Dit is de gedateerde snapshot van het oorspronkelijke GPT-5 basismodel, uitgebracht op 7 augustus 2025 en op dat moment bevroren. Terwijl de zwevende gpt-5 slug is blijven bewegen onder teams die ernaar verwezen, legt deze gedateerde versie één specifieke set gewichten vast, één specifiek gedragsprofiel, één reproduceerbaar artefact. Dat maakt het bruikbaar voor een smalle maar belangrijke set taken: vergelijkingsbaselines, gereguleerde workflows, en elk product dat over zes maanden naar hetzelfde model moet kunnen verwijzen en hetzelfde antwoord moet krijgen.
Waarom gedateerde snapshots bestaan
OpenAI levert elke generatie in twee varianten. De zwevende naam (gpt-5) volgt welke snapshot momenteel wordt aanbevolen. De gedateerde naam (gpt-5-2025-08-07) pint één specifieke versie van de gewichten vast. De zwevende slug profiteert van stille verbeteringen; de gedateerde slug profiteert van het feit dat hij je nooit verrast.
Voor evaluatievergelijkingen over tijd is de gedateerde slug de enige eerlijke keuze. Als je benchmarkrapport uit december zegt "GPT-5 scoorde X op onze testsuite," en iemand voert het in mei opnieuw uit tegen de zwevende slug, dan vergelijken ze niet hetzelfde model. De gedateerde snapshot lost dat op. Het gedrag op 7 augustus 2025 is het gedrag dat je krijgt wanneer je dit eindpunt aanroept, tot OpenAI het uiteindelijk opruimt.
Wat deze snapshot is
GPT-5 was het eerste model in de GPT-5 familie, uitgebracht als een multimodaal tekst-en-vision frontier-model. De 2025-08-07 snapshot weerspiegelt het lanceringgedrag: trainingsdata tot welke afkapgrens OpenAI ook gebruikte medio 2025, de oorspronkelijke veiligheidspassage, de oorspronkelijke vision-encoder kalibratie, het oorspronkelijke tool-use gedrag.
Opvolgende floating-slug updates hebben deze karakteristieken verschoven. Gedocumenteerde wijzigingen over de bredere 5.x lijn hebben verfijnde instructieopvolging op randgevallen, aangepast weigergedrag op bepaalde contentcategorieën, en incrementele verbeteringen aan vision OCR omvat. Geen van die wijzigingen raakt deze snapshot. Wat je in augustus 2025 kreeg is wat je vandaag krijgt.
Onder de motorkap
Het model is een transformer decoder die interleaved tekst- en beeldinvoer accepteert en alleen tekstuitvoer produceert. Parameteraantal, expert routing details, en exacte architecturale keuzes zijn niet openbaar. Tokenisatie gebruikt het GPT-5 BPE vocabulaire. Beeldinvoer wordt tile-gecodeerd tegen een vaste tokenprijs per tile, wat snel oploopt bij multi-page document workloads.
Training cutoff voor deze snapshot ligt medio 2025. Het model kent mainstream taalstandaarden en frameworkversies die actueel waren in die periode en zal vrolijk verzinnen over alles wat recenter is. Voor workflows die recente gebeurtenissen of nieuwe library API's betreffen, doet dit ertoe — pin de snapshot, accepteer dat kennis veroudert, en route current-events queries door retrieval of web search in plaats van te vertrouwen op de parametrische kennis van het model.
Waar het vandaag staat
Tegen het bredere frontier model landschap gemeten, zit de augustus 2025 snapshot van GPT-5 in de bovenste tier op algemene taken en de bovengemiddelde tier op vision-zwaar werk. De nieuwere 5.1, 5.2, en latere snapshots zijn erop voorbijgegaan op de meeste metrics. Het intelligence leaderboard volgt de vergelijkende rangschikking.
Voor een snapshot die in augustus 2025 is vastgepind is dit het verwachte patroon. Het punt is niet om in mei 2026 het absoluut beste beschikbare model te zijn; het punt is om in mei 2026 hetzelfde model te zijn als in augustus 2025, zodat vergelijkingen en audits geldig blijven.
Wanneer pinnen naar deze snapshot
Grijp naar gpt-5-2025-08-07 wanneer reproduceerbaarheid waardevoller is dan piekkwaliteit. De duidelijke use cases:
Evaluatievergelijkingen over tijd. Als je benchmarksuite tegen deze snapshot draaide toen hij verscheen, draai hem dan opnieuw tegen deze snapshot in plaats van de zwevende slug. Anders meet je modelevolutie in plaats van je eigen verandering.
Gereguleerde beslissingen waarbij audittrails het exacte model moeten identificeren dat een gegeven output produceerde. "We gebruikten gpt-5" is een ontoereikend antwoord wanneer een auditor vraagt welke versie. "We gebruikten gpt-5-2025-08-07" is toereikend.
Klantgerichte features met kwaliteits-SLA's die waren gekalibreerd tegen een specifiek modelgedrag. Als je prompts en few-shot voorbeelden waren afgestemd op deze snapshot, brengt verhuizen naar een nieuwere zonder opnieuw afstemmen het risico van subtiele regressies met zich mee.
Langlopende A/B experimenten waarbij de controle echt gefixeerd moet blijven voor de duur van de test.
Wanneer niet pinnen naar deze snapshot
Vermijd het voor ontwikkeling van nieuwe features. Gebruik in plaats daarvan de zwevende slug of de nieuwste gedateerde snapshot; je wilt het meest capabele model dat beschikbaar is terwijl je bouwt, niet het oudste dat nog werkt.
Vermijd het voor algemene chat- en content workflows waarbij de winsten in nieuwere snapshots reëel zijn en de kosten van gedragsdrift laag. De 5.1, 5.2, en latere snapshots zijn beter op dezelfde workloads. Pin alleen aan geschiedenis wanneer geschiedenis ertoe doet.
Vermijd het als je een prompt draait die afhankelijk is van kennis van gebeurtenissen na medio 2025. Het model weet het niet. Het zal gissen. De gissingen zullen soms correct klinken en soms volledig verkeerd zijn.
Operationele opmerkingen
OpenAI publiceert deprecation timelines voor gedateerde snapshots. Oudere snapshots worden uiteindelijk opgeruimd. Wanneer dat met deze gebeurt, zal je code die deze slug pint foutmeldingen beginnen te retourneren. Plan vooruit: abonneer je op de deprecation aankondigingen, en onderhoud een forward path naar welke snapshot je vervolgens zult pinnen.
Voor data extraction workflows waarbij vision capability zwaar weegt, is de augustus 2025 snapshot competent maar is hij overtroffen door latere vision-encoder verfijningen. Als het werk het toelaat, draai dezelfde documenten parallel door deze snapshot en een nieuwere voor een paar weken voordat je beslist of je de pin migreert.
Alternatieven
Voor workflows die dezelfde soort vastgepinde reproduceerbaarheid nodig hebben maar om een ander model geven, levert elke frontier provider nu gedateerde snapshots naast hun zwevende slugs. Het patroon is industriestandaard. Kies het model dat past bij je kwaliteits- en modaliteitsvereisten, pin dan zijn gedateerde versie in plaats van zijn zwevende.
Voor pure kostenoptimalisatie op routine workloads dekken de kleinere leden van de 5.x familie (de mini en nano tiers) het grootste deel van wat algemene chat daadwerkelijk nodig heeft tegen een fractie van de kosten. Pin die snapshots ook als reproduceerbaarheid daar voor je van belang is.
Laatste technische review: 2026-05-22 — Tokonomix.ai
