ChatGPT 5: Revolution oder heiße Luft?

Allerdings hat sich schon kurz nach dem Start gezeigt, dass diese „Alles-in-einem“-Logik nicht ohne Einschränkungen bleibt: Wenige Tage nach dem Launch kehrte GPT-4o für Plus-Kunden als Option zurück, zusammen mit weiteren „Legacy“-Modellen wie GPT-4.1, o3 und GPT-5 Thinking Mini. Grund waren laut OpenAI-CEO Sam Altman einerseits Community-Kritik am Tonfall von GPT-5, andererseits technische Probleme mit dem automatischen Routing. Parallel dazu wurde die Möglichkeit eingeführt, bei GPT-5 manuell zwischen den Modi „Auto“, „Fast“, „Thinking“ und „Thinking Mini“ zu wechseln, da der Auto-Modus bei manchen Nutzern nicht wie gewünscht funktionierte. [6] [8]

Ich will ehrlich sein: Auch ich habe mir das neue Modell mit Vorfreude angeschaut und dennoch versucht, einen neutralen Blick zu behalten. Ich habe darauf geachtet, was für reale Probleme gelöst werden – und hier liefert GPT-5 spürbare Verbesserungen. In meinem Alltag als Anwender, Hobby-Programmierer und Berater waren das vor allem drei Dinge: die Verlässlichkeit bei der Befolgung von Prompts, merkliche Fortschritte beim Generieren und Debuggen von Code und die Fähigkeit, komplexere, mehrstufige Agent-Workflows handhabbar zu machen. OpenAI selbst betont diese Punkte und meine Tests bestätigen: Das System hält sich häufiger an genaue Anweisungen, halluziniert seltener und produziert praktischere Code-Outputs als die direkten Vorgänger. Für typische Büro- und Entwickleraufgaben macht das einen spürbaren Unterschied. [1] [3]

Für Plus-Abonnenten gilt aktuell ein Limit von 3.000 Nachrichten pro Woche im „Thinking“-Modus; danach schaltet das System automatisch auf „Thinking Mini“ um. Dieses Limit wurde im Vergleich zum Vorgängermodell für Plus-Abonnenten somit angehoben. Der leistungsstärkere Pro-Modus bleibt Pro-Kunden vorbehalten. Das zeigt, dass auch im manuellen Modus klare technische und tarifliche Grenzen bleiben, die man im Blick behalten muss. [8]

Gleichzeitig ist wichtig zu verstehen: „mächtiger“ heißt nicht „überall unschlagbar“. Community-Benchmarks wie LMArena sehen GPT-5 in vielen Bereichen weit vorne. Das ist ein starkes Indiz dafür, wie Nutzer Modelle subjektiv bewerten und wie gut ein Modell im direkten Vergleich „wirkt“. Dennoch bleiben Nischen, in denen spezialisierte Modelle oder Konkurrenten punkten. Visuelle Benchmarks oder bestimmte Pattern-Recognition-Tests zeigen, dass nicht jede Königskrone automatisch jedem Modell passt. Besonders im Falle von Kreativität oder genauer Bildgenerierung bleibt Luft nach oben. Für mich heißt das: GPT-5 ist ein sehr gutes, breit einsetzbares Modell, doch keine Allzweckwaffe. [4]

Nicht nur Fortschritte, sondern auch Risiken gehören zu GPT-5: Kurz nach dem Release konnten zwei Sicherheitsfirmen (Neuraltrust und SPLX) das Modell mithilfe ausgefeilter Prompt-Manipulationen wie Echochamber- und Stringjoin-Techniken zu gefährlichen Ausgaben bringen – unter anderem detaillierte Bauanleitungen für Sprengsätze. Vergleichstests deuteten darauf hin, dass GPT-4o gegen diese Angriffsmethoden etwas robuster war. Das zeigt, dass auch bei einem „Topmodell“ gezielte Red-Team-Methoden immer noch gefährliche Lücken aufdecken können. [9]

