GPT-5发布引发的争议与挑战 - 用户强烈反对GPT-5的发布，认为其性能下降且失去原有模型的友好交互特性，演变为产品与信任危机 [1] - 核心问题在于GPT-5采用实时模型路由器调度多个子版本，而非单一模型，部分子模型性能较弱或成本更低，导致输出不一致 [1] - 行业评论家批评GPT-5"姗姗来迟、过度炒作、索然无味"，开发者与用户对剥夺控制权表示愤怒 [1] OpenAI的应对措施 - 公司迅速为专业用户重新启用早期主力模型GPT-4o，并承诺修复路由故障、提高使用限额以重建信任 [2] - AI销售平台创始人评价路由技术"精准时像魔法，失灵时如系统崩溃" [2] 模型路由技术的现状与前景 - 路由技术面临固有挑战，如同一查询的不同部分可能被分发至多个模型，导致答案拼接时出现矛盾 [3] - 完善路由系统的难度堪比打造亚马逊级推荐系统，需多年时间与领域专家协作 [3] - 技术与经济双重因素推动路由技术成为常态：单体模型性能触及瓶颈，且路由可复用旧模型降低成本 [3][4] - 物理限制（如GPU内存瓶颈）阻碍模型规模扩大十倍，路由技术成为必要选择 [4] 行业对GPT-5及路由技术的评价 - 模型集成并非新概念，但GPT-5因公开路由系统且改进幅度微小引发用户不满 [5] - 官方文档显示GPT-5包含多个变体（标准版、高速版、思维版等），通过路由器自动调度 [5] - 行业认为从GPT-4到GPT-5的迭代缺乏跨越式提升，是用户不满的根源 [6] 关于AGI的讨论与争议 - GPT-5依赖多模型网络而非单体架构，引发对AGI过度炒作的批评 [6] - 专家指出全能型单体模型仍遥不可及，混合系统可逐步升级且降低成本 [6][7] - AI发展可能介于多模型组合与统一大模型之间，受工程成本、算力限制及商业压力影响 [7]