تستعد شركة OpenAI لإحداث تغيير جذري في طريقة تفاعل المستخدمين مع تقنياتها للذكاء الاصطناعي من خلال الإصدار المرتقب لـ GPT-5، المتوقع إطلاقه في صيف 2025.
أكدت الشركة أن GPT-5 سيوحد التقدم المحرز في عدة نماذج متخصصة ضمن نظام واحد أكثر قدرة. وقال رومان هويت، رئيس تجربة المطورين في OpenAI: "نحن متحمسون للغاية ليس فقط لتقديم نموذج جديد رائد، بل أيضًا لتوحيد سلسلتينا معًا. إن اختراقات الاستدلال في سلسلة O والاختراقات في تعدد الوسائط في سلسلة GPT سيتم توحيدها، وسيكون ذلك في GPT-5".
هذا النهج الموحد سيزيل الحاجة إلى التبديل بين الإصدارات المتخصصة، حيث سيتم دمج الاستدلال، والإدخال متعدد الوسائط، وتنفيذ المهام في نموذج واحد. وقد صُمم خصيصًا للاستدلال المتقدم متعدد الخطوات مع تقليل كبير في الهلوسات مقارنة بالنماذج السابقة.
حاليًا، تحتفظ OpenAI بنماذج منفصلة لقدرات مختلفة: إذ يتعين على المستخدمين اختيار نماذج متخصصة لمهام محددة. 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. يغير GPT-5 هذا تمامًا من خلال ضبط نهجه تلقائيًا بناءً على ما تحاول تحقيقه، دون الحاجة للتخمين حول أي نموذج تختار – حيث يتولى النظام اتخاذ هذا القرار في الخلفية.
واستنادًا إلى نماذج سلسلة o مثل o1 وo3، سيجعل GPT-5 الاستدلال المتسلسل (chain-of-thought) ميزة أساسية وليست خيارًا إضافيًا. هذا يعني أن النموذج سيتعامل مع المنطق متعدد الخطوات وحل المشكلات المعقدة بشكل أكثر فعالية.
يستطيع GPT-4o بالفعل التعامل مع النصوص والصور والصوت، لكن هذا مجرد نقطة البداية. يأخذ GPT-5 هذه الأساسيات ويبني عليها ليقدم شيئًا أكثر تطورًا – وربما يشمل معالجة الفيديو بشكل كامل، مستفيدًا من أعمال OpenAI في Sora.
وفي مقابلة حديثة، أكد سام ألتمان، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة OpenAI، أن موعد إصدار نموذج GPT-5 في ChatGPT سيكون في الصيف، لكنه يعتمد على عدة عوامل. لدى OpenAI معايير داخلية واختبارات محددة يجب تحقيقها قبل إصدار GPT-5 للعامة، وإذا لم تتحقق تلك المعايير، فقد لا يتم إطلاق النموذج. وأضاف سام أنه لا يعرف "بالضبط متى" سيتم طرح GPT-5، لكن ستكون هناك تحسينات كبيرة.
يمثل هذا النهج الموحد تحولًا كبيرًا في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، حيث ينتقل من النماذج المتخصصة إلى أنظمة أكثر تكاملًا ومرونة يمكنها التعامل مع أنواع متعددة من المهام بكفاءة أعلى. بالنسبة للمستخدمين، يعني ذلك تجربة أكثر سلاسة دون الحاجة لمعرفة أي نموذج هو الأنسب لكل مهمة.