تستعد شركة OpenAI لإحداث تغيير جذري في طريقة تفاعل المستخدمين مع تقنياتها للذكاء الاصطناعي من خلال إطلاق GPT-5 المرتقب في صيف 2025.
أكدت الشركة أن GPT-5 سيوحد التقدم المحرز في عدة نماذج متخصصة ضمن نظام واحد أكثر قوة وكفاءة. وقال رومان هويت، رئيس تجربة المطورين في OpenAI: "نحن متحمسون للغاية ليس فقط لتقديم نموذج جديد متقدم، بل أيضاً لتوحيد سلسلتينا الرئيسيتين. سيتم دمج اختراقات الاستدلال في سلسلة O مع التطورات في تعدد الوسائط في سلسلة GPT، وهذا سيكون GPT-5".
هذا النهج الموحد سيزيل الحاجة إلى التنقل بين إصدارات متخصصة، حيث سيتم دمج الاستدلال، والإدخال متعدد الوسائط، وتنفيذ المهام في نموذج واحد. وقد تم تصميمه خصيصاً للقيام باستدلال متقدم متعدد الخطوات مع تقليل كبير في الهلوسات مقارنة بالنماذج السابقة.
حالياً، تحتفظ OpenAI بنماذج منفصلة لقدرات مختلفة: يجب على المستخدمين اختيار نموذج متخصص لكل مهمة. حتى الآن، يتم توزيع هذه المهام بين GPT-4.1 وDall-E وGPT-4o وo3 وAdvanced Voice وVision وSora. في الوقت الحالي، إذا كنت ترغب في استخدام أدوات OpenAI، عليك التنقل باستمرار بين GPT-4 للمهام العامة، وGPT-4o للأعمال متعددة الوسائط، ونماذج الاستدلال المختلفة للمشكلات المعقدة. مع GPT-5، سيتغير هذا تماماً، حيث سيقوم النظام تلقائياً بتعديل نهجه بناءً على ما تريد تحقيقه، ولن تحتاج بعد الآن إلى التخمين بشأن النموذج الأنسب – فالنظام سيتولى اتخاذ القرار بالنيابة عنك.
استناداً إلى نماذج سلسلة o مثل o1 وo3، سيجعل GPT-5 الاستدلال المتسلسل (chain-of-thought) ميزة أساسية بدلاً من خيار إضافي، مما يعني أن النموذج سيتعامل مع المنطق متعدد الخطوات وحل المشكلات المعقدة بشكل أكثر فعالية. بالفعل، يدعم GPT-4o النصوص والصور والصوت، لكن هذا مجرد البداية. سيبني GPT-5 على هذا الأساس ليقدم قدرات أكثر تطوراً – وربما يشمل معالجة الفيديو بشكل كامل، مستفيداً من عمل OpenAI على Sora.
وفي مقابلة حديثة، أكد سام ألتمان، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لـ OpenAI، أن موعد إطلاق نموذج GPT-5 الخاص بـ ChatGPT سيكون في الصيف، لكنه مرتبط بعدة عوامل. لدى OpenAI معايير واختبارات داخلية يجب تحقيقها قبل الإطلاق، وإذا لم تتحقق، فقد لا يتم طرح النموذج للعامة. وأضاف سام أنه لا يعرف "بالضبط متى" سيتم طرح GPT-5، لكنه أكد أن التحسينات ستكون كبيرة.
يمثل هذا النهج الموحد تحولاً كبيراً في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، حيث ينتقل من النماذج المتخصصة إلى أنظمة أكثر تكاملاً ومرونة يمكنها التعامل مع أنواع متعددة من المهام بكفاءة أعلى. بالنسبة للمستخدمين، يعني ذلك تجربة أكثر سلاسة دون الحاجة لمعرفة النموذج الأنسب لكل مهمة.