# Что не так с ChatGPT5?! Полный обзор нового чат гпт 5

## Метаданные

- **Канал:** Лебедев про Нейросети: уроки, секреты, лайфхаки
- **YouTube:** https://www.youtube.com/watch?v=XKlgORNJvOg
- **Дата:** 30.08.2025
- **Длительность:** 16:54
- **Просмотры:** 5,798
- **Источник:** https://ekstraktznaniy.ru/video/15550

## Описание

🎁 Хочешь разобраться в нейросетях с нуля? Забирай бесплатный курс «Нейросети. Быстрый старт» — всё по делу и без воды: https://iiuniversitet.ru/free?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-466
📖 Обучайся сейчас — завтра может быть поздно. Скачай книгу «Нейросети: как обрести профессию будущего»: https://iiuniversitet.ru/futurebook_free?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-466 

⏩ И еще больше подарков, которые можно забрать сразу:
Скачай 2000 готовых промтов для ChatGPT https://iiuniversitet.ru/2000prompts-free/?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-466
Мастер-класс «ИИ-агенты: как автоматизировать работу и получить х2 доход» https://iiuniversitet.ru/mk_svyaski_life?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-466
Мастер-класс «Новый ChatGPT: скрытые функции для ускорения р

## Транскрипт

### 1:14 - Ожидания от ChatGPT 5, съемка из ретритного центра в Крыму []

Вот как этого восходящего солнышка все ждали выхода нового пятого чата GPT. Кто-то говорил, что это будет AGI, захватит мир. Но, друзья мои, я вам обещаю, что этот выпуск будет, наверное, самым необычным обзором нейросетей, которые я когда-либо снимал. Наконец-то они это сделали. Вот этого ждали огромное количество людей. Нахрена ты это делаешь? Это будет что-то, что захватит весь мир. Что вы можете использовать здесь сейчас? Где он стал лучше? где применим на практике. Блин, ты всё делаешь не так. А что же на самом деле сделали разработчики? Итак, друзья, мы начинаем самый аутентичный разбор нового чата GPT. И мы возьмём все инструменты, которые у нас есть, для того чтобы докопаться до сути, а что же на самом деле сделали разработчики или, может быть, нам его того. Дело в том, что я сейчас нахожусь в ретритном центре в Крыму. Здесь вообще практически, ну, нету связи. И до ближайшего коворкинга ехать очень далеко. А выпуск нового чата GPT застал меня прямо вот, собственно, где я есть. Поэтому я тут же сел и начал записывать видео о том, что там он может, какие у него есть возможности. И, конечно же, вот этого ждали огромное количество людей.

### 3:23 - Первый тест "свиные крылышки": проверка на логические ошибки, как работает предсказание текста [1:14]

Ещё, может быть, год назад даже люди говорили, что: "А, выйдет чар GPT5, это будет что-то, что захватит весь мир. Это будет всемирный искусственный интеллект, который поглотит нас и вообще решит все наши проблемы и найдёт лекарство от рака". Спойлер, не всё так хорошо, как у них есть. Второй спойлер: что-то хорошее у них там есть. Поэтому мы сейчас будем разбирать, какие на самом деле инновации они сюда внедрили, что вы можете использовать здесь и сейчас, где он стал лучше, где применим на практике, а где это, как говорится, рекламный булшит. И, собственно, отсюда будет понятно, что нужно делать. Ну, а если вам нужно будет разобраться подробно в самом чате GPT, как с ним работать, как составлять пром, то у меня есть для этого отдельное большое видео на 40 минут. Полный курс по чат GPT я его назвал. И там прямо я рассказываю все инструкции, так что вы можете его подробно посмотреть. Первый вопрос, который я задал в чар GP - это мой любимый вопрос, который я задаю неросетям. Напиши рецепты свиных крылышек. И в этот момент многие из вас скажут: "Ну и что тут такого? " Да, но если прислушаться всё-таки внимательно, да, где вы будете покупать свиные крылышки? — Вот это поворот. — Есть куриные крылышки, есть свиные рёбрышки. Чар GPT, как он работает? Он имеет огромную базу знаний, которым его обучили, да? То есть, например, все рецепты страны. И он дальше по вероятностям подбирает, насколько следующее слово в предложении будет вероятнее всего находиться вот следом после вашего запроса. И, ну, естественно, он видит, что там после свиных бывают и рёбрышки, бывают после слова рецепта крылышки, и он понимает, что, в принципе, нормально, может быть, там какая-то вероятность есть, и он просто продолжает писать, не замечая подвоха. И вот эта первая ошибка, с которой успешно чар GPT моя версия столкнулась. Он сразу сказал, что ну, слушайте, для того, чтобы приготовить свиные крылышки в духовке, вам нужны свиные крылышки 1 кг, соевый соус, мёд, чеснок, паприка, сладко и так далее. Нам не так важно про паприку и мёд и чеснок, но нам важно, что, блин, а где купить свиные крылышки? То есть его вообще не смутило то, что этого не существует. Но а это не единственный тест, который я провёл, поэтому я решил пойти дальше. И напишите, кстати, ваш любимый рецепт свиных крылышек и что вам выдаёт чат GPT в ответ на этот тест. Итак, рекламная

