OpenAI अपने AI समाधानों में क्रांति लाने के लिए तैयार है। GPT-5 एक ऐसा एकीकृत मॉडल होगा, जो कंपनी की विभिन्न विशेष प्रणालियों को एक समग्र समाधान में संयोजित करेगा।
OpenAI अपने वर्तमान लाइनअप में हुई उपलब्धियों को एकीकृत करने और GPT-5 के साथ "दोनों दुनियाओं का सर्वश्रेष्ठ" देने की योजना बना रहा है। OpenAI के हेड ऑफ डेवलपर एक्सपीरियंस, रोमैँन ह्यूएट के अनुसार, "O-सीरीज़ में तर्कशक्ति की उपलब्धि और GPT-सीरीज़ में मल्टीमॉडलिटी की उपलब्धियां एकीकृत होंगी, और वही GPT-5 होगा।"
पिछले संस्करणों के विपरीत, जिनमें विशेष मॉडलों के बीच स्विच करना पड़ता था, GPT-5 इन क्षमताओं को एक ही, अधिक शक्तिशाली सिस्टम में समाहित करेगा, जिससे "कम समझौते और अधिक कुशल AI अनुभव मिलेगा, चाहे आप इसका उपयोग संवाद, तर्कशक्ति या मल्टीमॉडल कार्यों के लिए करें।"
यह एकीकरण उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक सहज अनुभव का वादा करता है, क्योंकि अब उन्हें विभिन्न कार्यों के लिए अलग-अलग मॉडल चुनने की आवश्यकता नहीं होगी। GPT-5 विभिन्न अनुप्रयोगों में निर्बाध रूप से काम करेगा और एक ही इंटरफेस के माध्यम से सुसंगत प्रदर्शन देगा।
जहाँ OpenAI के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने पुष्टि की है कि GPT-5 का लॉन्च "किसी समय ग्रीष्म 2025 में" अपेक्षित है, वहीं उन्होंने यह भी कहा कि सटीक समय आंतरिक मानकों और बेंचमार्क्स को पूरा करने पर निर्भर करेगा। ऑल्टमैन ने कहा, "मुझे ठीक-ठीक नहीं पता कब," यह स्पष्ट करते हुए कि मॉडल तभी जारी किया जाएगा जब वह OpenAI के प्रदर्शन लक्ष्यों को पूरा करेगा।
OpenAI को नए मॉडल से बड़ी उम्मीदें हैं। कंपनी ने पहले दावा किया था कि "GPT-5 मौजूदा मॉडलों को हर चीज में काफी बेहतर बना देगा।" OpenAI के वीपी जेरी ट्वोरेक ने इसे "हमारा अगला फाउंडेशनल मॉडल बताया, जिसका उद्देश्य हमारे मौजूदा मॉडलों की सभी क्षमताओं को बेहतर बनाना है, और मॉडल स्विचिंग को कम करना है।"
कंपनी की दिशा विशेष क्षमताओं के एकीकरण को दर्शाती है: "हम O-सीरीज़ की तर्कशक्ति क्षमताओं का GPT-सीरीज़ की प्राकृतिक संवाद क्षमताओं और टूल उपयोग के साथ एकीकरण कर रहे हैं। इन ताकतों को एकीकृत कर, हमारे भविष्य के मॉडल सहज, प्राकृतिक संवाद के साथ-साथ सक्रिय टूल उपयोग और उन्नत समस्या-समाधान को समर्थन देंगे।"
यह एकीकृत दृष्टिकोण AI मॉडल विकास में एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतीक है, जिससे कई विशेष मॉडलों के कारण होने वाली उलझन समाप्त हो सकती है और शोध से लेकर कंटेंट जनरेशन तक विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए एक अधिक बहुपरकारी आधार तैयार हो सकता है।