Tempo de vida saudável após os 65 anos foi do que mais subiu na UE

[MarcoAntonio]

Para pesquisar informação ou notícias, acho o ChatGPT mais confiável e mais simples para visualizar os links das fontes de onde a informação foi retirada. No caso do Grok, penso que a informação apresentada ao clicar em think harder é mais confiável e também é diferente daquela que aparece quando não se clica aí, mas clicando aí tambem se nota que a resposta demora um tempo considerável a chegar.

Poderá ser mais prático. Mas na experiência que fiz há pouco, o Grok forneceu links inline e forneceu adicionalmente dois grupos de links com respectivamente 99 e 40 endereços. A pesquisa foi exaustiva e forneceu ~130 fontes. Se clicar no chain-of-thought, tem mais alguma informação sobre a path seguida, incluindo links.


Quanto ao desempenho, parece estar fraco de momento. Está lento. Mas parece-me que o Elon está a fazer isto como hook, para mostrar quão superior é o Grok agora que há grande insatisfação com GPT-5 (em termos de serviço médio). Se mantiver o Grok 4 para todos, penso que vai baixar os limites para só permitir um punhado de prompts por dia no livre. Mas vamos ver...


Ainda sobre o desempenho, para produzir o resultado de há pouco, o Grok 4 demorou quase 5 minutos, foi mesmo lento...

Já antes do anúncio público, quando fiz a experiência de submissão de ficheiro python de 100K, foi bastante rápido, demorou 21s e fez um excelente trabalho. Já o GPT-5 demorou 5m 01s em "thinking" e 2m 15s em normal e em ambos com uma série de problemas e alucinações. Não sei qual modelo/esforço aplicou para a minha prompt e se contribuiu ou não, mas pelo menos a janela de contexto terá sido uma limitação. Isto é coisa que não se aplica apenas a código, basta carregar um pdf com um relatório ou coisa do género, 8K para free e 32K para plus vai ser uma limitação séria. Talvez acabem por voltar a subir...


A diferença de desempenho nas duas tentativas pode ser explicado possivelmente com a carga dos servidores depois do anúnciou (eu vi que estava disponível para o livre umas horas antes de anunciarem publicamente, mas só submeti 2 prompts nesse período) e/ou então com o tipo de tarefa. É difícil de dizer. Mas a minha impressão é que de momento o Grok está a sofrer de sobrecarga....

[previsor]

Para pesquisar informação ou notícias, acho o ChatGPT mais confiável e mais simples para visualizar os links das fontes de onde a informação foi retirada.
No caso do Grok, penso que a informação apresentada ao clicar em think harder é mais confiável e diferente daquela que aparece quando não se clica aí, mas clicando aí tambem se nota que a resposta demora um tempo considerável a chegar.

Usei há pouco o Grok e no primeiro impacto pareceu-me mais rápido, mas quando fiz perguntas por exemplo para verificar a veracidade de alguma informação, demorou mais tempo a responder do que o ChatGPT, mesmo sem ter o think harder ativo.

Talvez para algumas coisas o Grok seja melhor e para outras o ChatGPT seja melhor. Talvez dependa também do que é pedido e do resultado que se quer

[MarcoAntonio]

today we are significantly increasing rate limits for reasoning for chatgpt plus users, and all model-class limits will shortly be higher than they were before gpt-5.

we will also shortly make a UI change to indicate which model is working.

Falta o controlo (possibilidade de escolha) sobre o modelo e falta aumentar a janela de contexto. Sem isso, os Plus estarão basicamente a pagar para ter acesso ao 4o...



Mais uns tidbits do Sam. O GPT-5 foi anunciado como uma espécie de revolução. Mas, na verdade, é basicamente um realinhamento do modelo de negócio e uma "brutal" tentativa de redefinir a gestão dos recursos versus utilizadores/planos.

tomorrow or tuesday we expect to share our thinking on how we are going to make capacity tradeoffs over the coming months.

(e.g., chatgpt vs the api, existing users vs new ones, research vs product, etc)

the percentage of users using reasoning models each day is significantly increasing; for example, for free users we went from <1% to 7%, and for plus users from 7% to 24%.

i expect use of reasoning to greatly increase over time, so rate limit increases are important.

[MarcoAntonio]

Confirmação da xAI que o Grok 4 passa a estar disponível para todos:

Grok 4 is now free for all users worldwide!

Simply use Auto mode, and Grok will route complex queries to Grok 4. Prefer control? Choose "Expert" anytime to always use Grok 4.

For a limited time, we are rolling out generous usage limits so you can explore Grok 4’s full potential.

Basicamente, o que estão a oferecer a custo zero é sensivelmente o equivalente ao plano pro do ChatGPT, que custa $230 por mês.



