掌握GPT-5：多领域AI应用必备提示词

OpenAI备受期待的GPT-5发布，自然在业界引发了热烈讨论，该模型因其在编码、写作、图像生成乃至自主代理方面的广泛能力而备受赞誉。为了超越最初的炒作，评估其真实世界性能，一系列多样化的提示词被用于测试，以评估GPT-5是否真正超越了其前身，抑或只是为日益增长的AI版图添砖加瓦。

在初步试验中，GPT-5在结构化任务创建方面展现出有前景的实用性。当被要求设计一个社交媒体追踪器时，该原型完美地执行了所有请求的功能。它准确地分配了角色，追踪了每日发布进度（每个平台每天四条帖子），甚至在完成时加入了庆祝性的五彩纸屑动画。其输出结果，包括一个结构良好的JSON格式，带有平台特定的颜色代码和激励提示，突显了该模型生成实用、开发者就绪解决方案的能力。同样，对于一个“猜单词”游戏，GPT-5生成了一个视觉上吸引人且交互性强的用户界面，具有流畅的游戏体验和响应式反馈。然而，注意到一个关键的遗漏：允许玩家输入一个秘密单词供AI猜测的核心功能缺失，这阻碍了与原始提示的完全对齐。尽管如此，该原型显示出相当大的潜力。该模型在学术准备方面也表现出色，生成了一个关于代理式AI的综合性10题多项选择测试，每题有四个选项，一个最终得分报告，以及对错误答案的详细解释，并引用了相关示例，模拟了考试条件。

然而，GPT-5在更复杂的运营任务和创意应用中的表现明显逊色。尝试通过在特定日期后从特定渠道（Instagram和LinkedIn）检索社交媒体帖子来自动化每周分析的数据收集，结果却不完整。尽管帖子数量通常较大（每个平台每天约4条），GPT-5返回的条目却明显少得多，未能准确捕获完整数据集。

该模型的推理和图像分析能力也令人失望。在与OpenAI早期模型的直接比较中，GPT-5被要求识别图画中的个体及其关联颜色。尽管反复尝试，甚至使用了其“思考模式”，该模型始终提供不正确的答案。这一表现表明，GPT-5的推理能力可能未能达到OpenAI为此类复杂查询所宣传的高标准，低于先前版本设定的预期。

也许最显著的退步体现在图像生成方面。与GPT-4o相比，GPT-5展现出明显的不足。它在文本渲染方面表现尤为挣扎，未能准确地在生成的图像中嵌入或显示文本。整体图像质量也明显较低，表现为分辨率降低和伪影增加。此外，该模型经常误解或完全忽略特定的提示请求，表明提示依从性显著下降。对于一个本应改进的迭代版本来说，这些核心功能的退步是一个相当大的问题。

总而言之，尽管GPT-5在结构化编码任务和某些形式的内容生成方面表现出能力，但其在推理、准确数据提取，尤其是图像生成等关键领域的不足，表明通用AI助手出现了令人惊讶的倒退。定义早期ChatGPT版本的多功能性和创造力在GPT-5中似乎有所减弱，导致依赖其超越专业编码的更广泛功能的用户体验不佳。关于哪个模型版本正在生成响应的整体透明度不足，进一步使用户评估复杂化。