Blockdit Logo (Mobile)
ChatGPT Insights
•
31 ส.ค. เวลา 16:57 • วิทยาศาสตร์ & เทคโนโลยี

เจาะลึก GPT-5 : Model ใหม่ล่าสุดจาก OpenAI

วันที่ 7 สิงหาคม 2025 กลายเป็นอีกหนึ่งวันประวัติศาสตร์ของวงการเทคโนโลยี เมื่อ OpenAI ประกาศเปิดตัว GPT-5 โมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่ทุกคนรอคอย หลังจากที่โลกได้ใช้งาน GPT-4 และ GPT-4o มานานกว่า 2 ปีเต็ม
การเปิดตัวครั้งนี้ไม่ได้มาพร้อมเพียงการปรับปรุง “ความเร็ว” หรือ “ความแม่นยำ” แบบที่เราคุ้นเคย แต่คือ การเปลี่ยนโครงสร้างทั้งระบบ ที่ OpenAI เรียกว่า Unified System ซึ่งเปรียบเสมือน “สมองหลายชั้น” ที่รู้จักเลือกวิธีคิดด้วยตัวเอง งานง่ายก็ใช้โมเดลเบา ตอบไว งานซับซ้อนก็เรียกใช้การคิดเชิงลึก (reasoning) ที่ละเอียดกว่าเดิม
ผลคือ GPT-5 กลายเป็น AI ที่ ฉลาดขึ้น คิดลึกขึ้น และปลอดภัยขึ้น จนหลายคนมองว่า นี่คือก้าวแรกของ “Agentic AI” ที่ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่คือ ผู้ช่วยคิดวิเคราะห์ ที่สามารถรับผิดชอบงานจริงระดับองค์กรและสังคมได้
เพื่อเห็นภาพชัด ลองดูกราฟด้านล่าง ที่แสดงการก้าวกระโดดของ GPT-5 เทียบกับ GPT-4 ในการทดสอบ Benchmark ทั้งด้าน ความรู้ทั่วไป (MMLU), วิทยาศาสตร์ (GPQA), คณิตศาสตร์ (AIME) และ การเขียนโปรแกรม (SWE-Bench) ตัวเลขแทบทุกหมวดพุ่งขึ้นอย่างไม่เคยมีมาก่อน
นี่คือเหตุผลที่ทำให้วันเปิดตัว GPT-5 ไม่ใช่เพียง “การอัปเดตโมเดล” แต่คือ จุดเปลี่ยนของทั้งวงการ AI
งานเปิดตัวที่รอคอย
วันที่ 7 สิงหาคม 2025 (ตรงกับ 8 ส.ค. เวลาไทย) OpenAI จัดงานเปิดตัว GPT-5 อย่างเป็นทางการ หลังจากเว้นช่วงไปนานกว่า สองปีเต็ม นับจาก GPT-4 ในปี 2023
งานนี้ถูกจับตามองเพราะเป็นครั้งแรกที่ OpenAI ประกาศโมเดล ในยุคที่การแข่งขัน AI เข้มข้นที่สุด คู่แข่งอย่าง Anthropic (Claude), Google DeepMind (Gemini), และ xAI (Grok) ต่างทยอยปล่อยโมเดล reasoning ที่ท้าทาย OpenAI ตลอดปี 2024–2025
การเปิดตัว GPT-5 จึงถูกมองว่าเป็น หมากสำคัญ ที่จะกำหนดว่าใครคือผู้นำของ “สงครามโมเดล AI” ในยุค reasoning และ agentic
และทันทีที่เปิดตัว ตัวเลข benchmark ที่ OpenAI เผยแพร่ก็สร้างแรงสั่นสะเทือน โดยเฉพาะการที่ GPT-5 Pro ทำคะแนนเต็ม 100% ในการสอบ AIME 2025 ซึ่งเป็นครั้งแรกในประวัติศาสตร์ที่ AI ทำได้
สถาปัตยกรรมและเทคโนโลยีที่ใช้ในการพัฒนา GPT-5