Imagino que dentro de dias mude para algo tipo Gemini (que dá um acesso muito limitado ao 2.5 Pro) no free. Se isso vier a acontecer, parece-me que os $30 do Grok se justificariam bem melhor que os $23 do ChatGPT. Mas dependerá das necessidades de cada user...

[MarcoAntonio]

Via Grok 4. Para já, o que estou a notar, são problemas de desempenho. Poderá ter que ver com o facto de ter passado a estar disponível para muito mais utilizadores. Não tenho referência para comparar com quando o modelo estava disponível apenas para o plano pago.

Prompt:

Compare the pre-release marketing and expectations for GPT-5, released 7th august 2025, and post-release user feedback at large and third-party independent reviews (avoid mainstream outlets).

Pre-Release Marketing and Expectations

OpenAI's marketing for GPT-5, leading up to its August 7, 2025 release, heavily emphasized it as a transformative advancement in AI capabilities. CEO Sam Altman frequently described the model as achieving "PhD-level" intelligence across domains like coding, healthcare, education, and complex reasoning, positioning it as a "significant step along our path to AGI" (artificial general intelligence). Official announcements highlighted features such as unified multimodal integration (text, images, voice, video), reduced hallucinations, faster response times, and enhanced tool-use for autonomous workflows. Leaks and internal demos suggested breakthroughs in software engineering, agent-style planning, and multi-step tasks, with Altman noting that the architecture could scale to future models like "GPT-8." Enterprise previews reinforced this, with one CEO calling it "materially better" after tailored demonstrations.

Expectations were amplified by community buzz and third-party speculation. On platforms like X (formerly Twitter), users and AI enthusiasts anticipated GPT-5 to outperform rivals like Claude 4, Grok 4, and Gemini 2.5 Pro in benchmarks, with features like persistent memory, infinite context windows, and agentic autonomy. Community-led initiatives, such as Recall Predict, saw over 4 million predictions betting on GPT-5's dominance (72.5% win rate across skills like code generation and ethical reasoning). Influencers and leaks fueled hype, with predictions of record-breaking demand and revolutionary productivity gains, though some tempered expectations, noting it might feel incremental rather than revolutionary.

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Aspect          Key Marketing Claims          Community Expectations

Intelligence    PhD-level accross tasks;      Superhuman benchmarks (e.g.,
                Unified reasoning +           95% MMLU, 90% HumanEval);
                multimodal stack              crushes complex logic
Features        Video/audio understanding;    Autonomous agents; 1M+ token context;
                agentic planning;             seamless tool integration
                fewer hallucinations
Impact          "Best model in the world"     Redefines industries; outships competitors;
                for coding/writing;           AGI precursor
                mass-market accessibility
Risks/Concerns  Safety testing emphasized;    Overhype backlash; alignment challenges;
                potential for misuse          compute intensity

Post-Release User Feedback and Third-Party Independent Reviews

Post-release feedback from users at large, primarily on X, Reddit, Hacker News, LessWrong, and Alignment Forum, has been predominantly mixed to negative, with widespread disappointment that GPT-5 did not meet the lofty pre-release hype. Common complaints include inconsistent model routing (automatic switching between "fast" and "thinking" modes often fails, leading to unreliable outputs), shorter and less detailed responses lacking the "personality" of predecessors like GPT-4o, slower latency in practice, and stricter usage limits (e.g., reduced reasoning quotas for Plus users). Many users reported it feeling like a "downgrade" or "step backwards" for tasks like creative writing, emotional/persuasive content, and legacy code handling, with hallucinations persisting in complex scenarios. On Reddit (e.g., r/singularity, r/OpenAI), threads highlighted poor performance on real-world tasks, such as SQL queries or academic research, with sentiments like "GPT-5 is incredibly underwhelming versus the hype" and calls to "bring back 4o." Hacker News discussions echoed this, noting it excels in greenfield development but falters on nuanced or long-context work, with one user summarizing: "Refactored my entire codebase... None of it worked. But boy was it beautiful."

Independent reviews from AI communities like LessWrong and Alignment Forum were more analytical but similarly critical. METR's evaluation praised marked autonomous capabilities in agentic engineering but noted inclinations toward verbose outputs and token overuse, leading to suboptimal efficiency. Posts on LessWrong described it as a "step-function boost" for open-model ecosystems but questioned its advancement over models like o3-pro for serious research, with one review stating: "It's not an advancement—it's a step backwards." On Hacker News, users debated its underwhelming rollout, citing bugs, confusing UI changes (e.g., no legacy model selection), and failure to deliver on multimodal promises like video generation. A common theme was "shrinkflation"—higher benchmarks but diminished practical usability—exacerbated by the abrupt removal of older models. However, some positives emerged: improved accuracy in coding/math benchmarks, faster speeds for casual use, and better detail-orientation in niche tasks, making it suitable for mass-market consumers but frustrating for power users.

