GPT-5
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OpenAI
GPT-5 brachte zusätzliches Reasoning in die allgemeine GPT-API-Linie. Anders als GPT-4.1 kann das Modell vor der Antwort Denk-Token verwenden. GPT-5 Pro ergänzt diese Stufe mit mehr Rechenaufwand für besonders schwierige Aufgaben.
In ChatGPT bezeichnete GPT-5 zum Start ein anderes System. Ein Router wählte dort zwischen einem schnellen Modell und GPT-5 Thinking. OpenAI plante, diese Fähigkeiten später zusammenzuführen.
Der Index mittelt Rangperzentile aus 10 dokumentierten Vergleichskohorten.
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3.513 öffentliche Beispiele prüfen Faktentreue bei Dokumenten, Bildern, internem Wissen und Websuche. Der Gesamtscore mittelt vier verschiedene Fähigkeiten. Die Teilwerte bleiben für Entscheidungen wichtiger.
| Teilaufgabe | GPT-5 (Dieses Modell) | Gemini 2.5 Pro | Claude Opus 4.5 | GPT-4.1 |
|---|---|---|---|---|
| Document grounding | 69,6 % | 74,2 % (bester Wert dieser Zeile) | 62,1 % | 45,6 % |
| Multimodal factuality | 44,1 % | 46,9 % (bester Wert dieser Zeile) | 39,2 % | 40,1 % |
| FACTS overall score | 61,8 % | 62,1 % (bester Wert dieser Zeile) | 51,3 % | 50,5 % |
| Parametric knowledge | 55,8 % | 63,2 % (bester Wert dieser Zeile) | 30,6 % | 51,5 % |
| Factuality with search | 77,7 % (bester Wert dieser Zeile) | 63,9 % | 73,2 % | 64,6 % |
höhere Werte sind besserStand 9. August 2026Quelle: Google DeepMindBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg
Accuracy
33 automatisch prüfbare HAL-Aufgaben aus 214 realistischen, zeitaufwendigen Web-Rechercheaufgaben. Der veröffentlichte HAL-Ausschnitt ist kleiner als der vollständige Datensatz. Die Kosten berücksichtigen keine Cache-Vorteile.
höhere Werte sind besserStand 5. August 2026Skala: 0 % - 100 %
Accuracy
300 verifizierte Aufgaben auf 136 dynamischen Live-Websites. SeeAct und Browser-Use sind unterschiedliche Agentengerüste und bleiben deshalb getrennte Vergleichsgruppen.
höhere Werte sind besserStand 5. August 2026Skala: 0 % - 100 %
Accuracy
300 verifizierte Aufgaben auf 136 dynamischen Live-Websites. SeeAct und Browser-Use sind unterschiedliche Agentengerüste und bleiben deshalb getrennte Vergleichsgruppen.
höhere Werte sind besserStand 5. August 2026Skala: 0 % - 100 %
Accuracy
65 wissenschaftliche Programmierprobleme mit 338 Teilproblemen aus 16 Forschungsgebieten. Zero Shot, Tool Calling und HAL Generalist sind nicht direkt miteinander vergleichbar.
höhere Werte sind besserStand 5. August 2026Skala: 0 % - 100 %
Accuracy
102 von Fachleuten geprüfte Aufgaben für datengetriebene wissenschaftliche Arbeit. Agentengerüst, Werkzeuge und Codeausführung sind Teil des Ergebnisses. HAL nennt an verschiedenen Stellen 42 und 44 zugrunde liegende Publikationen.
höhere Werte sind besserStand 6. August 2026Skala: 0 % - 100 %
Accuracy
Zufälliger, vollständig von Menschen geprüfter Ausschnitt mit 50 GitHub-Issues aus 12 Python-Repositories. Der kleine Ausschnitt ist günstiger, aber statistisch weniger stabil als die vollständigen 500 Aufgaben. SWE-Agent und HAL Generalist bleiben getrennt.
Hinweis (GPT-5): HAL veröffentlicht bei mehreren Läufen Min-Max-Spannen. Der zentrale Wert ist der gemeldete Mittelwert, nicht ein 95-Prozent-Konfidenzintervall.
Hinweis: HAL veröffentlicht bei mehreren Läufen Min-Max-Spannen. Der zentrale Wert ist der gemeldete Mittelwert, nicht ein 95-Prozent-Konfidenzintervall.
Hinweis: HAL veröffentlicht bei mehreren Läufen Min-Max-Spannen. Der zentrale Wert ist der gemeldete Mittelwert, nicht ein 95-Prozent-Konfidenzintervall.
Hinweis: HAL veröffentlicht bei mehreren Läufen Min-Max-Spannen. Der zentrale Wert ist der gemeldete Mittelwert, nicht ein 95-Prozent-Konfidenzintervall.
höhere Werte sind besserStand 5. August 2026Skala: 0 % - 100 %
Accuracy
307 algorithmische Programmieraufgaben von Bronze bis Platinum mit vollständigen Tests. Der Test misst Wettbewerbsprogrammierung, nicht Repository-Navigation, Wartbarkeit oder Produktkomfort.
höhere Werte sind besserStand 6. August 2026Skala: 0 % - 100 %
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Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.
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Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
GPT-5
Die Antwort hat das Tokenlimit erreicht. Es liegt keine vollständige Aufzeichnung vor.
Reasoning (angefragt): high
Visuell noch nicht bewertet. Eine erfolgreiche Aufzeichnung bestätigt weder korrekte Physik noch die vollständige Umsetzung des Prompts.
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)73,4 / 100
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | ProprietärQuelle |
| Zugang | APIQuelle |
| Kontextfenster | 400.000 TokenQuelle |
| Knowledge Cutoff | 30. September 2024Quelle |
| API-Modellkennung | gpt-5Quelle |
| Maximale Ausgabe | 128.000 TokenQuelle |
| Eingabe | Text, BildQuelle |
| Ausgabe | TextQuelle |
| Reasoning-Modus | minimal, low, medium, highQuelle |
| API-Schnittstellen | Responses API, Chat Completions APIQuelle |
| Werkzeugaufrufe | JaQuelle |
| Strukturierte Ausgabe | JaQuelle |
| Veröffentlichung | 2025-08-07Quelle |
Vorherige Generation im Verzeichnis
OpenAI presents GPT-5 as its first unified model, folding the GPT series (whose current member was GPT-4.1) and the o-series reasoning models into one system, so GPT-5 does not have one single, cleanly adjacent predecessor and this is recorded as the closest reviewed GPT-series profile rather than a strictly adjacent release.
Introducing GPT-5 (2026-09-19)