### 3:51 - Реклама бесплатного курса по нейросетям [3:23]

пауза. Если вас задолбал чат GPT, так что вы уже готовы расколашматить свой ноутбук, не нужно этого делать. А у меня есть бесплатный курс внизу под этим видео. несколько уроков, где вы можете пройти, разобраться с тем, какие есть нейросети, для чего они есть, как с ними работать, и вы поймёте, каким образом составлять запросы для того, чтобы получать хорошие результаты. Ну а если вам нужно будет прямо глубоко погрузиться, я внизу ещё несколько ссылок приведу на бесплатные большие видео и на платный курс для тех, кому

### 5:03 - Тест "перепонные барабанки": анализ улучшений в понимании контекста [3:51]

это будет актуально. Следующий вопрос, который я ему задал, а этот тоже вопрос, который я очень люблю для проверки нейросетей, это как при пишется правильно: а перепонные барабанки или перепонные барабанки? И вот, э, опять же здесь, ребят, поставьте на паузу вот это видео, подумайте, как правильно пишется: перепонные барабанки или перепонные барабанки, а потом отправьте вот этот запрос в нейросеть, посмотрите, что она вам выдаст. Чаще всего люди могут ошибиться. Скорее всего, они ответят, что правильно, ну вот перепонный барабанки. А чарge GPT до пятой версии, он всегда ошибался и он говорил неправильно. Правильно, барабанные перепонки. И вот что меня удивило в новой версии. Он сказал, что слушай, нету слова перепонные барабанки в русском языке. Скорее всего, по созвучию похоже барабанные перепонки. До этого он не справлялся. Ни одна модель не справлялась с этой задачей. То есть проанализировать чуть выше, да, правильно ли поставлена задача. И вот то, что это уже появляется в новых моделях, для меня, кажется, это большой прогресс и большой прорыв, потому что, честно, я его всегда на этом подлавливал и говорил: "А вот смотрите, какие люди умные, а нейросеть пока ещё глупая". Но, видимо, они докрутили. И вот тут

### 6:28 - Задача подсчета букв "О": новый подход через программирование [5:03]

наглядный пример того, за счёт чего они это докрутили и как докрутили. Я его прошу, а, напиши, сколько букв О в слове около водопроводного. Для человека решить эту задачу занимает 3 секунды. Для нейросети решение задачи заняло 15 секунд. В чём здесь сложность? Опять же, до пятой модели практически ни один Чар GPT, ни одна там версия, в том числе и КЛОД, они не справлялись с решением этой задачи. Почему? Потому что они пытались предсказать мм ответ. То есть это, знаете, когда вот ребёнок не очень любит читать э рассказы или тексты, он не читает его, а он догадывается, что там было за окончание слова. и то же самое пытался сделать, ээ, ну, чат GPT, но в данном случае он подумал и выдал достаточно хороший результат. То есть мне даже понравилось, как он подошёл к решению этой задачи, потому что он, а, решил эту задачу как программист. То есть он взял эту задачу, написал программу на Питоне и посчитал, там, разбил вот это вот слово на отдельные буквы и дальше считал, какие из них буквы О. То есть он прямо как программист подошёл к этой задаче. Раньше для того, чтобы вот такую задачу решить вот так, нужно было отдельный промт писать: "Реши как программист, реши методом ProgramSO. " И у нас есть на эту тему отдельное видео с разными методами. Сейчас, что меня очень порадовало, он сделал это самостоятельно. То есть мы видим, что здесь есть прогресс, и он сам выбирает э наиболее эффективные методы решения