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Aspect          Positive Feedback             Negative Feedback

Performance     Stronger on benchmarks;       Inconsistent routing; shorter/less creative
                faster for simple tasks;      responses; hallucinations in complex work
                precise coding in paid tiers

Usability       Good for casual/vibe-coding;  No model override; strict limits;
                long-context handling         feels "dumber" than 4o/o3 in research/writing

Overall         "Best overall model" for      "Disaster" rollout; underwhelming vs. hype;
Sentiment       productivity(some devs);      "step backwards" for pros
                enterprise potential


In summary, pre-release marketing built immense excitement around GPT-5 as a PhD-level, AGI-adjacent leap, but post-release reactions reveal a gap: while it advances in speed and raw intelligence for broad use, it underdelivers on consistency and depth for specialized tasks, leading to frustration in independent AI communities.

[MarcoAntonio]

Entretanto o Grok 4 parece ter passado a estar disponível a todos. Experimentei com um ficheiro de código python (perto de 100K) e com o GPT-5 foi um desastre (disse que o código tinha problemas que não tinha e citou linhas que não existiam, disse que faltavam coisas que não faltavam e não entendeu várias funções, sugerindo alterações estúpidas) e com o Grok 4 nada disto aconteceu, entendeu todas as funções (fora uma secção onde ele julgou que o código poderia estar incompleto/truncado) e deu sugestões úteis.


Para um user free ou plus, neste momento, o Grok está bastante à frente do ChatGPT, é simplesmente melhor. Para um utilizador Pro (que custa milhares de dolares por ano) parece-me que estão à mesma altura ou até o GPT possivelmente à frente (não consigo testar/verificar).


Entretanto, a OpenAI faz isto:

By popular request, you can now check which model ran your prompt by hovering over the “Regen” menu.

Parece trolling. No mínimo, é para enganar distraídos. O que "acrescentaram" já estava no topo do interface ou então clicando com o rato no "regen". O que o pessoal queria saber era que modelo foi utilizado. Continua a dizer só GPT-5 ou GPT-5 Thinking, o que continua a não esclarecer sobre que modelo/nível foi usado internamente...

O pessoal está a pedir o regresso dos modelos anteriores, a possibilidade/controlo de escolha do modelo conforme havia antes e/ou informação sobre que modelo foi usado para gerar a resposta quando há routing. Eles "acrescentam" informação duplicada, nada informativa, como se fosse o que o pessoal está a pedir.

[previsor]

Ao usar o ChatGPT na app do iPhone, não noto diferença entre a versão GPT-4o-mini e a versão GPT-5. Só percebo que já não estou a usar a versão GPT-5 pq aparece uma mensagem a dizer que atingi o limite do plano e que as respostas serão dadas noutra versão até determinada hora.
No MacBook, o GPT-5 pareceu-me mais rápido há uns dias, quando pedi para fazer uns cálculos depois de colar dados do Google Sheets, mas a velocidade também pode ter a ver com a ligação da internet, servidores, e nao voltei a usar para fazer os cálculos, então tb não posso garantir que a versão 5 é mais rápida no browser do PC, embora tenha ficado com essa percepção

[MarcoAntonio]

Explicando a estratégia da OpenAI em duas imagens (gerado via Gemini)...

Quem quiser o 4o agora tem de passar para o plano plus ($).

Quem quiser o3 ou equivalente tem de passar para o plano pro ($$$).

[MarcoAntonio]

Entretanto, o 4o já está disponível de novo.

Submeti um pseudo paper com que me cruzei recentemente para ele analisar criticamente. Entre o 4o e o 5, o 4o forneceu a melhor resposta por uma margem substancial. É difícil perceber ao certo o que limitou o GPT-5 (nem sei que modelo ou esforço ele utilizou, de toda a parafernália disponível, mas dado o contexto e a prompt, era suposto ele ter usado bastante).

Convinha que repusessem o o3 - ou, pelo menos, o o4-mini - que era superior e mais objectivo que o 4o...



(escusado será dizer que a experiência de outros utilizadores pode variar)

[MarcoAntonio]

Eu disse até. Não disse que era sempre de 1M. Agora é até 8K/32K e kaput (e 128K para Pro/etc, que é caríssimo).