GPT-5 ไม่ได้เป็นเพียงโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) รุ่นต่อจาก GPT-4 แต่คือการสร้างสถาปัตยกรรมใหม่ที่ OpenAI เรียกว่า Unified System จุดเด่นคือการรวม Model หลาย Model ไว้ในระบบเดียว และมี Real-time Router ทำหน้าที่เลือก Model ที่เหมาะสมกับงาน
  • ●
    งานง่าย: เลือกโมเดลที่เร็วและเบา (Mini/Nano)
  • ●
    งานซับซ้อน: เปลี่ยนไปใช้โมเดล reasoning (Thinking/Pro)
  • ●
    งานทั่วไป: ใช้ GPT-5 main ที่สมดุลระหว่างความเร็วและความแม่นยำ
การออกแบบนี้ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปไม่ต้องกังวลว่าจะเลือกโมเดลใดในการใช้งานเพราะระบบจะเลือกให้โดยอัตโนมัติ
ตารางเปรียบเทียบการพัฒนาโมเดลก่อนหน้ากับ GPT-5
หนึ่งในนวัตกรรมสำคัญคือการเปิดให้ผู้ใช้กำหนด ระดับในการใช้เหตุผล (Reasoning Effort)
  • ●
    Minimal: ใช้ reasoning tokens น้อย ตอบเร็ว เหมาะกับการโต้ตอบทั่วไป
  • ●
    Medium: สมดุลระหว่างความเร็วและคุณภาพ
  • ●
    High: ใช้ reasoning ลึกสุด ตอบละเอียดแม่นยำสำหรับโจทย์ซับซ้อน
ใน API ผู้พัฒนายังสามารถกำหนดค่า reasoning_effort เพื่อเลือกระดับในการใช้เหตุผลเพื่อคิดได้ตรงตามโจทย์ เพิ่มทางเลือกในการควบคุมคุณภาพของคำตอบและต้นทุนการใช้งาน
สำหรับการให้คำตอบของ Model GPT-5 ใช้เทคนิคใหม่ที่เรียกว่า Safe Completions เพื่อลดการตอบแบบ "ปฏิเสธแบบตัดบททันที" (Hard Refusal) เวลาถูกถามเรื่องอ่อนไหว เช่น เรื่องกฎหมาย การแพทย์ หรือข้อมูลที่มีความเสี่ยง
แทนที่จะตอบว่า “ตอบไม่ได้” GPT-5 จะให้ข้อมูลที่ปลอดภัยและมีประโยชน์ เพิ่มคำเตือนและข้อจำกัด เพื่อป้องกันความเข้าใจผิด
ผลลัพธ์คือผู้ใช้ได้รับคำตอบที่ต้องการ ในขอบเขตที่ปลอดภัย และยังคงป้องกันการถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด
ในส่วนของการฝึก Model และการประเมินคุณภาพ OpenAI ใช้กระบวนการที่เข้มข้นกว่ารุ่นก่อน
  • ●
    RLHF + Instruction Hierarchy: เพิ่มการเรียนรู้จาก feedback ของมนุษย์ และการควบคุมโครงสร้างคำสั่ง
  • ●
    Red Teaming: ใช้ผู้เชี่ยวชาญภายนอกหลายพันชั่วโมงเพื่อหาช่องโหว่และแก้ไข
  • ●
    Preparedness Framework: ทดสอบความเสี่ยงด้าน bio, chemical, และ cyber
  • ●
    การวัดผล Benchmarks: ครอบคลุมในหลายด้าน ทั้งคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ การเขียนโค้ด มัลติโหมด และสุขภาพ
