文章核心观点 - GPT-5发布会标志着大模型从“强大”走向“可控、高效、可用”的关键拐点，实现了模型智能性、推理效率与产品体系的全面进化[1] - 公司看好后续AI应用层爆发，并间接反哺底层硬件，维持行业“增持”评级[2] 模型架构升级 - GPT-5被设计为统一的多模型系统，由三大核心组成：主模型负责处理大多数日常查询，具备高效响应能力；“GPT-5思考”模块专为复杂问题设计，具备更强推理与逻辑能力；实时模型路由器根据任务类型、难度、工具调用需求及用户提示分配最合适模型[2] 核心能力提升 - 编程能力显著提升，在SWE-bench Verified评测中达到74.9%，并在多项评测中大幅领先同代模型[3] - 幻觉率显著下降，在多个基准下仅为o3的五分之一，诚实性也有明显改善[3] - 长文本处理能力大幅增强，全系列支持400k token上下文，在AA-LCR等测试中表现优异[3] - 推理效率更高，可在减少50–80%输出token情况下实现更佳性能，提供多档推理强度选择，且高强度设定下依旧优于Gemini与Grok 4[3] 成本优化与应用前景 - 推理成本进一步优化，输入/输出价格为每百万tokens $1.25/$10，较o3略有下降，并与Gemini 2.5 Pro保持一致[4] - GPT-5 Mini和Nano版本价格分别为主模型的1/5和1/25，价格下降降低边际使用成本[4] - 单位推理成本下降推动更多企业和开发者将LLM融入产品或流程，在客服、代码、搜索、内容生成等场景中实现大规模落地，推理总量上升[4]