[previsor]

Azure OpenAI Model: gpt-4.1 context window exceeded with way less than 1M tokens

https://learn.microsoft.com/en-us/answe ... hatgpt.com

1. O que a OpenAI diz sobre 1 milhão de tokens?
A OpenAI anunciou que o GPT-4.1 (e agora o GPT-5 em certas versões) suporta teoricamente janelas de contexto até 1 milhão de tokens. Contudo, isso é uma capacidade técnica máxima, que não está automaticamente disponível para todos os utilizadores, planos ou regiões.
2. O exemplo do Azure OpenAI mostra a realidade prática:
No serviço Azure OpenAI (uma plataforma oficial da Microsoft que dá acesso à API da OpenAI), vários utilizadores relataram que mesmo usando GPT-4.1, eles não conseguiam enviar inputs maiores do que 128k tokens — muito menos 1 milhão.

O post no fórum do Azure explica que:
• Essa janela de 1M tokens só está disponível para modelos muito específicos e em regiões e configurações específicas,
• A grande maioria das implementações ainda está limitada a janelas menores, 32k ou 128k tokens.
• Portanto, embora a capacidade técnica exista, a disponibilidade real depende do deployment concreto (plano, região, configuração).

3. Por isso esse exemplo ilustra a diferença entre “capacidade máxima anunciada” e “limitações práticas atuais” — um ponto importante para entender a alegação de “1M tokens” que circula, mas que a maioria dos utilizadores não pode usar no ChatGPT comum ou na API padrão.

[MarcoAntonio]

Mais limitações (bom, o GPT-5 está a ser basicamente um downgrade)...



O 4.1 permitia uma janela de contexto até 1M de tokens. O GPT-5 está agora limitado a 8K para os free e 32k para os plus e team:

https://openai.com/chatgpt/pricing/

Os Pro e Enterprise têm 128K e acesso aos modelos legacy (o3, o4-mini, 4o, 4.1, 4.5) assim como ao GPT-5-Pro.


Isto é importante, os 8K para os free por exemplo é miserável (se se carregar um documento/ficheiro minimamente denso, o GPT não tem capacidade para o manter em contexto, tem de largar partes do documento por exemplo). E mesmo os 32K para os Plus é fraquinho!



Com o tempo, imagino que estas coisas venham a melhorar. Mas, para já, estamos perante um downgrade, provavelmente conduzido pela necessidade de tornar o modelo de negócio mais sustentável e limitar os prejuízos. Mas utilizar o GPT via app ou web é agora uma espécie de loto-GPT - submeta uma prompt e veja o que lhe sai na rifa.


O que se sabe que existe graças à modalidade de acesso via API mas que na app e web não é controlável...

Três modelos:

* GPT-5 (regular)
* GPT-5-mini
* GPT-5-nano

O modelo pode utilizar reasoning (chain-of-thought) automaticamente, se assim decidir, ou a pedido. Este modo é chamado:

* Thinking

Quatro níveis de esforço:

* minimal (novo)
* low
* medium
* high

Três níveis de verbosidade:

* low
* medium
* high

A verbosidade afecta o detalhe da resposta, não apenas extensão e é independente do esforço.


Informações sobre o acesso via API podem ser consultados aqui e são uma espécie de janela para os inner workings do GPT-5 dado que a OpenAI não está a ser muito transparente sobre o funcionamento do GPT-5 nos frontends app e web. No acesso API - que é pago à parte, por pedido, mesmo para quem tem subscrição - o utilizador controla o modelo e a modalidade. Na web e na app é o que o GPT-5 decidir (e não informa do que decidiu utilizar).



Entretanto, devolveram o 4o aos utilizadores Plus. Era, na minha opinião, o modelo mais fraquinho e problemático dos que estavam disponíveis. Mas há uma grande procura por esse modelo especificamente, pelas razões que já mencionei atrás. Há toneladas de utilizadores que criaram uma ligação afectiva com um modelo aditivo que fazia de tudo para agradar o utilizador. É como lhes eliminar um/a amigo/a, namorado/a ou um animal de estimação.

[MarcoAntonio]

Mais um update do Sam / OpenAI. Este não era bem o resultado que tinham antecipado e todo o hype antes da release não ajuda nada...

Conforme vejo, há aqui essencialmente dois problemas:

- A retirada do 4o (que agora vão repor), uma máquina "aditiva" que entretinha o utilizador em praticamente qualquer coisa. Aqueles que se tinham "viciado" no 4o especificamente imediatamente sentiram falta deste carácter / da personalidade com que vinham interagindo. Este é um problema específico e que não tem que ver com a qualidade "objectiva" das respostas.

- A retirada da escolha individual do modelo, o que garantia "estabilidade" na qualidade/tipo/nível da resposta (série "o" para reasoning ou o 4.1 para extra-longa janela de contexto para conversas/interações especialmente prolongadas sem perda de contexto). Para além dos utilizadores terem perdido a possibilidade de escolher, agora são frequentemente "mandados" para variantes do GPT-5 que colocam baixo esforço na resposta e que atingem um desempenho inferior aos modelos que até ontem garantiam respostas melhores. Este é outro problema específico. Não tem que ver com "personalidade" ou gostar das respostas mas simplesmente porque, na prática, em muitos casos, em nome da eficiência / baixo custo, é andar para trás.