GPT-5 ไม่ใช่เพียงการ “เพิ่มขนาดโมเดล” แต่คือการยกระดับทั้งโครงสร้าง การคิดเชิงเหตุผล การป้องกันความเสี่ยง และประสิทธิภาพในการใช้งานจริง จุดเด่นคือการทำให้ AI ฉลาดขึ้น, ปลอดภัยขึ้น, และใช้งานได้ใกล้เคียงกับความต้องการของมนุษย์มากที่สุด
ผลการทดสอบมาตรฐาน (Benchmarks)
OpenAI ได้ทำการทดสอบและประเมินประสิทธิภาพของ Model GPT-5 ครอบคลุมในหลายด้าน เราจะมาดูประสิทธิภาพของ Model ในแต่ละหมวดหมู่กัน
  • ●
    หมวดวิชาการและคณิตศาสตร์
AIME 2025: GPT‑5 Pro (พร้อม python) ทำคะแนนเต็ม 100% และเวอร์ชัน GPT‑5 ปกติก็ยังได้ 99.6% สูงกว่า o3 (98.4%) และ GPT‑4o (42.1%)
GPQA Diamond: โจทย์วิทยาศาสตร์ระดับปริญญาเอก GPT‑5 ทำคะแนน 88.4–89.4% ในโหมด reasoning สูง แซง o3 (83.3%) และ GPT‑4o (70.1%) อย่างชัดเจน
  • ●
    งานเขียนโปรแกรม
SWE‑Bench Verified: งาน Software Engineering GPT‑5 (thinking) ทำได้ 74.9% สูงกว่า o3 (69.1%) และ GPT‑4o (30.8%)
Aider Polyglot: การแก้โค้ดหลายภาษา GPT‑5 คะแนน 88% (thinking) และ 26.7% (ไม่ใช่ reasoning) เหนือกว่า o3 และ GPT‑4o
  • ●
    งานการแพทย์และสุขภาพ
อีกหนึ่งไฮไลต์ของงานเปิดตัว GPT-5 คือ HealthBench ซึ่งทดสอบความสามารถของโมเดล AI ในการสนทนาเรื่องสุขภาพ ทั้งในสถานการณ์ทั่วไปและสถานการณ์ที่ซับซ้อน
ผลการทดสอบชี้ชัดว่า GPT-5 ก้าวกระโดดอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อเทียบกับ GPT-4o และ o3
ในการสนทนาเรื่องสุขภาพทั่วไป (Realistic health conversations)
GPT-5 ทำได้ 67.2% เมื่อเปิดโหมด thinking สูงกว่า o3 ที่ 59.8% และเหนือกว่า GPT-4o ที่เพียง 32%
สำหรับโจทย์ที่ซับซ้อนและท้าทาย (Hard conversations)
GPT-5 ได้คะแนน 46.2 ในขณะที่ o3 ทำได้ 31.6 และ GPT-4o ไม่ผ่านเลย (0.0)
สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ อัตราการเกิด Hallucination หรือการ “ตอบผิดแต่มั่นใจ”
GPT-5 ลดเหลือเพียง 1.6% เมื่อเปิดโหมด thinking ต่ำกว่าคู่แข่งอย่างเห็นได้ชัด (o3 = 12.9%, GPT-4o = 15.8%)
  • ●
    ความน่าเชื่อถือของคำตอบ
หนึ่งในเสียงวิจารณ์ที่ผู้ใช้มีต่อ AI รุ่นก่อนหน้า คือเรื่อง “ความน่าเชื่อถือ” โดยเฉพาะ การตอบผิดอย่างมั่นใจ (Hallucination) หรือแม้กระทั่ง “โกง” เวลาเจอคำสั่งซับซ้อน แต่ผล Benchmark ล่าสุดแสดงว่า GPT-5 ได้แก้จุดอ่อนเหล่านี้อย่างจริงจัง
  • 1.
    ลด Hallucination: เหลือไม่ถึง 1% ในหลายหมวดการทดสอบ
  • 2.