### 7:15 - Анализ выбора методов решения между разными версиями GPT [6:28]

задач. Здесь, наверное, самая большая радость для всех людей, которые вот раньше пользовались чатом GPT, потому что, помните, у него есть чат GPT 4O, 4 Mini, 4O Nano, а, O4, O3, O3 mini, 4. 1. Блин, сколько этих версий, огромное количество. Мы даже отдельное видео сняли про разные версии, но теперь оно не нужно, потому что Chatт GPT5 фактически работает с тем, что он выбирает среди этих версий. И как я вижу, что он не только среди версий своего же чата GPT выбирает, он ещё выбирает среди разных методов решения этой задачи. Возможно, прежде чем вам выдать результат, он анализирует предварительно вот эти вот задачи сам, не показывая вам какие-то цепочки рассуждения. Стопудово. Так оно и есть, чтобы, по крайней мере, не облажаться.

### 10:23 - Режим агентов: что это, сравнение с Anthropic Claude, тестирование поиска билетов [7:15]

Подъезжает тяжёлая артиллерия. Сейчас мы будем разбирать с такой технологией, про которую вообще все говорят: "Вау, это прямо обалдеть и круто". И эта технология называется агенты. Агентов Renault Openi они предоставили чуть раньше, чем, а, выход GPT5, но ничего страшного, чтобы не было иллюзии, что они здесь первопроходцы. На самом деле Antropicк Clot представили модель агентов ещё в сентябре 2024 года. На год раньше они уже выкатили аналогичную функцию, правда, не в открытый доступ, а, ну, анонсировали. Что такое агенты? Агенты - это когда чат GPT по вашему заданию выходит в интернет, делает там что-то, регистрируется на сайте, заполняет форму, собирает какие-то данные и потом а выдаёт вам это в виде результата, документа или ещё чего-нибудь. До этого вот таких агентов можно было создавать вручную, используя сервисы N8N, Make, Zapier. Ну вот такие автоматизации, когда вручную нужно было состаковать. Так, блин, дурачок, давай иди сюда, вот к этому присостыковывайся, вот это к этому присостыковывайся. И вот они решали вот эти алгоритмы. И можно было, например, на каком-то этапе подключить чат GPT, чтобы он решал задачи. И получается следующее, что раньше требовалось много времени на создание агентов, а теперь любой человек, вбивая в чате GPT, включая режим агент, э, например, на ID, на сайте AVAL Sales, это не реклама, да, вот билеты из Москвы, например, на Бале, самые быстрые, и так, чтобы было меньше всего пересадок. Вот после этого чат GPT открывает нужный сайт и пытается найти там билеты. Всё звучит просто обалденно. Большинство людей после этого представили, как будет выглядеть работа. Ты просто даёшь правильный промт нейросети. После этого она идёт делать, ты идёшь пить кофе, смотреть сериалы, возвращаешься. Всё, работа сделана, как в сказке, двое излорца одинаковых с лица. Помните, да? Замесить и нарубить. Ну, помните, — двое изца одинаково с лица. — Страсть. — И вот большинство людей мечтали, чтобы нейросеть открывала сайты, выполняла всю эту задачу и всё делала. Но не тут-то было. Что мы видим? Что, в принципе, мм, на выполнение задач у агента, например, чат GPT, чтобы найти билеты, у него уходит очень много времени. То есть несколько минут. Ну и ладно. Когда я купил посудомойку своей тёще, она сказала: "Блин, эта посудомойка за час моет то, что я мою сама за 10 минут. Но эта посудомойка сама моет. Вам не нужно больше тратить 10 минут. Неважно, сколько она это делает, если она это делает сама. Но проблема в том у этих агентов, что они не делают вот этой задачи, которую нужно было делать. Возможно, на тестах где-то там всё получалось и на демонстрациях всё классно, но это было, наверное, самое большое моё разочарование, и оно разочарование до сих пор. Это не значит, что технология не работает, но это значит, что оно пока не работает так, как нужно. И вот несколько примеров. Я бы просил очень простую задачу. Мне нужно ключи передать из Москвы в Питер. И я говорю: "Найди, посчитай стоимость доставки ключей в Питер с вокзала". И, ну, попросил его сравнить варианты курьером. Я подумал, что да, наверное

