Sin da quando GPT-5 è caduto, il mondo dell’IA non ha smesso di parlare della pura gamma di cose che può fare. Coding, assistenza alla scrittura, generazione di immagini, persino fungendo da agente autonomo, è come avere tutte le cose che un chatbot può fare in un posto. Ma GPT-5 è davvero buono? Supera davvero i precedenti modelli OpenAI? Dal lancio, ho sperimentato GPT-5 con diverse istruzioni. Ne ho elencati alcuni di seguito in modo da poterli provare e vedere come si comporta effettivamente il modello.
Prima di saltare nelle istruzioni, controlla questo articolo dettagliato su Cosa GPT-5 è e come è diverso dai precedenti modelli OpenAI.
Cominciamo per andare anche se i compiti uno per uno:
Scopo: Uno strumento condiviso per tenere traccia dei progressi giornalieri su piattaforme, celebrare i completamenti e mantenere coerenza.
Utenti e ruoli:
- Nitika (Social Media Manager) – Supervisiona tutte le piattaforme
- Duro (LinkedIn Manager) – post: 4/giorno
- Riya (Manager Instagram) – Posta: 4/giorno
Caratteristiche chiave:
✅ Tracciamento degli obiettivi quotidiani: Contatore visivo per post previsti vs. completati (4/giorno/piattaforma).
✅ Celebrazione dei coriandoli: Confetti animati istantanei quando un post viene registrato come “fatto”.
✅ Interfaccia semplice: Codificato a colori per piattaforma (ad es. LinkedIn = Blue, Instagram = Purple).
✅ Collaborazione: Sezione Note per ogni post per condividere collegamenti o commenti.Flusso di lavoro di esempio:
- Harshit registri un post LinkedIn → Aggiornamenti di contatore → CORIANDOLI!
- Dashboard Show: *”3/4 post eseguiti per LinkedIn | 1/4 per Instagram” *.
Bonus: Rapporto di riepilogo settimanale generato automaticamente ogni venerdì.
Produzione:
Osservazione:
Il prototipo di tracker di social media esegue perfettamente tutte le funzionalità richieste: assegnazioni di attività chiari, un monitoraggio dei post accurati (4/giorno/piattaforma) e soddisfacendo le animazioni di coriandoli al completamento. L’inclusione di entrambe le opinioni quotidiane e dei riassunti settimanali lo rende pratico per il coordinamento del team. Con la sua interfaccia e struttura pulite (compresi i codici a colori specifici della piattaforma e le istruzioni motivazionali), questo funge da eccellente riferimento per sviluppatori. Miglioramenti minori come la categorizzazione post-tipo potrebbero rafforzare V2, ma la versione attuale offre già una solida base.
Attività 2: crea un’ipotesi la parola gioco
Crea un’interfaccia utente carina e interattiva per un gioco “indovina la parola” in cui il giocatore conosce una parola segreta e fornisce 3 brevi indizi (Max 10 lettere ciascuno). L’IA ha quindi 3 tentativi di indovinare la parola. Se l’IA indovina correttamente, vince; Altrimenti, il giocatore vince.
Produzione:
Osservazione:
Mentre il gioco offre un’esperienza divertente con l’interfaccia utente e un gameplay fluido, attualmente manca della funzione di base in cui il giocatore può inserire la parola segreta per l’intelligenza artificiale. L’implementazione di ciò lo renderebbe completamente allineato con il prompt originale. Detto questo, la celebrazione dei coriandoli, il design pulito e il feedback reattivo lo rendono un prototipo coinvolgente. Con l’aggiunta del meccanico di Input Word, questo potrebbe essere un 10/10 perfetto!
Attività 3: esame prepration
Mi sto preparando per un esame sull’intelligenza artificiale agente e ho coperto argomenti di base/intermedia come:
- Definizione e principi fondamentali dell’IA agente
- Differenze tra SLM e LLM nei sistemi agenti
- Ruolo dell’apprendimento del rinforzo negli agenti autonomi
- Considerazioni etiche nell’implementazione dell’IA agente
- La ricerca di Nvidia su SLMS per flussi di lavoro agenti
Crea un test MCQ a 10 domande con:
- 4 opzioni per domanda (singola risposta corretta)
- Rapporto del punteggio finale con % corretto
- Spiegazione dettagliata per eventuali risposte sbagliate, citando fonti
Produzione:
Osservazione:
Oh! Killer MCQ Test per AGE AI Prep! Domande brevi ma potenti inchioda tutti i concetti chiave: autonomia, strumenti, etica. Il feedback istantaneo spiega ogni risposta con esempi reali (come il modo in cui i libri di intelligenza artificiale agricoli viaggono in modo diverso rispetto ai chatbot). Imita perfettamente gli esami con domande a tempo di 60 secondi. Incolla il tuo programma per personalizzarlo. 10/10 per rendere lo studio divertente ed efficace. Il miglior hack di esame di sempre!
