图片来源：Chris Jung/NurPhoto via Getty Images
OpenAI上周发布的GPT-5本应是一场胜利，证明该公司仍是AI领域无可争议的领导者，然而结果却事与愿违。上周末，用户的强烈反对使此次发布不仅演变成公关危机，更升级为产品与信任危机。用户痛惜失去他们最喜欢的、可兼任心理医生、朋友和伴侣的模型，开发者则抱怨模型的性能下降。行业评论家盖瑞·马库斯照例批评GPT-5“姗姗来迟、过度炒作、索然无味”。
许多人指出问题的根源是显而易见的：全新的实时模型“路由器”会为每项任务自动调度GPT-5的某个子版本。许多用户原以为GPT-5是从零训练的单体模型；实际上，它却是多个模型的组合网络，有些模型性能较弱、成本更低，有些模型能力更强但成本更高。专家表示，随着大语言模型的发展且日益消耗资源，这种架构可能代表了AI的未来方向。但在GPT-5的首秀中，OpenAI暴露出该架构存在的一些固有挑战，也深刻认识到AI时代用户期望的演变趋势。
尽管模型路由技术有众多优势，但广大GPT-5用户仍对其剥夺控制权感到愤怒。有人甚至质疑OpenAI可能试图故意蒙蔽用户。
为平息风波，OpenAI迅速为专业用户重新启用早期主力模型GPT-4o，同时宣布修复路由故障、提高使用限额，并承诺持续更新以重建用户信任与系统稳定性。
对于这种情况，AI销售平台FirstQuadrant联合创始人阿南德·乔杜里直言不讳地评价道：“当路由精准时，它像魔法一样神奇，但当它失灵时，却如同系统崩溃一般。”
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（University of Illinois Urbana-Champaign）计算机科学助理教授游家轩（音译）向《财富》透露，其实验室深入研究了模型路由技术的未来前景与不一致性。他表示，就GPT-5而言，他相信（虽并未证实）模型路由器有时可能将同一查询的不同部分分发至多个模型：更廉价快速的模型给出一种答案，而响应速度较慢、专注于推理的模型产生另一结果，当系统拼接不同模型的回应时会出现细微的矛盾之处。
他解释道，模型路由的构想虽然直观，“但真正让它发挥作用却并不容易”。他补充道，完善路由系统的难度堪比打造亚马逊（Amazon）级别的推荐系统，需要耗费数年，并且与众多领域专家协作。他解释道：“构建GPT-5模型投入的资源本应呈指数级增长。即便路由器选择小型模型，也不该产生不一致的答案。”
不过游家轩坚信路由技术将成常态。他表示：“业内同样认可模型路由技术的前景。”他指出这源于技术与经济的双重考量。在技术层面，单体模型性能似乎触及瓶颈。他提到了广受认可的扩展定律，即数据与算力增长可提升模型性能。
他表示：“但众所周知，模型改进存在极限。过去一年我们亲眼见证单体模型的能力趋于饱和。”
在经济层面，路由技术使AI供应商能够重复使用旧模型，而不是在新模型发布后将其弃用。时事类查询需频繁更新，但静态事实在多年之后依旧准确。将特定查询导向旧模型，可避免浪费先前为训练模型投入的大量时间、算力和资金。
物理限制同样关键。GPU内存已成为训练更大模型的瓶颈，而芯片技术正逼近单晶片可承载的存储极限。游家轩解释称，物理限制意味着新模型的规模无法扩大十倍。
AI平台Lightning AI创始人兼CEO威廉·法尔肯指出，模型集成并非新概念，而是在2018年左右就已出现，由于OpenAI模型属黑箱系统，我们无法得知GPT-4是否也采用了模型路由技术。
他表示：“或许他们现在更明确地公开了这一点。”无论如何，GPT-5的发布被过度炒作——包括其模型路由系统。介绍该模型的官方博文宣称这是“迄今为止最智能、最快速、最实用的内置思维模型”。OpenAI在ChatGPT的官方博客中证实，GPT-5通过后台路由器协调多模型运行，必要时切换至深度推理模式。GPT-5系统文档更进一步列明多个变体：标准版gpt-5-main、高速版gpt-5-main-mini、思维版gpt-5-thinking、精简思维版gpt-5-thinking-mini及专业思考版，并阐述统一系统如何自动调度。
在媒体预发布会上，OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼将模型路由器誉为解决“模型选择难题”的方案。他表示旧版模型选择界面是“一团糟，令人迷惑”。
但法尔肯认为，核心问题在于GPT-5未带来跨越式提升。“从GPT-1到2、3、4，每次迭代都有巨大飞跃。而第四代到第五代的改进微乎其微，这才是用户不满的根源。”
关于模型路由的争议引发部分人士批评当前对通用人工智能（AGI）即将实现的过度炒作。OpenAI官方将AGI定义为“在大多数具有经济价值的工作中超越人类的高度自主系统”，但奥尔特曼上周特别强调该术语“实用性不足”。
TensorOpera联合创始人、AI研究员何朝阳在X平台发文批评GPT-5的发布称：“承诺的AGI在哪里？强大如OpenAI这样的公司也无力训练超大模型，被迫采用实时模型路由器。”
AI生产平台Anyscale的联合创始人罗伯特·西哈拉表示，AI领域仍在持续扩展，但全能型单体模型仍遥不可及。他表示：“很难打造出样样精通的全能模型。”这正是GPT-5依赖路由连接的模型网络而非单体架构的原因。
OpenAI曾表示希望未来整合为单一模型，但西哈拉强调混合系统具备实质优势：你可以逐步升级系统中的某个部分，不会影响其他部分的运行；这样既能获得大部分性能提升，又能避免重新训练整个庞大模型所带来的高昂成本和复杂性。因此他认为路由技术将长期存在。
何朝阳对此表示认同。理论上扩展定律依然成立，即更多数据与算力能提升模型性能，但在实际操作中，他认为AI的发展会在两种路径之间“螺旋式推进”：一方面是将多个专用模型通过路由机制组合使用，另一方面则是尝试将它们整合成一个统一的大模型。决定因素在于工程成本、算力与能源限制，以及商业压力。
对AGI的过度炒作也需要调整。法尔肯在谈及大语言模型的“大脑”时表示：“如果真有人做出接近AGI的东西，我不确定那是否会由一组权重参数来实现。如果是一组模型组合起来，整体看起来像是AGI，那也没问题。我们在这方面不要拘泥于纯粹主义。”(财富中文网）
译者：刘进龙
审校：汪皓
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发表于 2025-8-17 07:48 PM
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