GPT-5 vs. GPT-4o: Ist OpenAIs neuestes Modell ein Upgrade?
Die jüngste Enthüllung von GPT-5 durch OpenAI hat in der Technologielandschaft erhebliche Debatten ausgelöst. Während einige seine fortschrittlichen Fähigkeiten loben, weisen andere auf wahrgenommene Mängel hin, was viele zu der Frage veranlasst, ob dieses neue Flaggschiff-Modell seinen hochgelobten Vorgänger, GPT-4o, wirklich übertrifft. Für viele Benutzer war GPT-4o zum unverzichtbaren großen Sprachmodell (LLM) für eine Vielzahl von Aufgaben geworden, von der Textzusammenfassung und Bilderzeugung bis hin zur komplexen Datenanalyse. Da GPT-5 nun als dessen Nachfolger positioniert ist, ist eine kritische Bewertung gerechtfertigt, um festzustellen, ob dieses Upgrade einen echten evolutionären Sprung darstellt oder eine möglicherweise verfrühte Veröffentlichung, die die breite Attraktivität von ChatGPT mindern könnte.
Um die Nuancen dieses Übergangs zu verstehen, ist es unerlässlich, zusammenzufassen, was jedes Modell zu bieten hat. GPT-4o, im Mai 2024 veröffentlicht, war ein bahnbrechendes multimodales LLM, das eine große Veränderung in der Interaktion der Benutzer mit ChatGPT bedeutete. Wegen seiner Fähigkeit, Text, Bilder und Audio nahtlos zu verarbeiten, wurde es „omni“ genannt und bot verbesserte Kodierungs- und visuelle Analysefähigkeiten sowie eine robuste Spracherkennung und -analyse. Zu seinen bemerkenswerten Merkmalen gehörten eine erhöhte Verarbeitungsgeschwindigkeit, reduzierte Antwortlatenz und die Generierung bemerkenswert natürlicher und kohärenter Antworten, gekoppelt mit der Fähigkeit, auf externe Tools zuzugreifen und Echtzeitinformationen bereitzustellen.
Ein Jahr später, im August 2025, stellte OpenAI GPT-5 als sein bisher fortschrittlichstes Modell vor. Diese neueste Iteration erweitert die multimodale Grundlage von GPT-4o um Videoverarbeitungsfähigkeiten. GPT-5 führt neuartige „Agentenfähigkeiten“ ein, die es ihm ermöglichen, komplexe Aufgaben autonom zu planen und auszuführen, und verfügt über ein „einheitliches System“, das intelligent bestimmt, ob eine Abfrage tiefgehende Überlegungen oder eine grundlegendere Verarbeitung erfordert. GPT-5 verfolgt einen „Lernen durch Tun“-Ansatz und ist so konzipiert, dass es empathischer ist, während es weniger Kompromissbereitschaft als frühere Modelle zeigt. Es verfügt auch über deutlich verbesserte Kodierungs- und Schreibfähigkeiten.
Ein direkter Vergleich ihrer technischen Spezifikationen offenbart den Ehrgeiz von GPT-5. Während GPT-4o ein beträchtliches Kontextfenster von etwa 128.000 Tokens sowohl für ChatGPT als auch für die API-Nutzung bot, verdoppelt GPT-5 dies nahezu und bietet 256.000 Tokens für ChatGPT und beeindruckende 400.000 Tokens für seine API, wodurch es viel größere Informationsmengen verarbeiten kann. GPT-5 führt auch ein Dual-Modus-Argumentationssystem ein – das zwischen schnellem und tiefem Denken wechselt – im Gegensatz zum Einzel-Argumentationsmodus von GPT-4o. Darüber hinaus behauptet OpenAI, dass GPT-5 die bisher niedrigste Halluzinationsrate aufweist, eine signifikante Verbesserung gegenüber der bereits niedrigen Rate von GPT-4o. GPT-5 führt auch Personalisierungsfunktionen wie Persönlichkeitsvoreinstellungen und Tonkontrolle ein und integriert sich mit einer breiteren Palette von Tools, einschließlich Gmail und Kalender, was über den begrenzteren Tool-Zugriff von GPT-4o hinausgeht. Für Unternehmensanwendungen bietet GPT-5 „sichere Vervollständigungen“, die begrenzte, nützliche Antworten liefern, eine Funktion, die in GPT-4o fehlt. Benchmark-Tests unterstreichen die Sprünge von GPT-5 bei der Lösung komplexer Probleme: Seine SWE-bench-verifizierte Genauigkeit liegt bei 74,9 % im Vergleich zu GPT-4o mit 30,8 %; im AIME 2025 Mathematiktest erreichte GPT-5 94,6 % (ohne Tools) gegenüber 71 % von GPT-4o; und es verbesserte sich signifikant bei VideoMMMU (81,1 % vs. 58,8 %) und HealthBench (46,2 % vs. 31,6 %). Diese Metriken legen nahe, dass GPT-5 für komplexes Denken und Unternehmensabläufe entwickelt wurde, während GPT-4o für Echtzeitinteraktion und kreative Aufgaben optimiert bleibt.
