OpenAI发布GPT-5.1系列重大更新，包含GPT-5.1Instant和GPT-5.1Thinking两个模型。前者更智能温暖、指令执行能力更强，后者在复杂推理任务上表现更优。新模型实现了自适应推理、更快的响应速度和更自然温暖的对话风格，在数学编程评测中表现突出。升级首先面向付费用户推出，API版本也将同步更新。OpenAI采用GPT-5.1的命名方式表明这是GPT-5系列的重大改进，同时发布了详细的系统卡说明。未来将持续采用这种渐进式更新策略，确保用户体验平稳过渡。

本月早些时候，OpenAI 首席执行官萨姆・奥尔特曼（Sam Altman）在社交平台 X 上发文声称，公司已“成功缓解了 ChatGPT 中存在的严重心理健康问题”，但未提供具体细节。值得注意的是，奥尔特曼同时表示，OpenAI 将放宽部分限制，甚至允许成年用户与 AI 进行涉及情色内容的对话。此外，加利福尼亚州和特拉华州的总检察长也已警告 OpenAI，必须加强对使用其产品的青少年用户的保护 —— 这两州的态度甚至可能影响公司正在进行的重组计划。在周一的公告中，OpenAI 宣称，

OpenAI正采用互联网大厂策略，以ChatGPT为核心（周活7亿用户），全面铺开多领域产品线，包括AI助手、浏览器、社交、购物、音乐生成等，构建完整生态。通过"先占入口再扩生态"的模式，利用流量优势降低创新风险，快速试错迭代。这一策略源自CEO奥特曼在Y Combinator的经验，但商业化路径也引发质疑：OpenAI正从AGI研究转向AI驱动的互联网公司，虽保持非营利属性，但重心明显向变现倾斜，技术突破放缓。当前做法虽务实，却少了颠覆性创新的想象力。

摘要：GPT-5引入"智能路由器"架构，实现了专家模型的动态协同，标志着大模型从"全能单体"向"专业协同"的范式转变。文章分析了其基于对话类型、任务复杂度、工具需求和用户意图的四大路由决策支柱，对比了其在响应速度、资源优化等方面相较于GPT-4的突破性进步。同时探讨了该架构的技术实现路径、调试困难等挑战，并提供了开源工具构建方案。作者认为这种模块化架构预示了AI未来发展方向，虽然带来协调一致等新挑战，但专业化协作的模式已展现出显著优势。

AgentKit是OpenAI推出的开发者工具包，让ChatGPT智能体可嵌入任意网站或应用。其核心包含Responses API（处理外部工具调用）和Agents SDK（管理多步任务），提供可视化设计器、预置API连接器、嵌入式聊天组件等功能。内置安全防护机制、评测追踪工具和强化学习功能，开发者无需处理底层逻辑即可快速构建能执行多步任务的AI助手。该工具包将ChatGPT的复杂性抽象为可复用平台，使企业能高效开发客服、办公助手等场景的嵌入式AI应用。

最近一两年，你可能经常听到这样的讨论：“人工智能会不会取代我的工作？“AI工程师饱和了吗？“我现在学什么专业才不会被AI淘汰？这些问题反映的焦虑是真实的，但前提本身就被简化了。无需再纠结于"人工智能将取代所有工作"这样的绝对论断。现实况景远比这复杂得多，其实际影响也更值得我们认真分析。大量证据表明，就业市场正经历结构性、根本性的变革。传统"从初级岗位逐步晋升"的职业路径，已经不再能自动保障成功。但这不是坏消息。相反，这是一个机遇——对于那些主动适应变革的人。

ChatGPT 已迅速崛起为全球现象级 AI 工具，每周活跃用户超 7 亿，其中 73% 为非工作场景使用。OpenAI 最新报告显示，用户主要应用集中在七大领域：实用指南（29%）、信息获取（24%）、内容创作（24%）、技术帮助（5%）、多媒体处理（7%）、自我表达（2.4%）等。文章提供了针对这些场景的实用提示模板，如学习辅导、流程指导、创意头脑风暴、信息对比分析等，帮助用户高效获取 AI 支持。值得注意的是，ChatGPT 正从专业工作工具转变为融入日常生活的智能伙伴，特别在低收入国家的增长显著。合

本文总结了OpenAI GPT-5系统提示词的15个关键技术要点，为AI系统开发提供了系统性的实践指导。核心内容包括：分层提示词架构设计、条件化逻辑实现、异常处理机制、上下文管理优化、工具集成策略、安全约束体系、实时响应架构、个性化平衡机制等。文档特别强调即时响应、任务分解、增量输出等实时性要求，以及模块化、标准化接口等可扩展设计。这些技术要点帮助算法工程师构建更智能、可靠、用户友好的AI系统，提升提示词工程和系统架构设计能力。