Para já, estão a focar-se no 4o, que "resolve" o primeiro problema e "ajuda parcialmente" no segundo.

Wanted to provide more updates on the GPT-5 rollout and changes we are making heading into the weekend.

1. We for sure underestimated how much some of the things that people like in GPT-4o matter to them, even if GPT-5 performs better in most ways.

2. Users have very different opinions on the relative strength of GPT-4o vs GPT-5 (just the chat model, not the advanced reasoning one). This is a cool thing you can try: https://x.com/flowersslop/status/1953908930897158599

3. Long-term, this has reinforced that we really need good ways for different users to customize things (we understand that there isn't one model that works for everyone, and we have been investing in steerability research and launched a research preview of different personalities). For a silly example, some users really, really like emojis, and some never want to see one. Some users really want cold logic and some want warmth and a different kind of emotional intelligence. I am confident we can offer way more customization than we do now while still encouraging healthy use.

4. We are going to focus on finishing the GPT-5 rollout and getting things stable (we are now out to 100% of Pro users, and getting close to 100% of all users) and then we are going to focus on some changes to GPT-5 to make it warmer. Really good per-users customization will take longer.

5. The team is doing heroic work to optimize our systems and find more capacity, but still, we are looking at a severe capacity challenge for next week. We are still deciding what we are going to do, but we will be transparent with our principles. Not everyone will like whatever tradeoffs we end up with, obviously, but at least we will explain how we are making decisions.

Thanks for your patience with us; we will continue to react and improve quickly!

[previsor]

Eu perguntei porque parece-me óbvio que utilizaste o meu texto ou parte dele na prompt. As expressões que utilizei aparecem repetidas, incluindo um aspecto (especulativo!) que eu mencionei - sobre o qual não tenho a certeza - com o que ele respondeu com um "possivelmente" (certamente porque estava na prompt; se eu tivesse especulado com outra coisa, ele respondia com outra coisa). O ponto é que não é informação factual, ele está meramente a entreter uma especulação. Uma outra coisa que me chamou a atenção é que ele não entendeu de todo o contexto em que utilizei o termo "sorte" (era sobre a escolha interna do modelo) e respondeu com informação genérica sobre LLMs e que não é uma particularidade do GPT-5 (basicamente, não endereçou o problema e respondeu com uma generalidade).

Sim, utilizei o teu texto

[MarcoAntonio]

O que é que utilizaste como prompt nesta tentativa? Podes colocar aqui?

Eu perguntei porque parece-me óbvio que utilizaste o meu texto ou parte dele na prompt. As expressões que utilizei aparecem repetidas, incluindo um aspecto (especulativo!) que eu mencionei - sobre o qual não tenho a certeza - com o que ele respondeu com um "possivelmente" (certamente porque estava na prompt; se eu tivesse especulado com outra coisa, ele respondia com outra coisa). O ponto é que não é informação factual, ele está meramente a entreter uma especulação. Uma outra coisa que me chamou a atenção é que ele não entendeu de todo o contexto em que utilizei o termo "sorte" (era sobre a escolha interna do modelo) e respondeu com informação genérica sobre LLMs e que não é uma particularidade do GPT-5 (basicamente, não endereçou o problema e respondeu com uma generalidade).

[MarcoAntonio]

• Para obter o melhor desempenho, pode ser útil experimentar variações do prompt, indicar explicitamente o nível de detalhe desejado, e conhecer as variantes do GPT-5 para escolher a mais adequada ao caso de uso.

Mais uma resposta enganadora. O utilizador só "controla" entre modo "thinking" e sem ser "thinking" (e mesmo este controlo é parcial, por exemplo, o modo "thinking" pode ser desencadeado mesmo sem ter sido pedido manualmente). Mas o utilizador não tem acesso às variantes do GPT-5, ie, não tem forma de escolher. A escolha é feita internamente/automaticamente.

[MarcoAntonio]

O que é que utilizaste como prompt nesta tentativa? Podes colocar aqui?

[previsor]

A resposta que me deu acho q foi simples pq a minha pergunta foi sobre as “melhorias principais”

Análise da Variabilidade nas Respostas do GPT-5

1. Variabilidade inerente à geração de linguagem natural
• Modelos como o GPT não são determinísticos por defeito: para o mesmo input, podem gerar respostas diferentes, porque fazem sampling baseado em probabilidades.
• Mesmo com o mesmo prompt, a “sorte” (aleatoriedade) pode influenciar se a resposta fica mais simples ou mais detalhada, mais direta ou mais elaborada.

