GPT-5: alles Wichtige zum neuesten Modell auf einen Blick

Über diesen Guide

Im August 2025 stellte OpenAI, das KI-Unternehmen hinter ChatGPT, das neueste Update der GPT-Modelle vor: GPT-5. „Generative Pre-trained Transformer“-Modelle stellen die leistungsfähige Technologie zur Textgenerierung durch die Nutzung neuronaler Netzwerke und Deep Learning dar. Dadurch kann die natürliche Sprache verstanden und vom Modell selbst generiert werden. Was aber hat sich getan seit dem Release des Vorgängers, GPT-4/4o? Welche Änderungen wurden vorgestellt? Wir geben einen Überblick und vergleichen die beiden neuesten Modelle.

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Was zeichnet GPT-5 aus?

OpenAI bezeichnet GPT-5 als „bisher schlaustes und nützlichstes Modell – mit eingebautem Denkvermögen, das Expertenwissen für alle zugänglich macht“ (OpenAI, 2025). Laut der offiziellen GPT-5-System-Card beschreibt OpenAI GPT-5 als „ein einheitliches System mit einem schnellen Modell, einem tieferen Reasoning-Modell (GPT-5 Thinking) und einem Echtzeit-Router, der schnell entscheidet, welches Modell verwendet werden soll, basierend auf Art des Gesprächs und der Komplexität“. Der „Router“ ist eine Verwaltungsebene bzw. Entscheidungslogik, nicht unbedingt ein eigenständiger „Hardware-Router“ im klassischen Sinne. Es wird je Prompt entschieden, welches Modell verwendet wird. Das Modell verspricht dabei kürzere Antwortzeiten und stabilere Performance bei gleichzeitig längeren Dialogzeiten und individuellen Antworten. Hier die wichtigsten Neuerungen im Überblick, basierend auf dem Release-Blog von OpenAI:

  • Verbesserte Genauigkeit und Geschwindigkeit: präzisere Antworten und schnellere Reaktionen als seine Vorgängermodelle, besonders in den Bereichen Mathematik, Naturwissenschaften, Finanzen und Recht 
  • Optimierte Programmierfähigkeiten: Einführung von GPT-5 Codex als spezialisiertes Modell für anspruchsvolle Programmier- und Debugging-Aufgaben, ein Modell, das gezielt auf Coding-Agent-Tasks trainiert wurde; es findet Einsatz in Entwicklungsumgebungen und steht auch Unternehmen über die API zur Verfügung. Allgemein verfügt das Standard-GPT-5-Modell über deutlich verbesserte Programmierfähigkeiten im Vergleich zu GPT-4o
  • Fortschrittliches kreatives Schreiben: GPT-5 verwandelt rohe Ideen in mitreißende, eindrucksvolle Texte mit literarischer Tiefe und Rhythmus
  • Verbesserte Gesundheitskompetenz: HealthBench mit deutlich höheren Werten als alle vorherigen Modelle, eine Bewertung, die auf realistischen Szenarien und von Ärzten definierten Kriterien basiert
  • Erweiterte Kontextverarbeitung: Das Kontextfenster von 400 000 Tokens erlaubt es GPT-5, längere und komplexere Konversationen zu führen
  • Neue Modellvarianten: spezialisierte Varianten wie GPT-5 mini und GPT-5 nano sind für spezifische Aufgaben optimiert
  • Erweiterte Sicherheitsfunktionen: GPT-5-Codex enthält sowohl Modell-Level-Mitigationen (z. B. Training gegen schädliche Aufgaben und Prompt-Injektionen) als auch Produkt-Level-Schutzmaßnahmen wie Sandboxing und konfigurierbaren Netzwerkzugriff

Damit wird GPT-5 vielseitiger einsetzbar in unterschiedlichsten Bereichen, von Content-Erstellung oder Programmierung bis hin zu Business-Analysen. Folgende Grafik veranschaulicht die Neuerung der Modellwahl:

die Systemarchitektur und das Routing je nach Anfrage als Flowdiagramm dargestellt

Während Unternehmen und Entwickler die Potenziale der verschiedenen Modelle begrüßen, häufen sich allerdings auch Stimmen von Kritikern zu Datenschutz und gesellschaftlichen Auswirkungen.

GPT-5 in der Diskussion: Warum polarisiert das neue Modell? 

Wie bei jeder großen KI-Neuheit sorgt auch GPT-5 für Diskussionen. Besonders polarisierend sind die Themen Ethik und Sicherheit, aber auch Transparenz. OpenAI stellt GPT-5 als keine grundlegende Neuerung dar, sondern in seinen Leistungen und Fähigkeiten eher als eine moderate Weiterführung von GPT-4. Ein spektakulärer Sprung und revolutionäre Fähigkeiten seien somit nicht zu erwarten, sondern iterative Weiterentwicklungen. Der enttäuschten Wahrnehmung von GPT-5 scheinen ein zu hoher Erwartungsdruck und ein Hype zugrunde zu liegen. Im Forum Effective Altruism, wo vor allem technische und ethische Aspekte intensiv diskutiert werden, wird es als Familienmodell plus Router bezeichnet: „It’s more of a product release: a family of models plus a router.” 

