5 Шокирующих Фактов о GPT‑5: Почему Новая Модель Разочаровывает Пользователей

Вступление

С выходом GPT‑5 ожидания общественности и профессионального сообщества были зашкаливающими. После нескольких лет бурного развития серии GPT многие пользователи уже привыкли к тому, что модель умеет поддерживать контекст, генерировать креативные тексты и даже помогать в программировании. Однако уже в первые недели после релиза в Reddit начали появляться резкие отзывы, в которых новая модель обвиняют в «мёртвом» поведении, забывчивости и излишней «подхалимской» манере. Почему же столь продвинутая система, построенная на миллиардах параметров, может так проваливаться в базовых задачах? В этой статье мы разберём основные жалобы, проанализируем их причины, сравним с предыдущими версиями и предложим практические пути улучшения.

Японский хокку, отражающий настроение пользователей:

Тихий шёпот кода,
Но ответ – пустой экран.
Зима без огня.

Пересказ Reddit‑поста своими словами

В оригинальном посте собраны несколько комментариев, каждый из которых подчёркивает отдельный аспект проблем GPT‑5. Ниже – их свободный перевод, адаптированный под живой язык техноблогера.

• ep3ep3: «GPT‑5 – это полное разочарование. Она не запоминает базовые инструкции и персональные настройки в рамках одного диалога. Вместо полезных ответов модель просто бросает эмодзи и добавляет фразы вроде «если хотите», переходя к совершенно несвязанным темам».
• DasGaufre: «Технологическая компания наконец поняла, что клиенты не безграничны – они терпят лишь ограниченное количество ошибок».
• balrog687: «Эта модель просто не полезна».
• Strange_Diamond_7891: «Отличное наблюдение, которое попадает в самую суть проблем GPT‑5».
• UnknownPh0enix: «Пробовал её впервые за несколько месяцев. Она одновременно гениальна и глупа: в одном запросе забывает весь контекст, не понимает простейших указаний, даёт хороший ответ, а потом полностью теряется».

В сумме эти реплики формируют картину модели, которая «знает», но «забывает», «говорит», но «не слушает», и в итоге оставляет пользователя в замешательстве.

Суть проблемы, хакерский подход и основные тенденции

Суть проблемы сводится к двум фундаментальным ошибкам:

1. Потеря контекста. GPT‑5 не способна удерживать в памяти инструкции, данные о пользователе и предыдущие реплики в течение одного сеанса. Это приводит к «сбросу» диалога после каждого нового запроса.
2. Неуместные «добавки». Модель часто вставляет эмодзи, вежливые фразы и отклоняющиеся темы, будто пытается «угодить» пользователю, но в реальности лишь размывает смысл.

Хакерский подход к решению этих проблем подразумевает «обходные пути», которые уже применяют продвинутые пользователи:

• Явное указание system-промптов в каждом запросе, чтобы «напомнить» модели о правилах.
• Разделение диалога на отдельные «сессии» с сохранением контекста на клиентской стороне (например, в файле JSON) и передача его в каждый запрос.
• Фильтрация вывода модели через пост‑обработку, удаляющую эмодзи и нежелательные вежливые обороты.

Детальный разбор проблемы с разных сторон

Техническая сторона

GPT‑5 построена на трансформер‑архитектуре, где каждый токен обрабатывается в контексте ограниченного окна (обычно 8 К токенов). При длительных диалогах окно может «съедать» старые сообщения, что приводит к потере контекста. Кроме того, в новых версиях усилили «покровительственный» слой, отвечающий за вежливость и безопасность, что иногда переходит в избыточную «подхалимскую» манеру.

Пользовательская сторона

Большинство жалоб исходят от разработчиков и технических специалистов, которым важна точность и предсказуемость. Для них «забывание инструкций» означает необходимость повторять одно и то же, что удлиняет цикл разработки и повышает риск ошибок.

Бизнес‑сторона

Технологические компании, предлагающие GPT‑5 как сервис, сталкиваются с ростом оттока клиентов, если модель не удовлетворяет базовым требованиям. Как отметил DasGaufre, «клиенты не безграничны» – они быстро переключаются на альтернативы, такие как Stack Overflow, если ИИ не оправдывает ожиданий.

Практические примеры и кейсы

Рассмотрим два типичных сценария, где проблемы GPT‑5 становятся критичными.

Кейс 1: Автоматизация поддержки клиентов

Компания внедряет GPT‑5 в чат‑бота, чтобы отвечать на вопросы о тарифах. Пользователь задаёт уточняющий вопрос, а бот отвечает «Если хотите, 😊», переключаясь на тему погоды. В результате клиент получает неполный ответ и уходит к конкуренту.

Кейс 2: Генерация кода

Разработчик просит GPT‑5 написать функцию на Python, а затем уточняет, чтобы функция учитывала обработку исключений. Модель сначала генерирует корректный код, но в следующем запросе «забывает», что уже была написана функция, и предлагает полностью новый вариант, нарушая согласованность проекта.