Beide Modelle bei verschiedenen Aufgaben zu testen, offenbart ein nuanciertes Bild ihrer Leistung. Bei der Inhaltserstellung erwies sich GPT-5 als überlegen beim Generieren prägnanter, expertenhafter Zusammenfassungen, die Punkte effektiv zusammenführten, um einem sachkundigen Leser gerade genug Kontext zu bieten. GPT-4o hingegen lieferte eine detailliertere, schrittweise Zusammenfassung aller im Quellmaterial besprochenen Punkte. Bei der Bilderzeugung schnitten beide Modelle gut ab. GPT-5 produzierte lebendigere Bilder mit knalligen Farben, Text und Symbolen, zeigte jedoch einen kleinen Fehler bei einer Pfeilverbindung. GPT-4o generierte Bilder mit Vollfarben, wodurch sie weniger lebendig wirkten, enthielt aber bemerkenswerterweise gut integrierte Audioeingangs- und -ausgangsquellen.
Beim Kodieren zeigte GPT-5 einen klaren Vorteil. Obwohl es einige Zeit dauerte, die Abfrage für eine Wortzähl-Website zu verarbeiten, war die endgültige Ausgabe beeindruckend und lieferte eine voll funktionsfähige Webseite mit einer verfeinerten Benutzeroberfläche und -erfahrung (UI/UX) sowie zusätzlichen Funktionen. Die Ausgabe von GPT-4o hingegen wirkte grundlegend und veraltet und bot nur die Kernfunktionalität der Wortzählung ohne stilistische Verfeinerungen. Bei der Bildanalyse analysierte GPT-5 effizient ein Schaltplan, identifizierte dessen Komponenten korrekt, extrahierte Werte und wendete die richtige Logik an, um Ausgangsstrom und -spannung zu berechnen. GPT-4o hatte bei dieser Aufgabe erhebliche Schwierigkeiten, erkannte nur die Ausgangswellenform, konnte aber die für die Berechnungen benötigten kritischen Werte nicht extrahieren.
Schließlich, bei einer Argumentationsherausforderung mit einem Sudoku-Puzzle, hatte GPT-5 zunächst Schwierigkeiten mit der Bildinterpretation, benötigte über drei Minuten und manuelle Bestätigung mehrerer Werte. Nach Unterstützung verarbeitete und löste es das Puzzle jedoch erfolgreich korrekt. GPT-4o hingegen scheiterte vollständig und füllte alle fehlenden Werte mit Nullen auf.
Der Kampf zwischen GPT-5 und GPT-4o bringt keinen klaren Gewinner hervor, da die Leistung je nach Aufgabe erheblich variiert. GPT-5 dominiert nachweislich bei komplexen Aufgaben wie dem Kodieren und fortgeschrittenem Denken, wo seine erweiterten Fähigkeiten glänzen. GPT-4o behauptet sich jedoch weiterhin in Bereichen wie der Inhaltserstellung und der Bilderzeugung/-analyse. Ein bemerkenswerter Unterschied liegt auch in ihrem Arbeitstempo: GPT-4o liefert im Allgemeinen schnellere Antworten, während GPT-5 manchmal Zögern zeigt, vermutlich weil es vor der Ausgabe eine gründlichere Analyse vornimmt. Obwohl GPT-5 von neueren Trainingsdaten und agentischen Optimierungen profitiert, bleibt die Frage, ob seine Verbesserungen wirklich bahnbrechend genug sind, um seinen beliebten Vorgänger in den Schatten zu stellen.
Letztendlich bleibt trotz der inkrementellen Verbesserungen von GPT-5 seit seiner Einführung eine starke Sehnsucht der Benutzer nach der Rückkehr von GPT-4o bestehen. Viele sind der Meinung, dass die Einführung von GPT-5 möglicherweise überstürzt war, was die Benutzer dazu zwang, sich an ein Modell anzupassen, das bei vielen gängigen Aufgaben nur geringfügig besser ist als sein Vorgänger. Der wahrgenommene Unterschied, oft als „ein bisschen besser“ beschrieben, macht es den Benutzern schwer, GPT-4o vollständig aufzugeben. Dies deutet darauf hin, dass rigorosere Tests und Verfeinerungen vor der öffentlichen Veröffentlichung von GPT-5 vorteilhaft gewesen wären, was eine anhaltende Sehnsucht nach der Konsistenz und Benutzerfreundlichkeit, die GPT-4o repräsentierte, hinterlässt.