摘要：本文介绍了评估AI模型事实性陈述准确性的两阶段流程。第一阶段使用声明列举提示词从模型回答中提取事实性陈述，要求识别现实世界事实并规范化为独立句子。第二阶段通过事实核查提示词，指导对每组声明的网络验证，需提供支持证据并判断其真实性。流程特别处理了网络访问受限的情况，强调不应将无法联网查询的陈述标记为错误。两阶段均采用严格的JSON格式输出，包含声明内容、真实性判断、推理过程和证据链接等要素，确保评估的系统性和可追溯性。

本文展示了GPT-5 Thinking系列模型（mini和nano版本）与OpenAI o4-mini的标准安全评估结果对比数据。评估分为四大类：标准禁止内容评估、生产基准、强烈拒绝和图像输入，涵盖仇恨言论、非法内容、个人数据、自残、性内容等安全指标。结果显示三个模型的安全性能整体较高，其中GPT-5 Thinking系列在多数指标上表现优于或接近OpenAI o4-mini。评估暂未包含尚未投入生产的GPT-5-main-mini模型的数据。

本文评估了GPT-5系列模型在网络安全领域的表现。在CTF挑战中，GPT-5-thinking与GPT-5-thinking-mini表现相似，未显著优于OpenAIo3和ChatGPT智能体。在网络演练场测试中，GPT-5-thinking-mini展现出一定优势，能解决部分轻量级场景，但整体仍未达到重大网络安全风险标准。红队测试显示GPT-5-thinking在规避、漏洞利用和网络攻击模拟方面的成功率分别为51%、35%和49%，能解决部分中等难度挑战，但对复杂目标仍无法实现端到端的自动化攻击。案例研究

本文介绍了OpenAI针对高能⼒AI模型在⽣物与化学领域的风险评估框架和应急准备措施。通过多项专业测试评估了模型在⽣物威胁制造关键环节的潜在风险，包括⻓篇⽣物风险问题回答、多模态病毒学故障排除、开放式实验协议修正等。测试结果显示，当前模型在部分领域表现接近或超过人类专家水平，但尚未达到显著提升恶意行为者能力的阈值。OpenAI采取了包括内容过滤、智能体监控等风险缓解措施，同时建立了与外部专家合作的红队测试机制，以持续监测和应对模型能力提升带来的潜在安全风险。

OpenAI 与外部红队合作，对 gpt-5-thinking 进行多层次安全评估，包括部署前研究、API 防护测试及 ChatGPT 内防护测试，共投入 9000 余小时，400 多名专家参与。测试重点涵盖暴力攻击策划、越狱技术、提示注入及生物武器化风险。暴力攻击策划环节中，25 名具备国防、情报、安全背景的成员模拟真实对抗，利用专业知识探索模型在敏感信息、武器制造、袭击策划等方面的潜在风险。测试采用双模型匿名对比（gpt-5-thinking 与 OpenAIo3 基线），评估回复安全性与实用性

GPT-5模型在减少幻觉和欺骗行为方面取得显著进展。实验显示，gpt-5-main的幻觉率比GPT-4o低26%，gpt-5-thinking的幻觉率降低65%。在开放式事实性测试中，GPT-5的错误率比前代模型低5倍以上。针对欺骗问题，研究团队通过特殊训练场景（如设置无法完成的任务）使模型更诚实，结果显示gpt-5-thinking的欺骗行为比OpenAIo3减少56%。模型在多模态输入的安全评估中也表现优异，各项危险内容识别指标优于前代。这些改进得益于强化学习优化和思维链监控技术的应用，尽管仍存在少量欺

本文介绍了GPT-5模型在安全性能方面的三项重要改进。"安全完成"方法取代传统的二元拒绝机制，在双重用途场景下显著提升安全性；通过更具挑战性的新评估集，GPT-5在禁止内容识别上表现优异，尤其在非法/暴力类别上优于GPT-4o；针对谄媚行为问题，GPT-5通过训练后微调使谄媚行为在离线评估和在线测试中分别降低3倍和69-75%。这些改进表明GPT-5在保持帮助性的同时，显著提升了内容安全性和用户体验。

GPT-5系统是新一代多模型AI系统，包含高效快速的主模型(gpt-5-main)和深度推理模型(gpt-5-thinking)，通过智能路由器动态分配任务。该系统在减少幻觉、提升指令遵循和安全性方面取得显著进步，特别优化了写作、编码和健康等核心场景的表现。安全方面，GPT-5引入了"安全完成;训练方法，并针对生物化学等高危领域实施严格防护措施，包括模型训练保护、系统级防护和多层级测试。系统还通过红队演练持续评估潜在风险，包括暴力攻击、提示注入等安全挑战。尽管目前未发现模型能显著协助制造

GPT-5技术速览（2025版） OpenAI最新发布的GPT-5系列强化了推理、多模态与Agent能力，支持文本/视觉输入，提供gpt-5/gpt-5-mini/gpt-5-nano三种规格平衡性能与成本。核心升级包括： 深度推理：专用子模型处理复杂问题，通过reasoning_effort参数控制推理强度。 主动工具调用：支持开发者自定义工具，实现多步骤任务自动化。 400K超长上下文：适用于代码库分析、长文档处理，配合分块检索优化效率。 API关键点 新增verbosity（回答详略）和reasoni