1、GPT5与Claude的coding能力对比

复杂软件开发初始与迭代能力：以开发Word软件为例，在复杂软件开发的初始与迭代能力方面，Claude和GPT5的初始版本均存在功能缺陷。Claude初始版本点击编辑、插入、格式等操作无响应；GPT5初始版本界面简陋，运行报错需重编代码。迭代修改时，Claude接收错误反馈后可快速完善功能，修改后能实现选中、编辑、复制粘贴、插入表格等操作；GPT5修改后仍有运行问题。Claude网页端日活约500万，OpenAI日活约4.7亿。整体而言，Claude初始版本略优，迭代体系更成熟。

不同类型软件开发表现：不同类型软件的开发表现有差异。开发抖音类产品，Claude初始版本滑动无视频，修改后功能完善但素材弱；GPT5素材丰富，但修改后运行不稳定。打车软件开发，Claude输入“北京国贸”地址失败，距离计算误差1.3公里；GPT5调用OpenStreetMap精准定位（如北京首都机场、金融街购物中心），模拟叫车流程流畅。外卖平台开发，Claude流程缺失付款环节；GPT5业务流程理解深，素材丰富，可模拟全流程。

coding能力综合结论：综合来看，Claude在代码框架（如Word、抖音）和复杂程序迭代能力上领先；GPT5优势在于素材调用（图像、业务流程）和用户覆盖，其日活约4.7亿，Claude网页端日活约500万。GPT5追赶Claude，但未突破行业技术上限，凭借庞大用户基数普及了现有coding能力，推高了算力需求。

2、GPT5多模态能力测评

多模态能力表现对比：在多模态能力表现上，O3与GPT5差异显著。O3能结合兴业银行、石狮子等图像信息，准确定位福建福州的中山大厦；而GPT5仅识别为‘中山大厦，疑似有中国银行’，定位能力不足。人数计数方面，O3曾准确数出64人、16人，GPT5现无法完成64人计数，原本能数出的16人也无法准确识别。此外，谷歌Gemini也出现性能降质，原能准确数出的16人，现仅能数出15 - 16人。

多模态能力降质原因：GPT5多模态能力降质或因算力限制，其用户量大，分配的算力下降致性能降低。价格并非核心指标，市场定价能反映能力差异：GPT5为240，Claude 4为900积分，Claude 2.5为300积分。原计划的多模态与O系列融合未成功，该计划想通过O系列多做数学题、多模态多读图来提高准确率，但此路径未走通，多模态能力未达预期提升。

3、GPT5行业影响总结

技术与行业角色定位：从行业角色看，OpenAI自身进步大，但未成为领跑者，而是跟随者，未超行业第一。其核心价值在于普及优质模型能力推动行业发展。原本Claude模型能力出色但认知度低，OpenAI将其九成能力普及，扩大了优质模型认知度。行业趋势上，技术由Claude（coding领域）、谷歌（多模态领域）领跑；作为最大C端平台的GPT5，补齐能力后加速了行业普及。整体看，行业仍在加速发展，OpenAI的作用更多在普及而非技术突破。

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