Wie die Nutzer auf das Routermodell reagieren, zeigt sich unter dem Posting auf X von Nick Turley, Head of ChatGPT und zentrale Figur hinter der Produktstrategie und Entwicklung. Sein Online-Auftritt (@nickaturley auf X, ehemals Twitter) ist regelmäßig Teil der öffentlichen Debatte zu GPT-Versionen und KI-Richtungen, so auch bei dem Release von GPT-5. Besonders in der Kritik steht das Testen der Safety-Routing-Entscheidungen zu GPT-5, welche von Nick Turley auch auf X hervorgehoben wurden:

Das Sicherheits-Routing zensiert automatisch sensible/emotionale Chats für zahlende Erwachsene und schränkt kreative sowie emotionale Nuancen stark ein, indem es automatisch von GPT-4/o zu GPT-5 wechselt. Nutzer bemängeln dies, auch aufgrund starker Bindungen an frühere Modelle, und fordern infolgedessen Schutzmaßnahmen und Wahlmöglichkeiten wie z. B. Opt-out, klare Hinweise, sowie Routing-Protokolle (s. Reddit). Insgesamt spiegeln die Diskussionen im Web wider, dass GPT-5 zwar Fortschritte liefert, viele Beobachter jedoch skeptisch bleiben, wie „revolutionär“ und transparent diese sind.

GPT-5 Pro vs. GPT-5 

Der Hauptunterschied zwischen ChatGPT 5 (Standard) und ChatGPT 5 Pro liegt in der Rechenleistung und Verarbeitungszeit. Die Pro-Version richtet sich vor allem an professionelle Nutzer, Entwickler und Forscher, die erweiterte Funktionen benötigen. Dabei wird auf parallele Nutzung der Rechenressourcen für maximale Präzision gesetzt, was zu längeren Antwortzeiten von bis zu fünf Minuten führen kann. (TechRadar, 2025). Themen können kombiniert und kreativ synthetisiert werden. Das Modell kostet monatlich 200 USD, bietet für diesen Preis jedoch 80 % weniger Fehler bei komplexen Anfragen im Vergleich zu GPT-4 und eine Leistungssteigerung durch den „Thinking“-Modus von 6,3 % auf 24,8 % bei Expertentests. (Vellum, 2025). Im Vergleich zu der Standardversion ist es somit ideal für komplexe und anspruchsvolle Aufgaben.

GPT-5 vs. GPT-4/4o

Während GPT-4 bereits einen großen Sprung in der KI-gestützten Text- und Bildverarbeitung darstellte, setzt GPT-5 nun neue Maßstäbe in eben dieser Genauigkeit und Leistungsfähigkeit. GPT-4 bietet Entwicklern und Unternehmen eine leistungsstarke Plattform für Anwendungen in Textverarbeitung, Chatbots, Content-Generierung und vielem mehr. 

GPT-5 erweitert diese Fähigkeiten deutlich: Während insbesondere GPT-4 Turbo und GPT-4o bereits Multimodalität unterstützten, erlaubt GPT-5 neben Text und Bild auch Audio- und Videoinhalte, bietet ein deutlich größeres Kontextfenster von bis zu 256 000 Tokens in der Standard-5-Version und führte den neuen Denken-Modus („Thinking Mode“) ein. Dieser wurde zuvor mit GPT-4o vorgestellt, der optimierten Version von GPT-4.

Token in Large Language Models Im Kontext von KI und Large Language Models (LLMs) bezeichnet ein Token eine Grundeinheit von Text, die das Modell verarbeitet. Tokens können Wörter, Teile von Wörtern oder sogar einzelne Zeichen sein, abhängig davon, wie das Modell den Text segmentiert. LLMs wie GPT oder LLaMA zählen die Anzahl der Tokens, um den Kontext zu bestimmen und Eingaben sowie Ausgaben zu begrenzen. Source: OpenAI (2025)

Hier die wichtigsten Änderungen auf einen Blick:

Feature GPT-4 GPT-4o GPT-5
Veröffentlichung März 2023 Mitte 2024 August 2025
Architektur Transformer-basiert, klassisches LLM Optimierungen für Geschwindigkeit, Multimodalität Einheitliches System: schnelles Modell + „Thinking“-Modell + Echtzeit-Router
Kontextfenster GPT-4 (erste Versionen): ~8.192 Token, GPT-4-32k: 32.768 Token, GPT-4 Turbo (GPT-4-1106-Preview): 128.000 Token Kontextfenster von 128.000 Tokens, Ausgabe begrenzt auf 16.384 Token Je Modell und Ab (Fast Modell vs. Thinking), Allgemein: 400.000 Kontextlänge, 128.000 maximale Ausgabe
Multimodalität Text und Bild Text, Bild, Audio/Video (experimentell) Text, Bild nativ (Eingabe) Audio/Video, Ausgabe nur Text
Denkmodus (Chain-of-Thought / „Thinking“) Nicht explizit Verfügbar / verwendet Verfügbar; das System wählt je nach Komplexität zwischen schnellem und tiefem Denken
Trainingsmethoden Überwachtes Lernen und RLHF Überwachtes Lernen und RLHF, Turbo-Optimierungen Erweiterte RLHF, evtl. Selbstüberwachtes Lernen, tiefe Integrationen (“Deep Research Integration”) (OpenAI spricht von Verbesserungen)
Genauigkeit / Fehlerhäufigkeit Gute Leistung, aber bei sehr komplexen Aufgaben limitiert Verbesserte Genauigkeit gegenüber Vorgängern Laut OpenAI: ~80 % weniger faktische Fehler im Vergleich zum Referenzmodell „o3“
Anwendungsgebiete Textgenerierung, Chat, begrenzte Bildanalyse Schnelle Text- und Bildverarbeitung, Multimodal-Anwendungen Forschung, Programmierung, Multimodalität, professionelle Nutzung

