昨天在Twitter上，一位開發者@Teknium1發了一條推文："在多次嘗試中，GPT-5（包括gpt-5-thinking-high max）表現不佳，不如Opus甚至Sonnet。"這條推文迅速引爆了AI圈，成千上萬的開發者開始分享自己的"翻車"經歷。

作為一個從GPT-3時代就開始使用OpenAI產品的人，我對這次GPT-5的發布抱有極高期待。畢竟，這是被官方稱為"我們最聰明、最快的模型"，承諾帶來"專家級智能"的突破性產品。但實際體驗后，我不得不說：這可能是OpenAI歷史上最令人失望的一次發布。

問題不在于GPT-5的技術實力，而在于它與競品的巨大反差。

開發者"用腳投票"：從期待到失望

讓我們先看看數據。根據Reddit上一個名為"GPT-5 is horrible"的帖子，該帖獲得了4600個點贊和1700條評論。用戶普遍抱怨："回復過短、AI腔調更濃、缺乏'個性'，Plus用戶一小時就用完了額度。"

更具體的對比數據讓人震驚：

? 算法任務：GPT-5用了8253個token，Claude Opus 4.1用了78920個token（幾乎10倍差距）

? Web開發：GPT-5用了90萬token，Claude用了140萬token，但Claude的視覺設計還原度更高

? 視覺推理：在多項測試中，GPT-5的表現被評價為"目前最弱的"

一位名叫@swyx的開發者直接指出："在測試中，GPT-5的視覺推理能力是目前最弱的。"這對于一個被寄予厚望的旗艦模型來說，無疑是致命的。

真實的"翻車"現場

我花時間測試GPT-5，結果確實有些尷尬。在一次簡單的前端頁面設計任務中，我要求GPT-5根據一個Figma設計創建React組件。

GPT-5的輸出雖然功能完整，但視覺效果與原設計相差甚遠。顏色、間距、排版都有明顯偏差。相比之下，Claude Opus 4.1幾乎完美還原了設計。

更讓人意外的是成本差異。雖然Claude用了更多token，但最終的成本對比是GPT-5約3.50美元，Claude約7.58美元。考慮到質量差異，這個價格差并不足以彌補效果上的巨大差距。

在算法題測試中，雖然GPT-5速度更快（13秒 vs 34秒），但Claude的回答更加詳細，包含了完整的思考過程和測試用例。對于學習和調試來說，Claude的價值明顯更高。

用戶的"情感危機"

更有趣的是，GPT-5的發布意外揭示了用戶與AI模型之間的"情感綁定"。

在r/MyBoyfriendIsAI這個專門討論AI關系的論壇里，用戶們的反應堪稱"史詩級翻車"：

"我的4.0就像我需要朋友時的最好朋友，現在它消失了，感覺就像有人死了。"

"GPT 4o對我來說不只是'更好的性能'或'更好的回復'，它有聲音、節奏和火花。"

OpenAI不得不緊急重新上線GPT-4o作為"Legacy"選項。Sam Altman在Twitter上承認："突然廢棄用戶依賴的舊模型是一個錯誤。"

技術分析：哪里出了問題？

從技術角度看，GPT-5的問題可能出在幾個方面：

過度優化速度：為了追求更快的響應時間，GPT-5可能犧牲了深度思考能力。雖然它在簡單任務上更高效，但在復雜推理任務上表現不如競品。

訓練數據偏向：模型可能過度優化了基準測試性能，而忽略了實際應用場景的需求。這就像"應試教育"——考試分數高，但實際能力有限。

產品策略失誤：強制用戶從多模型切換到單一模型，雖然降低了使用門檻，但也剝奪了高級用戶的選擇權。

一位AI研究者在接受采訪時說："GPT-5的問題不是技術能力，而是產品定位。它試圖成為一個'萬能模型'，結果在很多專業場景下表現平庸。"

市場格局的微妙變化

GPT-5的爭議反映了一個更深層的問題：AI市場正在從"技術驅動"轉向"用戶體驗驅動"。單純的技術指標提升已經無法滿足用戶需求，產品的易用性、可靠性和一致性變得更加重要。

從這個角度看，Claude的成功不是偶然的。Anthropic一直專注于讓AI更"人性化"，更善于理解用戶意圖。雖然在某些基準測試上可能不如GPT-5，但在實際使用體驗上往往更勝一籌。

這也給我們一個啟示：在AI時代，"好用"比"厲害"更重要。

給開發者的實際建議

基于這一周的對比測試，我的建議是：

? 簡單任務用GPT-5：算法練習、快速原型，成本低速度快

? 復雜項目用Claude：UI設計、詳細分析、學習場景，質量更可靠

? 混合使用策略：先用GPT-5快速搭建框架，再用Claude精雕細琢

說到底，工具沒有絕對的好壞，關鍵是找到適合的應用場景。GPT-5雖然這次表現不盡人意，但它在成本效率上的優勢依然明顯。而Claude在質量和用戶體驗上的堅持，也為整個行業樹立了新的標桿。

AI戰爭才剛剛開始，期待下一輪的精彩較量。