extractie, of eenvoudige conversatie-ondersteuning, is GPT-5-mini of GPT-4o-mini de betere unit-economics keuze.
  • Latency is hoger dan kleinere modellen. Voor interactieve UI's waar typsnelheid belangrijk is, weeg de latency-kosten af tegen het kwaliteitsvoordeel.
  • Geen audio, realtime voice, of video native verwerking op het basis gpt-5 endpoint. De audio-preview lijn, realtime preview, en transcribe en TTS endpoints blijven de juiste paden voor die workloads.
  • Self-hosted deployment niet beschikbaar. Alleen OpenAI API. Het /usecases/local overzicht behandelt wat beschikbaar is wanneer on-prem operatie vereist is.

Waar het staat ten opzichte van het veld

Medio 2026 ziet de frontier-tier vergelijking er als volgt uit:

Tegen Claude Opus 4.6 en 4.7. GPT-5 wint over het algemeen op tool-use ergonomie en schema-betrouwbare JSON output. Opus wint over het algemeen op zorgvuldige redeneerstijl en op Europese-taal administratief proza. De twee wisselen overwinningen op benchmark categorieën; de juiste keuze hangt af van welke categorieën belangrijk zijn voor jouw product. De categorie-niveau vergelijking staat op /benchmarks/leaderboard.

Tegen de Gemini 3 familie. Gemini's lange-context verwerking op de multi-miljoen-token schaal is onderscheidend. GPT-5 houdt stand bij de meer conventionele sub-200k context groottes waar de meeste productie workloads op opereren.

Tegen de open-weight frontier modellen. Llama, Mistral Large, en de Qwen frontier lijn zijn self-hostable voor gevallen waar API-only modellen geen optie zijn. GPT-5 wint op ontwikkelaar ergonomie en op ruwe kwaliteit op de meeste benchmarks; de open modellen winnen wanneer je weights in je eigen infrastructuur nodig hebt. Zie /usecases/local.

De eerlijke framing: voor OpenAI-shop teams die in 2026 opnieuw beginnen, is gpt-5 de juiste standaard. Voor teams die kiezen tussen vendors, hangt het antwoord af van welke competitieve as het meest belangrijk is voor het product.

Wanneer de doorlopende alias te gebruiken versus een gedateerde snapshot

De doorlopende gpt-5 alias pikt OpenAI's incrementele releases automatisch op. De gedateerde snapshots (gpt-5-2025-08-07, gpt-5.1-2025-11-13, etc.) bevriezen specifieke releases voor productie-stabiele deployments.

Voor actieve ontwikkeling en onderzoek is de doorlopende alias prima. Voor verzonden productie deployments waar gedragsvoorspelbaarheid belangrijk is, pin naar een gedateerde snapshot en migreer vooruit op je eigen evaluatieschema.

Het kiezen

Grijp naar gpt-5 wanneer:

  • Je OpenAI's vlaggenschip-kwaliteit nodig hebt en de per-verzoek kosten acceptabel zijn voor de workload.
  • De applicatie profiteert van de tool-use, lange-context, of redeneerverbeteringen ten opzichte van GPT-4o.
  • Gedragsconsistentie over diverse invoer belangrijk is voor jouw product.

Sla het over wanneer:

  • Een mini-tier model in de GPT-5 of GPT-4o familie de taak afhandelt tegen betekenisvol lagere kosten.
  • Audio, realtime voice, of video de echte vereiste is — gebruik de gespecialiseerde endpoints.
  • On-prem deployment verplicht is.
  • Een frontier model van een andere vendor wint op de as die het meest belangrijk is voor jouw product.

Deployment-opmerkingen

Standaard Chat Completions API. Tool-use, structured-output, vision input, en streaming gedragen zich allemaal als productie-grade. Het API-oppervlak is forward-compatible met de GPT-5 gedateerde snapshots en de codex specialisaties.

OpenAI's gehoste fine-tuning ondersteunt GPT-5, wat één van de meer praktische paden is om additionele kwaliteit uit te persen voor smalle domeinen.

De pragmatische lezing. gpt-5 is de juiste OpenAI standaard voor nieuwe frontier-tier projecten in 2026, tenzij kostenniveau-dimensionering of een gespecialiseerde modaliteit-vereiste ergens anders naar wijst. Vergelijk het tegen de alternatieven op dezelfde prompts bij /live-test.

Laatste technische review: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

gpt-5 — illustration 2gpt-5 — illustration 3

Provider-vergelijkingLIVE

Provider-vergelijking
Vergelijk elke aanbieder van dit model — kostenbasis, kwaliteit, latency en uptime.
Azure OpenAI (EU - Sweden)EU
Invoerkostenbeste$1.25
Uitvoerkosten$10.00
KwaliteitNog niet getest
Latency (p50)Nog niet getest
UptimeNog niet getest
Kosten per 1M tokens (kostenbasis)
OpenAIVSDit aanbod
Invoerkosten$1.25
Uitvoerkosten$10.00
KwaliteitNog niet getest
Latency (p50)beste771 ms
UptimeNog niet getest
Kosten per 1M tokens (kostenbasis)

Consensus-intelligentie

MODEL-BREED

Consensus-signalen zijn model-breed — nog niet per provider gesplitst.

8.0

Agent-bruikbaarheid (1–10)

Precisie-score

0

Unieke bevindingen

0

Gevalideerde verzoeken

Community-stemmenLIVE

Community-stemmen
Wat echte bezoekers vinden — per provider.
Azure OpenAI (EU - Sweden)EU

Nog geen community-stemmen.

OpenAIVS

Nog geen community-stemmen.

Meer resultaten — per provider

Kwaliteit per categorie

CreatiefMeertaligheidRedeneren

Game-rubriek

Nog geen data.

Jury-oordeel

OK 55%Deels 0%Fout 45%

Games & arena

1

gespeeld

0

winst

1

verlies

20.8 ± 7.2

TrueSkill (μ±σ)

Snelheid & gezondheid

771 ms

Latency (p50)

Uptime

Vraag & antwoord — bladerenLIVE

1 van 82
🧠 intelligentieOpenAImultilingual · 2026-07-26score: 100

Bir mağazada %20 indirim uygulanıyor. 150 TL olan bir ürün indirimden sonra kaç TL olur?

İndirim miktarı: 150 TL × %20 = 150 × 0,20 = 30 TL İndirimli fiyat: 150 TL − 30 TL = 120 TL Cevap: 120 TL.

Test-historie — alle providersLIVE

Kwaliteitsscore over tijdlaatste 48
07-1907-26
Snelheid — p50-latentie over tijdlaatste 684 ms
07-1307-30