Reinforcement Learning from Human Feedback RLHF ist eine Trainingsmethode für KI-Modelle, bei der menschliches Feedback genutzt wird, um das Verhalten des Modells gezielt zu steuern und mit menschlichen Präferenzen abzugleichen. Im Gegensatz zum traditionellen Reinforcement Learning, bei dem das Modell durch Belohnungssignale aus der Umgebung lernt, basiert RLHF auf Bewertungen menschlicher Trainer. Source: OpenAI (2022)

GPT-4, GPT-4o und GPT-5 repräsentieren die kontinuierliche Weiterentwicklung der KI-Modelle von OpenAI. GPT-4 legte den Grundstein mit fortschrittlicher Text- und Bildverarbeitung und zuverlässiger Genauigkeit bei alltäglichen Aufgaben. GPT-4o als Turbo-optimierte Variante arbeitet schneller und genauer, führt Deep Thinking ein und experimentiert auch mit Audio- und Videoverarbeitung. GPT-5 als neueste Version der nächsten Generation kombiniert höchste Genauigkeit mit nativer Multimodalität für Text, Bild, Audio und Video sowie einem enorm großen Kontextfenster. Die Wahl des Modells hängt ultimativ von der benötigten Genauigkeit und Modellkapazität je nach Use Case ab.

Einschätzung und Ausblick 

Die Einführung eines hybriden Multi-Modell-Systems ermöglicht eine effizientere Aufgabenverteilung und führt zu einer verbesserten Leistung bei komplexen Anfragen. Benchmark-Tests bestätigen eine höhere Genauigkeit und reduzierte Fehlerquoten im Vergleich zu Vorgängermodellen. 

GPT-5 hat vor allem seine Stärken in den agentischen Anwendungen, besonders im Bereich der tieferen Recherche und als Assistent beim Programmieren. (Patrick von moinAI, knowhere CEO & Head of Research)

Mit nicht so großem Buzz in der allgemeinen Newswelt schauen wir bei moinAI sehr gespannt auf das Open-Source-Modell gpt-oss. Dies wurde in der gleichen Woche vorgestellt wie die GPT-5-Modelle. Der Vorteil der OSS-Variante für moinAI als SaaS-Anbieter ist, dass sie sehr schnell und ähnlich performant wie das beliebte GPT-4o-Modell ist. Dies ermöglicht es, das Angebot auf dem jetzigen hervorragenden Niveau, komplett auf deutschen Servern bei moinAI gehostet anbieten zu können, ohne Abhängigkeit zur Nutzung von Providern wie OpenAI oder Azure. Somit wird sichergestellt, dass Kundendaten keinesfalls an weitere Dritte gehen.

Die größte Anforderung für künftige Entwicklungen ist es, die Balance zwischen technischer Exzellenz und ansprechender Nutzerinteraktion zu finden. Zukünftige Modelle wie GPT-6 könnten folglich über bessere Personalisierungsfunktionen verfügen, um auf individuelle Nutzerpräferenzen einzugehen, sowie das Kontextfenster weiter erhöhen und noch genauere Multimodalität bieten. Genaue Werte liegen jedoch noch nicht vor, die offizielle Bekanntgabe von GPT-6 und dessen spezifischen Funktionen bleibt abzuwarten.

Fazit

GPT-5 markiert einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Entwicklung, insbesondere in technischen Bereichen wie z. B. der Entwicklung und medizinischer Genauigkeit. Derzeitige Verfügbarkeit und Performance der GPT-5-Modelle sind allerdings noch nicht auf dem Stand, wo Nutzer sie gerne hätten. Es werden geringere Transparenz und Kontrolle im Vergleich zu vorherigen Modellen bemängelt und Antworten als zu formal und weniger ansprechend empfunden. Hier muss OpenAI das Feedback adressieren und in künftige Veröffentlichungen aufnehmen. Die größte Anforderung für OpenAI ist es somit, die Balance zwischen technischer Exzellenz und ansprechender Nutzerinteraktion zu finden. 

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Das war erfolgreich. Vielen Dank.
Hoppla. Da ist wohl etwas schief gelaufen. Bitte versuchen Sie es noch einmal.
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