GPT-5 meistern: Prompts für vielfältige KI-Anwendungen

Die mit Spannung erwartete Ankunft von OpenAIs GPT-5 hat naturgemäß intensive Branchengespräche ausgelöst, wobei das Modell für seine umfassenden Fähigkeiten in den Bereichen Codierung, Schreiben, Bildgenerierung und sogar autonome Agenten angepriesen wird. Um den anfänglichen Hype zu durchbrechen und seine reale Leistung zu bewerten, wurde eine Reihe verschiedener Prompts getestet, um zu beurteilen, ob GPT-5 seine Vorgänger wirklich übertrifft oder lediglich die wachsende KI-Landschaft ergänzt.

In ersten Tests zeigte GPT-5 vielversprechende Nützlichkeit bei der Erstellung strukturierter Aufgaben. Als es mit der Entwicklung eines Social-Media-Trackers beauftragt wurde, führte der Prototyp alle angeforderten Funktionen fehlerfrei aus. Er wies Rollen präzise zu, verfolgte den täglichen Posting-Fortschritt (vier Beiträge pro Plattform pro Tag) und integrierte sogar feierliche Konfetti-Animationen nach Abschluss. Die resultierende Ausgabe, einschließlich eines gut strukturierten JSON-Formats mit plattformspezifischen Farbcodes und Motivations-Prompts, unterstrich die Fähigkeit des Modells, praktische, entwicklerfertige Lösungen zu generieren. Ähnlich produzierte GPT-5 für ein “Wort erraten”-Spiel eine visuell ansprechende und interaktive Benutzeroberfläche mit flüssigem Gameplay und reaktionsschnellem Feedback. Es wurde jedoch eine kritische Auslassung festgestellt: Die Kernfunktionalität, die es dem Spieler ermöglicht, ein geheimes Wort einzugeben, das die KI erraten soll, fehlte, was eine vollständige Übereinstimmung mit dem ursprünglichen Prompt verhinderte. Trotzdem zeigte der Prototyp beträchtliches Potenzial. Das Modell zeichnete sich auch in der akademischen Vorbereitung aus, indem es einen umfassenden Multiple-Choice-Test mit 10 Fragen zu Agentic AI generierte, komplett mit vier Optionen pro Frage, einem abschließenden Ergebnisbericht und detaillierten Erklärungen für falsche Antworten, unter Angabe relevanter Beispiele und Nachahmung von Prüfungsbedingungen.

Die Leistung von GPT-5 ließ jedoch bei komplexeren operativen Aufgaben und kreativen Anwendungen merklich nach. Ein Versuch, die Datenerfassung für die wöchentliche Analyse durch das Abrufen von Social-Media-Beiträgen von bestimmten Kanälen (Instagram und LinkedIn) nach einem bestimmten Datum zu automatisieren, führte zu unvollständigen Ergebnissen. Trotz des typischen Beitragsaufkommens (etwa 4 pro Tag pro Plattform) lieferte GPT-5 deutlich weniger Einträge zurück und konnte den vollständigen Datensatz nicht genau erfassen.

Die Denk- und Bildanalysefähigkeiten des Modells erwiesen sich ebenfalls als enttäuschend. In einem direkten Vergleich mit früheren Modellen von OpenAI wurde GPT-5 beauftragt, Personen und deren zugehörige Farben innerhalb einer Zeichnung zu identifizieren. Trotz wiederholter Versuche, selbst unter Verwendung seines “Thinking Mode”, lieferte das Modell konsequent falsche Antworten. Diese Leistung deutet darauf hin, dass die Denkfähigkeiten von GPT-5 die von OpenAI für solch komplexe Anfragen beworbenen hohen Benchmarks möglicherweise nicht erfüllen und hinter den Erwartungen früherer Versionen zurückbleiben.

Die vielleicht bedeutendste Regression wurde bei der Bildgenerierung beobachtet. Im Vergleich zu GPT-4o zeigte GPT-5 erhebliche Mängel. Es hatte bemerkenswerte Schwierigkeiten bei der Textdarstellung und konnte Text in generierten Bildern nicht genau integrieren oder anzeigen. Die allgemeine Bildqualität war ebenfalls merklich niedriger, gekennzeichnet durch reduzierte Auflösung und erhöhte Artefakte. Darüber hinaus missverstand das Modell häufig spezifische Prompt-Anfragen oder ignorierte sie gänzlich, was auf einen erheblichen Rückgang der Prompt-Adhärenz hindeutet. Für eine angeblich verbesserte Iteration sind diese Rückschritte in der Kernfunktionalität ein erhebliches Problem.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass GPT-5 zwar Kompetenz in strukturierten Codierungsaufgaben und bestimmten Formen der Inhaltserstellung zeigt, seine Mängel in kritischen Bereichen wie Denkvermögen, genauer Datenextraktion und insbesondere Bildgenerierung jedoch einen überraschenden Rückschritt für die allgemeine KI-Assistenz bedeuten. Die Vielseitigkeit und kreative Leistungsfähigkeit, die frühere ChatGPT-Versionen auszeichneten, scheinen in GPT-5 vermindert zu sein, was zu einer enttäuschenden Erfahrung für Benutzer führt, die sich auf seine breiteren Fähigkeiten jenseits der spezialisierten Codierung verlassen haben. Die mangelnde Transparenz darüber, welche Modellversion Antworten generiert, erschwert die Benutzerbewertung zusätzlich.