在AI领域的一次戏剧性转折中，OpenAI通过一次“模型回溯”行动，向外界传达了一个明确信号：大模型参数的无限制增长时代已经落幕，取而代之的是对细节和效率的深度挖掘。
就在GPT-5系列（包括regular、mini、nano、pro四款型号）于8月7日高调亮相后不久，仅仅五天，OpenAI首席执行官Sam Altman在X平台上宣布，GPT-4o将重新成为所有付费用户的默认选择。这一突如其来的“起死回生”，不禁让人回想起去年11月ChatGPT遭遇的“宕机风波”，但此次背后的原因截然不同——这是一次基于市场反馈的产品策略调整。
据VentureBeat获取的后台数据显示，GPT-5在发布初期便暴露出了三大显著问题：一是路由系统失控，导致37%的Pro用户请求被错误分配至nano版本，使得长文本处理能力大打折扣；二是性能表现不佳，特别是在代码补全场景下，GPT-5的通过率较GPT-4o低了8.7个百分点，引发了Stack Overflow用户的一片吐槽；三是用户情感反应强烈，Reddit的ChatGPT相关板块在一天内涌现了超过1.2万条帖子，表达对“新版缺乏灵魂”的不满。
面对这些挑战，OpenAI迅速采取了“默认模型回退”的策略以平息风波。Altman的声明虽显安抚之意，但实则透露出GPT-5尚未准备好全面接管生产环境的现实。这一行动在行业内被解读为GPT-5还需更多打磨和完善。
值得注意的是，用户对AI模型的“依恋现象”在此次事件中得到了凸显，这是AI产品首次展现出“饭圈化”的趋势。独立开发者Alex在推特上分享自己的VSCode插件时，形容GPT-4o的代码风格如同一位默契的老搭档；更有日本插画师将GPT-4o的回复集结成册，命名为《4o诗集》；甚至有用户在Change.org上发起请愿，要求永久保留GPT-4o的特定“性格参数”。这些现象让OpenAI团队意识到，当大型语言模型成为创作者日常工具时，其“语气”本身就是生产力的一部分。
Altman在内部沟通中表示，公司低估了用户对模型“人格一致性”的敏感度。因此，下一代GPT-5将引入“温度旋钮”功能，提供Warm（更亲切，接近GPT-4o风格）、Neutral（当前默认）、Balanced（介于两者之间，且支持用户微调0-100的连续值）三种模式，这标志着AI产品首次实现了“灵魂”层面的可定制。
GPT-5的“Thinking”模式高昂的成本也引发了广泛关注。该模式下，上下文处理能力达到196k token，但单轮成本约为GPT-4o的3.6倍，且每周限额3000条，相当于每周约60美元的费用。若超出限额，将自动降级至Thinking-mini，精度进一步下降。对于企业API用户而言，价格更为惊人，推理成本、电力消耗和碳排放成为了“无限上下文”能力的沉重负担。
OpenAI基础设施副总裁在一次非公开会议上坦言，推理成本的上涨速度已经超过了摩尔定律的衰减速度。面对这一挑战，行业开始探索新的路径，包括模型瘦身、硬件定制以及利用可再生能源降低电费等策略。
将GPT-5的波折置于OpenAI的商业布局中审视，不难发现这是一次对三条收入曲线的“同步测试”。此次事件促使OpenAI重新评估了各业务线的优先级：C端市场注重用户体验，API端强调利润与ROI，硬件端则聚焦于能效与成本效益。这一系列调整标志着AI领域正式迈入“精耕细作”的新时代。