2. Modos de funcionamento e perfis
• O GPT-5 utiliza routing dinâmico entre variantes do modelo — há versões mais rápidas e menos detalhadas (mini, nano) e versões mais “profundas” e demoradas (modo Thinking, Pro).
• O sistema escolhe automaticamente, dependendo da complexidade aparente do pedido, do contexto acumulado e, possivelmente, do perfil do utilizador. Isso pode causar respostas que variam em profundidade e estrutura.
• Se mencionares explicitamente “thinking”, esperas uma resposta mais trabalhada, mas às vezes o sistema pode interpretar o contexto global e escolher outra estratégia que não corresponde ao esperado.

3. Influência do contexto e histórico do utilizador
• O perfil construído automaticamente com o histórico do utilizador pode influenciar o tom, o estilo e a complexidade das respostas, o que não acontece em testes isolados ou com perfis novos.
• Isso significa que a mesma prompt numa nova conversa pode gerar uma resposta diferente de numa conversa antiga.

4. Limitações atuais — “estado da arte” não é perfeito
• Apesar de grandes avanços, GPT-5 ainda não é perfeito e pode, ocasionalmente, gerar respostas que parecem “menos esforçadas” ou incompletas.
• Isso pode dever-se a prioridades internas do sistema de balancear rapidez e profundidade, ou a bugs e inconsistências nas versões em produção.

5. Impacto do prompt e instruções específicas
• A forma como o prompt é escrito, e se ele contém instruções claras e específicas, influencia muito o resultado.
• Às vezes, pequenos ajustes no prompt conseguem guiar o modelo para respostas mais consistentes e completas.


Em resumo
• É normal haver variação na qualidade e detalhe das respostas, especialmente num sistema complexo e dinâmico como o GPT-5.
• O modo “thinking” normalmente deveria gerar respostas mais profundas, mas nem sempre é garantido, pois há fatores internos que pesam na decisão do modelo.
• Para obter o melhor desempenho, pode ser útil experimentar variações do prompt, indicar explicitamente o nível de detalhe desejado, e conhecer as variantes do GPT-5 para escolher a mais adequada ao caso de uso.

[MarcoAntonio]

Posso deixar aqui um par de exemplos alternativos e veja-se a enormidade da diferença. Parte da diferença deverá estar no prompt, outra parte no perfil de utilizador que ele construiu automaticamente.

Além disso, neste par de exemplos, com a mesma prompt, a resposta mais esforçada foi obtida sem usar o modo "thinking" (mais detalhada e estruturada); embora se possa argumentar talvez que a do modo "thinking" é mais eficiente e mais enxuta, com menos redundância. O sistema está uma confusão. O que se obtém é o que "os deuses da sorte" decidirem...

(nota: depois de obter a resposta, pedi para gerar o phpbb sem alterar o conteúdo)


Sem "thinking":

Here’s a clear breakdown of GPT-5’s main changes and improvements compared to prior OpenAI models up to GPT-4 and the “o-series”:

General Advancements & Architecture

• Unified multi-model system with dynamic routing
GPT-5 intelligently switches between fast, high-throughput models (gpt-5-main, mini) and deeper “thinking” models (e.g., gpt-5-thinking-pro) based on task complexity and intent. This design optimizes both performance and reasoning depth.

• Variants for developers & users
Developers accessing via API have three versions — gpt-5, gpt-5-mini, and gpt-5-nano — balancing performance, latency, and cost. ChatGPT users interact with versions optimized via internal routing.

Coding & Agentic Task Performance

• SOTA results in software benchmarks
On SWE-bench Verified, GPT-5 scores 74.9% (versus o3’s 69.1%), while on Aider polyglot reached 88%, cutting error rates by one-third.

• Superior frontend code generation
Preferences for GPT-5 over o3 reached ~70% in quality and aesthetic coding tasks.

• Advanced agent abilities
On the τ²-bench telecom tool-calling benchmark, GPT-5 achieved 96.7% success, demonstrating robust multi-tool orchestration.

Reasoning, Context & Factuality

• Improved reasoning efficiency
Engaging “thinking mode” boosts reasoning accuracy from 77.8% to 85.7%, a notable jump over OpenAI’s o3 (83.3%).

• Massive long-context support
GPT-5 handles up to 400,000 tokens — 272K input and 128K output — far surpassing older limits. On long-context retrieval tasks (128K–256K tokens), it achieves ~89% accuracy.

• Greater factual reliability
It produces ~80% fewer factual errors compared to o3 on LongFact and FactScore benchmarks.

Multimodality & Interaction

• Expanded modal capabilities
In addition to text, GPT-5 strengthens support for image, audio, and potentially video — building on GPT-4o’s foundation. Some reports even suggest up to 1 million token context window and persistent memory, though this may reflect early articles.