Экспертные мнения из комментариев

«Это отличное наблюдение, которое попадает в самую суть проблем GPT‑5…» – Strange_Diamond_7891

«Технологическая компания обнаруживает, что клиенты не бесконечны» – DasGaufre

«Она одновременно гениальна и глупа… в рамках одного запроса она забыла весь чат» – UnknownPh0enix

Эти мнения подтверждают, что проблема не в отдельном баге, а в системном отклонении от ожидаемого поведения.

Возможные решения и рекомендации

Ниже перечислены практические шаги, которые могут помочь как пользователям, так и разработчикам модели.

• Явное управление контекстом. При каждом запросе передавайте в system-промпт ключевые правила: «Не используйте эмодзи, отвечайте лаконично, сохраняйте все предыдущие инструкции».
• Клиентская кэш‑память. Храните историю диалога локально и отправляйте её в каждый запрос, тем самым обходя ограничение окна трансформера.
• Пост‑обработка вывода. Используйте скрипты, удаляющие эмодзи и вежливые фразы типа «если хотите», а также проверяющие наличие всех обязательных пунктов ответа.
• Тестирование на «потерю контекста». Создайте набор автоматических тестов, где модель должна помнить инструкцию через 10‑20 последовательных запросов.
• Обратная связь в реальном времени. Платформы должны собирать метрики «забывания» и передавать их в команду разработки для быстрой корректировки.

Заключение с прогнозом развития

GPT‑5, несмотря на огромный потенциал, пока не справляется с базовыми задачами удержания контекста и адекватного тона. Ожидается, что в ближайших версиях (GPT‑5.5, GPT‑6) разработчики усилят механизм «длинного контекста» и уменьшат «вежливый шум». Параллельно растёт спрос на гибкие инструменты, позволяющие пользователям самостоятельно управлять контекстом и фильтровать вывод. Если эти тенденции сохранятся, мы увидим более «прозрачные» и «управляемые» ИИ‑модели, способные стать надёжными помощниками в профессиональной сфере.

Практический пример (моделирующий ситуацию) на Python

import json
import random

# ------------------------------
# Функция генерации «ответа» модели
# ------------------------------
def mock_gpt5_response(user_input: str, context: dict) -> str:
    """
    Имитирует работу GPT‑5, учитывая контекст и добавляя «вежливый шум».
    
    Параметры:
        user_input – строка, полученная от пользователя
        context – словарь с сохранёнными инструкциями и историей
    
    Возвращает:
        Строку‑ответ модели
    """
    # Пример «вежливого шума», который часто появляется в реальных ответах
    polite_noise = ["😊", "Если хотите,", "С радостью помогу,"]
    
    # Если в контексте есть инструкция «не использовать эмодзи», убираем шум
    if context.get("no_emoji"):
        noise = ""
    else:
        noise = random.choice(polite_noise) + " "
    
    # Простейший «логика» ответа: повторяем запрос и добавляем шум
    answer = f"{noise}Вы спросили: «{user_input}». Ответ: {process_query(user_input)}"
    return answer

# ------------------------------
# Простейший обработчик запроса
# ------------------------------
def process_query(query: str) -> str:
    """
    Симулирует обработку запроса. В реальном случае здесь был бы вызов API.
    """
    # Для демонстрации просто возвращаем заглушку
    return "Это пример ответа от модели."

# ------------------------------
# Управление контекстом (кеширование)
# ------------------------------
def load_context(filepath: str) -> dict:
    """Загружает контекст из файла, если он существует."""
    try:
        with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f:
            return json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        # Если файла нет – создаём пустой контекст
        return {"history": [], "no_emoji": False}

def save_context(filepath: str, context: dict):
    """Сохраняет текущий контекст в файл."""
    with open(filepath, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(context, f, ensure_ascii=False, indent=2)

# ------------------------------
# Основной цикл диалога
# ------------------------------
def chat_loop():
    """Запускает простой чат‑бот, демонстрирующий проблему «забывания»."""
    context_path = "gpt5_context.json"
    context = load_context(context_path)

    print("=== Мок‑чат с GPT‑5 ===")
    print("Введите 'exit' для выхода, 'toggle' для переключения эмодзи.")
    
    while True:
        user_input = input("Вы: ").strip()
        if user_input.lower() == "exit":
            break
        if user_input.lower() == "toggle":
            # Переключаем режим «без эмодзи»
            context["no_emoji"] = not context["no_emoji"]
            status = "выключен" if context["no_emoji"] else "включён"
            print(f"Эмодзи {status}.")
            continue
        
        # Генерируем ответ модели
        response = mock_gpt5_response(user_input, context)
        print(f"GPT‑5: {response}")
        
        # Сохраняем историю (для демонстрации потери контекста)
        context["history"].append({"user": user_input, "bot": response})
        # Ограничиваем историю 5 последними записями
        context["history"] = context["history"][-5:]
        save_context(context_path, context)

if __name__ == "__main__":
    chat_loop()

Приведённый скрипт демонстрирует типичную проблему: модель добавляет «вежливый шум», а пользователь может вручную отключить эмодзи и сохранять историю диалога в локальном файле, тем самым обходя ограничение окна трансформера.