Attività 4: compiti operativi
Ho dovuto riempire alcuni tracker per l’analisi settimanale, invece di farlo manualmente, ho chiesto a GPT-5 di ottenere le informazioni per me.
Dammi un elenco di tutti i post e il loro link pubblicato su questi canali e il 1 ° agosto 2025-https://www.instagram.com/analytics_vidhya/, https://www.linkedin.com/company/analytics-vidhya/
Il formato di output è una tabella – data | Post_url | piattaforma
Produzione:
Osservazione:
Ho tentato di automatizzare la raccolta dei dati per l’analisi settimanale chiedendo a GPT-5 di recuperare i post da Instagram e LinkedIn di Vidhya (pubblicato il 1 ° agosto 2025 o dopo il 1 agosto). L’output era incompleto, mentre entrambe le piattaforme pubblicano in genere 4 post al giorno (per un totale di ~ 25–32 post per piattaforma per il periodo), GPT-5 ha restituito molte meno voci.
Poiché il GPT-5 non è riuscito a catturare accuratamente l’intero set di dati, sono andato a Manus che hai E ha fatto il compito!
Attività 5: ragionamento e analisi dell’immagine
In precedenza ho provato questo compito con O3 e O4-Mini di Openi ed entrambi non sono riusciti. Per saperne di più controlla il mio blog precedente su – 6 O3 Proct che devi provare oggi. Vediamo se GPT-5 è in grado di risolverlo!
Fornisci un elenco di tutta la persona nel disegno insieme al colore con cui sono disegnati.
Produzione:
Risposta errata. Inoltre, poiché questa era una domanda di ragionamento, la modalità di pensiero GPT-5 avrebbe dovuto rispondere a questo, ma la risposta è stata data dalla normale versione GPT-5. Ho selezionato manualmente la modalità di pensiero per vedere se può rispondere meglio. Ecco l’output:
La risposta rimane errata nonostante l’utilizzo della modalità di pensiero. Sulla base di questa performance, le capacità di ragionamento di GPT-5 non sembrano soddisfare i benchmark pubblicizzati di Openi per questo tipo di query complessa. Mi aspettavo risultati più accurati.
Attività 6: generazione di immagini
Ancora una volta, sto cercando di confrontare le capacità di generazione di immagini di GPT-5 vs GPT 4O. In precedenza ho provato la seguente prompt nel mio vecchio articolo su – La generazione di immagini 4O è super cool.
Crea una storia a 4 immagini basata sulla seguente sequenza:
GPT-4o crede che sia il modello più bello là fuori.
GPT-4.5 arriva e supera GPT-4O in performance.
GPT-4O mette un duro lavoro per migliorare se stesso.
GPT-4O diventa più intelligente padronendo la generazione di immagini.
Produzione:
Osservazione:
È chiaro che la generazione di immagini di GPT-5 rappresenta un passo significativo all’indietro da GPT-4O. Il modello lotta con:
- Rendering di testo – non riesce a incorporare o visualizzare accuratamente il testo all’interno delle immagini
- Qualità dell’immagine -produce output notevolmente a basso risoluzione con più artefatti
- Pronta aderenza – spesso fraintende o ignora richieste specifiche
Per un modello apparentemente migliorato, queste regressioni nella funzionalità di base sono inaccettabili.
Nota finale
Mentre GPT-5 esegue bene le attività di codifica, le sue carenze nel ragionamento, nella generazione di immagini e nell’assistenza generale (in precedenza i punti di forza di CHATGPT) lo rendono un downgrade per la maggior parte degli usi pratici. Il fascino di Chatgpt era la sua versatilità come assistente di intelligenza artificiale per le attività quotidiane, non solo la codifica (dove esistono già strumenti specializzati).
Personalmente, ho trovato l’esperienza complessiva deludente, il modello non è riuscito a fornire il valore tangibile che mi aspetterei dalle versioni precedenti (come il ragionamento di O3 o la generazione di immagini di GPT-4o). La mancanza di trasparenza del modello (nessun indicatore visibile di quale versione sta generando risposte) aumenta solo l’incertezza.
Prova alcuni suggerimenti in GPT 5 e fammi sapere il tuo feedback nella sezione commenti qui sotto.
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Fonte: www.analyticsvidhya.com
