OpenAI GPT-4 GPT-5
OpenAI GPT-4 GPT-5

Fra GPT-4 til GPT-5 — hvad er nyt?

OpenAI lancerede GPT-5 i august 2025 som et stort skridt videre fra deres tidligere generationer. I stedet for blot at være en enkelt forbedret sprogmodel beskrives GPT-5 som et “samlet system” bestående af flere komponenter: en hurtig, effektiv grundmodel til almindelige spørgsmål, en dybere ræsonneringsenhed (“GPT-5-tænkning”) til mere komplekse problemstillinger og en realtidsrouter, som vælger den bedst egnede del til den aktuelle opgave. Denne arkitektur er designet til både at give hurtige svar og at skifte til længere, mere omhyggelig tænkning, når det er nødvendigt.

Hvordan adskiller GPT-5 sig fra GPT-4 i praksis?

Den mest håndgribelige forskel er, at GPT-5 prøver at kombinere to former for intelligens i ét workflow: øjeblikkelig respons og dybere ræsonnement. hvor GPT-4 (og især GPT-4o) typisk var én model, som enten kunne give hurtige svar eller, med længere prompt-design og værktøjer, udføre mere komplekse opgaver, så har GPT-5 en indbygget mekanisme til at omdirigere et spørgsmål til en mere grundig tænkende komponent, hvis opgaven kræver det. Det betyder i praksis, at brugere kan få både hurtige og — når det er nødvendigt — mere “ekspertlignende” svar uden at skulle instruere modellen eksplicit om at “tænke længe”.

Bedre resultater inden for kode, skrivning og sundhed

OpenAI fremhæver tre konkrete områder, hvor GPT-5 har mærkbare forbedringer i forhold til tidligere modeller: kodning, kreativ skrivning og sundhedsrelaterede forespørgsler. I kodning ser man ifølge rapporten større evne til at generere komplekse front-end-løsninger, forstå designvalg (såsom afstand og typografi) og fejlfinde i større repositories. For skrivning lover GPT-5 mere nuanceret stil, bedre håndtering af formale krav (fx metrik i poesi) og en højere grad af “visning” snarere end blot “fortælling” i eksempler. Inden for sundhed peger OpenAI på bedre og mere konteksttilpassede svar — ikke som erstatning for faglig medicinsk rådgivning, men som et robust hjælperedskab til at formulere spørgsmål, tolke information og fremhæve relevante bekymringer.

Præstation på benchmarks

Ifølge de offentliggjorte evalueringer scorer GPT-5 markant højere på flere akademiske og praktiske benchmarks end tidligere modeller. Eksempler, som OpenAI nævner, inkluderer meget høje resultater i matematik (AIME 2025), forbedringer i kodningsbenchmarks (SWEBench, Aider-Polyglot), multimodal forståelse og specialiserede sundhedsbenchmarks (HealthBench). Disse tal understøtter billedet af en model, der ikke kun er bedre til generel tekst, men også til domænespecifikke, krævende opgaver. Det er dog vigtigt at huske, at benchmarkresultater er én måde at måle fremskridt på — den virkelige forskel for brugeren kommer af, hvordan modellen anvendes i praksis.

Multimodalitet og værktøjsbrug

GPT-5 beskrives som forbedret i multimodale sammenhænge — altså evnen til at forstå og kombinere tekst, billeder og andre former for input — samt i brugen af eksterne værktøjer. Det betyder, at modellen er bedre til at følge komplekse instruktioner, koordinere flere skridt og anvende tilgængelige værktøjer til at løse en opgave fra start til slut. Denne forbedring gør GPT-5 særligt interessant for opgaver, hvor forskellige typer data og tjenester skal bindes sammen (fx dokumentanalyse, kodning med tests, eller kliniske scenarier, hvor baggrundsinformation skal inddrages).

Eksempel: kreativ skriveevne

På websiden viser OpenAI et konkret eksempel med en kort digtøvelse, hvor samme prompt gives til GPT-4o og GPT-5. Mens GPT-4o leverer et velformet digt med direkte beskrivelse og en mere forventelig fortællende struktur, er GPT-5’s version rigere i billedsprog, stemning og slutning — den “viser” mere frem for at “fortælle”. Det illustrerer, hvordan små ændringer i nuancering, metaforbrug og rytme kan gøre teksten mere følelsesladet og kulturelt forankret. Eksemplet gør forskellen mere håndgribelig end blot tal på et diagram. 

Troværdighed, sikkerhed og begrænsninger

OpenAI skriver også, at de har arbejdet målrettet på at reducere hallucinationer, øge ærlighed i svar og mindske “smiger” (altså hvor modellen prøver at skrive sig ind efter brugerens forventede opfattelse i stedet for at være præcis). Samtidig fastholder de begrænsningen: modellen kan stadig begå fejl, og den bør ikke erstatte fagpersoner — især inden for kritiske områder som medicin. Der er indsat omfattende sikkerhedsforanstaltninger, herunder for biologiske risici, og en løbende evaluering af, hvor modellen anvendes og hvilke værktøjer den får adgang til.

Adgang og produktvariationer

Ifølge informationen er GPT-5 gjort tilgængelig for alle brugere via ChatGPT, men med differentieret adgang: Plus-brugere får mere brugstid, og Pro-brugere får adgang til en særligt kraftig variant kaldet GPT-5 Pro, som er optimeret til udvidet ræsonnering og endnu større nøjagtighed. Det betyder, at almindelige brugere allerede kan mærke forbedringer i den daglige interaktion, mens professionelle brugere eller dem med behov for intensiv adgang kan få ekstra kapacitet via Pro-tilbuddet.

Hvad betyder det for dig som bruger?

For almindelige brugere betyder GPT-5 typisk bedre og mere relevante svar i hverdagsopgaver som e-mails, tekstproduktion og brainstorm. For udviklere og professionelle kan den forbedrede kodningssupport, bedre værktøjsintegration og muligheden for dybere, ekspertniveau-ræsonnement gøre modellen til et stærkere værktøj i produktionsarbejde. Men man bør altid anvende modellen med kritisk sans: tjek faktuelle påstande, vær varsom med følsomme beslutninger, og brug menneskelig faglighed hvor det er nødvendigt.

Afsluttende overvejelser

Overgangen fra GPT-4 (og GPT-4o) til GPT-5 er ikke kun en forbedring i pointscore — det er en ændring i, hvordan systemet er opbygget og hvordan det vælger at løse opgaver. GPT-5 repræsenterer en retning mod mere specialiseret, adaptiv og domænekompetent assistance, hvor både hastighed og dybde forsøges forenet. Samtidig er der fortsatte grænser og ansvar knyttet til brugen, og de praktiske gevinster vil afhænge af, hvordan du som bruger eller organisation integrerer og validerer modellens output.