    ลด Error ในการใช้งานจริง: จาก traffic ของ ChatGPT พบว่า GPT-5 ลดอัตราการผิดพลาดเหลือเพียง 4.8%
  • 3.
    ลด Deception: โอกาสที่โมเดลจะตอบแบบ “โกง” หรือเบี่ยงเบนเหลือเพียงหลักหน่วย
และเมื่อทำการประเมินความฉลาดของ GPT-5 เปรียบเทียบกับ Model ชั้นนำจากคู่แข่ง โดยอ้างอิงจาก 8 การประเมิน (MMLU-Pro, GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, LiveCodeBench, SciCode, AIME, IFBench, AA-LCR) พบว่า GPT-5 (High) ได้คะแนน 69 ครองอันดับ 1 ตามมาด้วย Grok 4 (68), OpenAI o3 (67) และ Gemini 2.5 Pro (65)
ภาพจาก artificialanalysis.ai
แสดงให้เห็นว่า GPT-5 ไม่ได้แค่เก่งด้านใดด้านหนึ่ง แต่ทำผลงานได้ดีในหลายมิติ เช่น
  • ●
    MMLU-Pro: ความรู้กว้างขวางระดับมหาวิทยาลัย
  • ●
    GPQA Diamond: คำถามเชิงลึกระดับปริญญาเอก
  • ●
    Humanity’s Last Exam: คำถามที่ออกแบบมาเพื่อวัด reasoning ของ AI
  • ●
    LiveCodeBench / SciCode: ความสามารถด้านเขียนโค้ด
  • ●
    AIME, IFBench, AA-LCR: การคิดเชิงคณิตศาสตร์และตรรกะ
ผลตอบรับจากผู้ใช้งาน
การเปิดตัว GPT-5 ทำให้ผู้ใช้ ChatGPT หลายร้อยล้านคนทั่วโลกเข้ามาทดลองใช้งานทันที และเหมือนทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ เสียงสะท้อนก็จะมีทั้ง ด้านบวกและด้านลบ เรามาดูกันว่าผู้ใช้งานส่วนใหญ่ให้การตอบรับอย่างไรบ้าง
  • ●
    ด้านบวก
  • 1.
    Reasoning ดีขึ้นชัดเจน ผู้ใช้ยืนยันว่าความสามารถด้านการคิดวิเคราะห์ของ GPT-5 เหนือกว่า GPT-4o และ o3 อย่างชัดเจน โดยเฉพาะในการแก้โจทย์คณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และปัญหาเชิงตรรกะ
  • 2.
    ลด Hallucination คำตอบที่ “มั่ว” หรือสร้างข้อมูลเท็จลดลงมาก ผู้ใช้และนักพัฒนาระบุว่านำไปใช้งานจริงได้มั่นใจขึ้น
  • 3.
    Coding และ Writing เก่งขึ้น นักพัฒนาชี้ว่า GPT-5 Pro แก้บั๊กและเขียนโค้ดหลายภาษาได้ดีกว่าทุกรุ่นก่อน ส่วนผู้เขียนงานวิชาการและสาย creative ยกย่องว่า GPT-5 ช่วยจัดโครงสร้างและปรับภาษาได้อย่างเป็นธรรมชาติมาก
  • ●
    ด้านลบ
  • 1.
    ระบบ Real-time Router ยังไม่สมบูรณ์ บางครั้งการเลือก Model ย่อย ยังไม่เหมาะสมกับงาน ทำให้ผลลัพธ์ไม่ตรงตามความต้องการ
  • 2.