• More natural and nuanced communication
Users and media note reductions in sycophancy, enhanced creativity, better health-related advice, and improved clarity.

Accessibility & Safety Enhancements

• Available to all with tiered access
GPT-5 is available free to users (with constraints) and full access via Plus or Pro subscriptions. It also powers Microsoft’s Copilot products and is the default AI model in enterprise/education contexts.

• Improved safety and self-awareness
GPT-5 demonstrates fewer hallucinations, better uncertainty handling, and safer completions aligned with user and safety guidelines.

In Summary

Código: Selecionar todos


Area           GPT-5 Improvements

Architecture   Dynamic routing across multiple model types
Coding         Top-tier scores, aesthetic & accurate code
Reasoning      More accurate, efficient multi-step cognition
Context        Handling Massive token window, excellent long-context recall
Reliability    Sharp reduction in factual errors
Multimodality  Enhanced across modalities, better interaction
Availability   Free/paid tiers, broad platform integration
Safety         Stronger hallucination control & transparency



Further reading:
• GPT-5 is being released to all ChatGPT users
• OpenAI says latest ChatGPT upgrade is big step forward but still can't do humans' jobs
• Llega GPT-5, el modelo IA más avanzado de OpenAI que mejora razonamiento y personalización

Agora, com "thinking" (era suposto ele ter colocado mais esforço na resposta, mas na prática fez o oposto):

TL;DR — What’s new in GPT-5 vs earlier OpenAI models

• Unified “system” instead of picking models: ChatGPT now routes between a fast model and a deeper “thinking” model automatically (or when you say “think hard about this”), so you don’t have to choose 4o vs o3 vs 4.5 anymore. There’s also GPT-5 pro for the longest, most rigorous reasoning.
• Big jump in accuracy & reasoning: New SOTA results across math, coding, multimodal understanding, and health (e.g., AIME 2025: 94.6%, SWE-bench Verified: 74.9%, MMMU: 84.2%, HealthBench Hard: 46.2%). It also performs comparably to or better than experts on many “knowledge-work” tasks.
• Far fewer hallucinations & better honesty: ~45% fewer factual errors than GPT-4o in typical use; with reasoning, ~80% fewer than o3. Deception/on-impossible-task claims reduced (e.g., 4.8% → 2.1% in internal traffic).
• Agentic tool use gets real: Much stronger instruction-following and tool orchestration for multi-step jobs; better handling of tool errors and long, evolving tasks.
• Developer-side control & sizes: In the API you get gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano; a reasoning_effort control (now with minimal), a verbosity knob, and custom tools (plaintext calls with grammar constraints). ChatGPT’s non-reasoning variant surfaces as gpt-5-chat-latest.
• Much longer context: Up to 400k tokens total (≈272k input + 128k output) in the API.
• Faster / more efficient thinking: Matches or beats o3 while using fewer output tokens at similar quality, so you get quicker, tighter answers when it “thinks.”
• Safety upgrades: New safe-completions training (more helpful without leaking disallowed details), reduced sycophancy, and tightened guardrails for high-risk bio/chem topics (treated as “High capability” with extra safeguards).
• Availability: GPT-5 is now the default in ChatGPT, replacing GPT-4o, o3, 4.1, 4.5, etc.; Plus/Pro users get higher caps and can explicitly pick GPT-5 Thinking / Pro when desired.

If you want, tell me your use case (coding, research, trading dashboards, long-context retrieval, etc.) and I’ll map exactly which GPT-5 variant/settings to use and what to change from your old 4o/o3 setup.

A prompt que utilizei em ambas as tentativas:

What are the main changes and improvements for GPT-5 in relation to the previously available OpenAI models?

[MarcoAntonio]

Experimentei o GPT-5 e pareceu-me mais rápido. Foi só isso que notei até agora, ainda não experimentei muito

Se foi rápido, significa que foste reencaminhado para um dos modelos mais fracos. A resposta que obtiveste é bastante fraca também. É muito pouco informativa, para não dizer bastante enganadora (mesmo não estando a ver a prompt). O conteúdo é genérico e não explica minimamente como é que o GPT-5 realmente funciona ou como difere dos anteriores.

[previsor]

Experimentei o GPT-5 e pareceu-me mais rápido. Foi só isso que notei até agora, ainda não experimentei muito

Aqui estão as principais melhorias do GPT-5 em comparação com o GPT-4, resumidas de forma clara:

1- Mais rapidez e eficiência

Até 45% menos chamadas a ferramentas em tarefas comuns.

Geração de texto com 22% menos tokens para raciocínio complexo.

Menor latência, respostas mais rápidas em geral.

2- Melhor precisão e compreensão

Aumento significativo na qualidade das respostas, sobretudo em raciocínios complexos e análises profundas.