Hinzu kommt, dass neue Funktionen wie die OpenAI-„Connectors“ (z. B. für Canva, Dropbox, HubSpot, Notion, Microsoft SharePoint und Teams) derzeit nur außerhalb Europas verfügbar sind. Sie erlauben theoretisch eine direkte Anbindung an Cloud-Dienste ohne manuelle Datenübertragung. In der Praxis bleibt das hierzulande allerdings noch ungenutzt. [6]

Ein Punkt, den viele übersehen: Die API-Fähigkeiten und die Chat-UI sind nicht dasselbe. Über die API hebt GPT-5-Kontexte auf beeindruckende Längen – bis zu 196.000 Tokens laut OpenAI – das ermöglicht echtes Arbeiten mit großen Repos, langen Datensätzen oder komplexen Analysen in einem einzigen Call. In der Web-App dagegen gelten oft restriktivere Limits; OpenAI hat für den Free-Tier und die Standard-UI Regelungen, die Power-User einschränken können. Doch auch das ist im Vergleich zur Vorgängerversion deutlich angehoben worden. Kurz gesagt: Wenn man die große Kontext-Power will, ist die API der Weg. Für schnelle, alltägliche Chats reicht die UI, aber mit gewissen Grenzen. Das ist kein Geheimnis und es ist wichtig für Entscheidungsträger in Unternehmen, die Kosten und Nutzungsformate planen müssen. [1] [2]

Jetzt zur Frage, die viele wirklich interessiert: Ist das eine Revolution? Meine Einschätzung: eher eine vom einfachen Endnutzer empfundene Evolution. GPT-5 löst konkrete Reibungspunkte – Modellwahl, Prompt-Treue, Tool-Verkettung – und bringt damit sofortige Produktivitätsgewinne. Für die breite Masse bedeutet das: weniger Frust, bessere Ergebnisse und höhere Geschwindigkeit. Für anspruchsvolle Forschung oder spezielle Benchmarks ist das jedoch kein Freifahrtschein in Richtung AGI (Artificial General Intelligence, eine Erklärung dieses Begriffs ist am Ende des Blogs zu finden). Und: Sicherheit bleibt ein leidiges Thema. OpenAI hat teilweise Fortschritte gemacht, doch das System ist nicht immun gegen missbräuchliche Prompts oder kreative Jailbreaks. Das heißt, wir müssen weiterhin skeptisch prüfen, wie wir GPT-5 in sensiblen Bereichen (Medizin, Recht, sicherheitskritische Automatisierung) einsetzen. Ein wichtiger Punkt, der mir als IT-ler besonders am Herzen liegt: Überprüfen Sie die Ausgaben. ChatGPT ist und bleibt gelegentlich fehlerhaft – überprüfen Sie die Informationen kritisch und verlassen Sie sich nicht ausschließlich auf die generierten Ergebnisse. [1] [5]

Zum Thema Kosten, Limits und Erwartungen

Praktisch wichtig: Die technischen Möglichkeiten bringen Kosten. API-Calls mit riesigen Kontexten sind teuer, und die Chat-UI hat Nutzungs-Caps (die Free-Tier-Limits). Wenn man also plant, GPT-5 produktiv in Prozesse einzubinden, ist mit Infrastruktur- und Monitoring-Aufwand zu rechnen sowie mit der Notwendigkeit der Kostenrechnung zwecks Entscheidung zwischen UI-Nutzung und API-Nutzung. Wer das früh richtig plant, hat am Ende deutliche Effizienzgewinne. Wer das ignoriert, steht schnell mit einer bösen Überraschung da. [2]

Mein Fazit

GPT-5 ist für mich keine leere Versprechung, doch auch nicht das so große Versprechen, was uns OpenAI gab. Es ist ein praktischer Schritt nach vorne mit problematischen Sicherheitslücken. Die Vereinheitlichung der Modellwahl, die verbesserte Instruktions-Treue, die Stärken im Coding und die API-Kontextmöglichkeiten sind echte Produktivitätsgewinne. Aber: Das System hat Grenzen (UI-Caps, Kosten, Spezial-Benchmarks, Sicherheitsrisiken). Wer jetzt „AGI“ ruft, verkennt die Realität; wer GPT-5 als mächtiges Werkzeug für echte Probleme einsetzt, gewinnt. Für mich ist die richtige Haltung daher: neugierig testen, konservativ integrieren, auf Bugfixes warten und die Antworten stets hinterfragen.