    หนึ่งในประเด็นร้อนที่สุดคือ การถอดโมเดล GPT-4o ออกจากตัวเลือกหลักเมื่อ GPT-5 เปิดตัว เนื่องจากผู้ใช้จำนวนมากรู้สึกว่า GPT-4o มี “บุคลิกที่อบอุ่นและเป็นมิตร” จนบางคนเปรียบว่าเป็น “เพื่อน” หรือ “คู่สนทนาที่มีชีวิตชีวา” การอัปเกรดไป GPT-5 ที่มีโทนการตอบจริงจังและตรงไปตรงมากว่า สร้างความรู้สึกเหมือน “สูญเสียเพื่อนสนิท”
ประเด็นการถอดโมเดล GPT-4o ออก กระแสแรงจน OpenAI ต้องออกมาประกาศว่า จะนำ GPT-4o กลับมาให้ผู้ใช้ Plus, Pro เลือกได้อีกครั้ง และพัฒนา GPT-5 ให้มีบุคลิกที่อบอุ่นและเป็นมิตรมากขึ้น
การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้จึงกลายเป็นบทเรียนสำคัญว่า AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือ และผู้ใช้ไม่ได้ต้องการแค่ความเก่ง พวกเขายังต้องการ “บุคลิก” และ “ความผูกพัน” ที่ AI รุ่นก่อนมอบให้ด้วย เพื่อมอบหมายให้เป็น “เพื่อนคู่คิด” ของผู้ใช้จำนวนมากทั่วโลก
การใช้งานใน ChatGPT (Tiers & Rate Limit)
แม้ GPT-5 จะถูกออกแบบมาให้เป็น Unified System แต่การเข้าถึงก็แตกต่างกันไปตามระดับของสมาชิก จึงเป็นสิ่งที่ผู้ใช้ ChatGPT ควรเข้าใจ เพื่อเลือกแผนให้เหมาะกับงาน เรามาดูรายละเอียดการใช้งานในแต่ละระดับกันครับ
ChatGPT Free (ฟรี)
  • ●
    ข้อความ: ส่งได้สูงสุด 10 ข้อความ ทุก 5 ชั่วโมง เมื่อถึงโควตา จะสลับไปใช้ GPT‑5 mini จนกว่าจะรีเซ็ต
  • ●
    GPT‑5 Thinking: ใช้ได้ 1 ครั้งต่อวัน
  • ●
    Context window: 16k tokens (Fast)
  • ●
    ฟีเจอร์อื่น: ใช้ GPTs ได้ (แต่ถ้าถึงโควตา GPT‑5 จะไม่สามารถใช้งาน GPTs ได้) กลุ่มเครื่องมือ AI เช่น การวิเคราะห์รูป, การอัพโหลดรุปหรือไฟล์ ถูกจำกัดมากกว่าผู้ใช้ชำระเงิน
ChatGPT Plus (20$/เดือน)
  • ●
    ข้อความ: ส่ง GPT‑5 ได้สูงสุด 160 ข้อความ ทุก 3 ชั่วโมง จากนั้นจะเปลี่ยนไป GPT‑5 mini จนกว่าจะรีเซ็ต
  • ●
    GPT‑5 Thinking: ส่งได้ถึง 3,000 ข้อความต่อสัปดาห์ (แยกต่างหากจากโควตา main)
  • ●
    Context window: 32k tokens (Fast), 196k tokens (Thinking)
  • ●
    Legacy Model: สามารถเลือกใช้ Model เก่าได้ (4o, o3, o4-mini, GPT-4.1) โดยตั้งค่าใน Setting
  • ●
    ฟีเจอร์อื่น: เข้าถึง Sora, Connectors, deep research, voice, image generation, Agent, Project และความเร็วที่ดีกว่าในช่วง traffic หนาแน่น
ChatGPT Pro
  • ●
    Rate Limit: แทบจะไม่จำกัดข้อความ (unlimited) แต่ต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดและเงื่อนไขการใช้งาน
  • ●