Melhor capacidade para interpretar nuances, ambiguidade e contexto.

3- Capacidade multimodal ampliada

Suporte melhorado para imagens, texto, e possivelmente outros tipos de dados (áudio, vídeo), com compreensão mais integrada.

4- Melhor gestão do contexto

Capacidade de manter e utilizar contexto em conversas mais longas, com memória aprimorada para interações prolongadas.

5- Uso otimizado de recursos

Menor consumo de computação para tarefas semelhantes, ajudando a reduzir custos e impacto ambiental.

6- Modo “Thinking” (Raciocínio Profundo)

Quando ativado, permite respostas mais elaboradas e detalhadas, apesar de serem mais demoradas.

[MarcoAntonio]

Bom, nem de propósito. Cerca de meia hora depois de eu escrever aquilo, Sam Altman coloca isto no x/twitter:

GPT-5 rollout updates:

*We are going to double GPT-5 rate limits for ChatGPT Plus users as we finish rollout.

*We will let Plus users choose to continue to use 4o. We will watch usage as we think about how long to offer legacy models for.

*GPT-5 will seem smarter starting today. Yesterday, the autoswitcher broke and was out of commission for a chunk of the day, and the result was GPT-5 seemed way dumber. Also, we are making some interventions to how the decision boundary works that should help you get the right model more often.

*We will make it more transparent about which model is answering a given query.

*We will change the UI to make it easier to manually trigger thinking.

*Rolling out to everyone is taking a bit longer. It’s a massive change at big scale. For example, our API traffic has about doubled over the past 24 hours…

We will continue to work to get things stable and will keep listening to feedback. As we mentioned, we expected some bumpiness as we roll out so many things at once. But it was a little more bumpy than we hoped for!

A escolha de apenas facultar o 4o parece-me porém fraca/insuficiente. Ok, era o "standard" até agora mas sofre de problemas óbvios de "sycophancy". Mas pronto, sempre oferece uma solução de fallback. Além disso, aparentemente não estará disponível para os free, que terão de confiar "nos deuses da sorte" (ou nas medidas que agora estão a implementar para evitar descarrilanços).

[MarcoAntonio]

Veremos se corresponde ao hype...

Bom, não creio que corresponda. O modelo tem potencial para melhores resultados. Mas também consegue fazer pior que os modelos que estavam recentemente disponíveis como o3, 4o e 4.1...

Basicamente, tem um tecto mais alto e um chão mais baixo. Há uma banda de desempenho possível mais larga do que a anterior, que abrange superar os anteriores mas, também, ficar aquém do modelo standard (4o) que estava disponível até ontem.

O sistema não é transparente e o utilizador tem pouco ou nenhum controlo: internamente, o GPT-5, encaminha o prompt conforme a dificuldade que acha que está envolvida ou o esforço que lhe decide dedicar [não é claro o que está aqui envolvido mas estou em crer que não é apenas a prompt, mas possivelmente coisas como o tipo de conta de utilizador, carga dos servidores, o perfil/memória, etc] e no mínimo esforço, é substancialmente pior do que os modelos que estavam disponíveis até ontem. Parece-me uma péssima decisão e que pode sair cara à OpenAI.

Imagino que é isto (esta gestão interna de como processar a prompt) que lhes permite "disponibilizar" o GPT-5 a todos (incluindo utilizadores free). Mas isto quer dizer que o GPT-5 tanto pode retornar respostas ao nível do GPT-3 - em que nem um cálculo aritmetico trivial consegue fazer correctamente - como um desempenho SOTA. Mas é incerto e há pouco que o utilizador possa fazer para controlar o desempenho.

Questiono-me mesmo se, no cenário geral, é melhor do que o que estava disponível até ontem (muito embora, conforme referi acima, no seu melhor, consiga desempenhos ao nível do melhor que se consegue neste momento).



Uma solução era "retirar" os níveis de esforço mais baixo (minimal/low) da pipeline mas, claro, isto faria disparar o custo médio por token...

[MarcoAntonio]

Samsung desenvolve sistema de deteção de chamadas fraudulentas com recurso a IA - Tecnologias - Jornal de Negócios

O 'Voice Phishing Suspected call Alert' é uma ferramenta de proteção que deteta nas chamadas com desconhecidos se estão a tentar enganar o utilizador com uma falsificação de voz gerada com recurso a IA.

[BearManBull]

Estão a promover o Dr. GPT...

Na verdade, o que estão a dizer é que o ChatGPT reduz o gap entre o paciente e o médico. Não estão, de todo, a dizer nem a sugerir para não utilizar o médico. A mensagem que passaram é muito diferente do que estás a sugerir.

Yah...

I turned to ChatGPT to understand the nuances of my case...

.. some times even a life saving diagnosis...