Begriffserklärungen

• AGI (Artificial General Intelligence): Bezeichnet ein System, das breit und flexibel, wie ein Mensch, Probleme lösen kann. Ein AGI-System würde autonom neue Ziele formulieren, selbstständig Pläne entwerfen, über lange Zeiträume eigenständig lernen und Wissen zwischen sehr unterschiedlichen Domänen transferieren können.
• AGI-Benchmarks: Tests, die prüfen, wie gut ein Modell allgemeine visuelle Denk- und Problemlösefähigkeiten beherrscht – also nicht nur Objekterkennung, sondern abstraktes Schlussfolgern, Regelableitung und das Lösen neuer visueller Aufgaben.
• Pattern-Recognition-Tests: Prüfen, wie gut ein Modell wiederkehrende Strukturen, Regeln oder Muster in Daten erkennt (z. B. Sequenzen, geometrische Transformationen oder zeitliche Muster) und diese Robustheit auf neue, leicht veränderte Situationen überträgt.

Verweise

[1] OpenAI (12.08.2025) Von https://openai.com/index/introducing-gpt-5/?utm_source=chatgpt.com abgerufen

[2] Help OpenAI (12.08.2025) Von https://web.lmarena.ai/leaderboard?utm_source=chatgpt.com abgerufen

[3] TechRadar (11.08.2025) Von https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/tests-reveal-that-chatgpt-5-hallucinates-less-than-gpt-4o-did-and-grok-is-still-the-king-of-making-stuff-up?utm_source=chatgpt.com abgerufen

[4] LMArena Leaderboard (12.08.2025) Von https://web.lmarena.ai/leaderboard?utm_source=chatgpt.com abgerufen

[5] Wired (11.08.2025) Von https://www.wired.com/story/openai-gpt-5-backlash-sam-altman/?utm_source=chatgpt.com abgerufen

[6] Heise (13.08.2025) Von https://www.heise.de/news/GPT-5-zu-unfreundlich-OpenAI-setzt-wieder-auf-4o-als-Standardmodell-10521904.html abgerufen

[7] Heise (13.08.2025) Von https://www.heise.de/hintergrund/GPT-5-im-Vergleich-Softwareentwicklung-sehr-gut-Kreativitaet-nur-ausreichend-10520094.html abgerufen

[8] Golem (13.08.2025) Von https://www.golem.de/news/nach-gpt-5-openai-bringt-gpt-4o-schon-wieder-zurueck-2508-199105.html abgerufen

[9] Golem (10.08.2025) Von https://www.golem.de/news/gpt-5-openai-hat-zu-viel-versprochen-2508-199002.html abgerufen

Bildquellen

Quelle: Beim Testen von ChatGPT 5 erstellen lassen

Quelle: https://web.lmarena.ai/leaderboard?utm_source=chatgpt.com

Bilderklärung

Leaderboard / Arena-Übersicht – die Community-Rankings (LMArena) setzen GPT-5 oft ganz oben. Das Bild (Leaderboard-Screenshot / Visual) zeigt, wie Nutzerentscheidungen und Paarvergleiche GPT-5 bewerten – ein starkes Signal für subjektive Nutzungsqualität, jedoch kein vollständiger Ersatz für fachliche Benchmarks. Das heißt: GPT-5 fühlt sich in vielen realen Vergleichen besser an, doch in Spezialaufgaben kann es dennoch verlieren.