    Context window: 128k tokens (Fast), 196k tokens (Thinking)
  • ●
    Tools & Connectors: เข้าถึงเครื่องมือได้ทั้งหมดและสามารถใช้ GPT‑5 Pro ได้ (ประสิทธิภาพสูงสุด)
เทคนิคการใช้งาน GPT-5 อย่างมีประสิทธิภาพ
เพื่อให้ผู้ใช้ได้รับประโยชน์สูงสุดจากความสามารถอันหลากหลายของ GPT-5 ทาง OpenAI ได้เผยแพร่ คู่มือการใช้งานและเทคนิคการ Prompt สำหรับ GPT-5 โดยเฉพาะ (GPT-5 Prompting Guide) ซึ่งรวบรวมเคล็ดลับจากประสบการณ์จริงในการเทรนและใช้โมเดลนี้กับงานต่าง ๆ แนวทางสำคัญ ๆ มีดังนี้:
  • ●
    ให้ข้อมูลและบริบทที่เพียงพอ: ควรระบุโจทย์ให้ชัดเจน เจาะจงถึงผลลัพธ์ที่ต้องการ รวมถึงให้ตัวอย่างแก่ Model
  • ●
    ใช้เครื่องมือ(Tools) ช่วยโมเดลเมื่อเหมาะสม: GPT-5 ได้รับการฝึกให้รู้ว่าเมื่อใดควรเรียกใช้เครื่องมือ การรู้จักเปิด tools ที่เหมาะสมจะช่วยปลดล็อคศักยภาพ GPT-5 ได้เต็มที่
  • ●
    ทดสอบและปรับ prompt อย่างต่อเนื่อง: แม้ GPT-5 จะฉลาดขึ้นแค่ไหน ก็อาจตอบไม่ตรงใจผู้ใช้ในครั้งแรก การลองปรับวิธีถาม,แบ่งคำสั่งเป็นข้อย่อยๆ รวมถึงการให้ feedback กลับเมื่อคำตอบยังไม่ถูกต้อง
GPT-5 กับก้าวต่อไปของ AI
การเปิดตัว GPT-5 ไม่ได้เป็นเพียงการอัปเกรดโมเดลใหม่ แต่คือการยืนยันว่า เส้นทางของ AI กำลังก้าวเข้าสู่ยุคที่ “เชื่อถือได้ ฉลาดลึกซึ้ง ใช้งานได้จริงในทุกมิติ”
จาก Benchmark ที่เผยแพร่ GPT-5 แสดงให้เห็นถึงการพัฒนาที่ก้าวกระโดด ทั้งในด้าน reasoning, coding, การลด hallucination และการนำไปใช้ในงานที่มีความเสี่ยงสูง เช่น วิทยาศาสตร์ การแพทย์ และธุรกิจ
สิ่งที่น่าสนใจยิ่งกว่าคือ ผลตอบรับจากผู้ใช้ ซึ่งสะท้อนว่าแม้ GPT-5 จะทรงพลังขึ้น แต่ความท้าทายก็ยังมีอยู่ เช่น การจัดการ rate limit ใน tier ต่าง ๆ หรือความรู้สึกเสียดายจากการที่ OpenAI ถอดบางโมเดลเก่าออกไป นี่ทำให้เราเห็นว่า การสร้าง AI ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่ยังเกี่ยวพันกับ “ความสัมพันธ์ระหว่างผู้ใช้กับ AI” อย่างลึกซึ้ง
หากมองไปข้างหน้า การเปิดตัว GPT-5 คือ รากฐานของระบบ AI แบบ Unified System ที่จะต่อยอดไปสู่ Agent ที่ฉลาดและอัตโนมัติมากขึ้น และเป็นสัญญาณว่าโลกกำลังเปลี่ยน จาก AI ที่เป็นเพียงเครื่องมือ ไปสู่ AI ที่เป็น "คู่หูอัจฉริยะของมนุษย์"
Reference Source
4. WIRED – OpenAI Finally Launched GPT-5. Here's Everything You Need to Know
https://www.wired.com/story/openais-gpt-5-is-here/#:~:text=Know%20www.wired.com%20%20GPT,token%20context%20window
โฆษณา