### 13:41 - Практические тесты агентов: доставка ключей, расчет стоимости на сайте СДЭК [10:23]

эта система умная, она сможет зайти там, не знаю, на сайт, есть доставка там РЖД между Москвой и Питером, есть просто курьерская доска, ну что-то, блин, она найдёт. В результате она не догадалась вообще, куда зайти, на какой сайт, где это делается. А возможно, на демонстрациях, когда показывают, как работает Charge GBT, его уже предобучили, что вот для таких задач заходи на этот сайт, сайт. И поэтому на демках он отлично справляется. Но в нашей действительности мы видим, что он ни фига не справляется. И здесь я вижу огромное преимущество у, вы удивитесь, у Яндекса, потому что компания Яндекс с их Яндекс GPT, да, Яндекс GPT, вы сейчас скажете: "Блин, это такой отстой, он ни фига не работает". Ну давайте так честно, он работает просто, он работает где-то на полтора на год, отстаёт от текущих моделей чата GPT. Просто он выдаёт чуть более, ну, такие простые ответы. Но у Яндекса есть огромное преимущество. Это Яндекс Webз сервис, который имеет статистику, как люди пользуются сайтами, на какие кнопочки они нажимают, куда они переходят, какие они сценарии там делают. И они собрали уже миллионы и, может быть, десятки миллионов вот таких вот посещений и могут эту информацию использовать для обучения модели. Я очень на это надеюсь, что таким образом они смогут сделать агентов, которые обгонят, ну, Charge GPT. Но сейчас, а у Яндекса этого нету, а у chт GPT эта штука ни хрена не работает, особенно на русскоязычных сайтах, потому что в том числе роботы не могут заходить на русскоязычные сайты. Вы думали, что там блокировки VPN работают только от нас туда? Нет, оттуда-сюда тоже работают. И многие сайты для них закрыты. Ну ладно, подождав где-то минут пять после попыток того, как он мне пытался найти способ доставить курьерам ключи, я подумал, наверное, надо упростить задачу. Я сделал новый чат и думаю, дай-ка я сделаю ещё один простой запрос, вот, чтобы прямо точно ему объяснить. И я уже как дурачку объясняю. Вот смотри, есть сайт с Дек. Рассчитай на сайте с Дека стоимость доставки пяти моих книг. У меня есть книги по презентациям. Вот из Москвы вхукет. Причём я даже примерный вес ему указал. Думаю, ну ладно, пускай эта машина хоть что-нибудь сделает. А в результате он пошёл считать, и 10 минут он открывал сайт с Дека. Он находил там калькулятор. Кстати, молодец, что он его нашёл. Он даже вбил данные о том, откуда доставить, куда доставить. И что меня удивило и впечатлило в том числе, что когда он вбил вот эти данные, откуда куда доставить, нажал рассчитать, после этого открылась ещё одна форма с большим количеством полей, где было написано, что доставка от 220 руб. И он посмотрел на эту цену и говорит: "Слушай, доставка вот эта вот цена, которая там стоит, она нереалистичная. я продолжу искать решение этой задачи. И он пошёл дальше искать, но, к сожалению, так и не смог рассчитать адекватно. Потом он вообще пошёл, подумал: "Блин, наверное, с этим сайтом я что-то не буду делать". И вообще ушёл на другой сайт. В общем, мм не всегда понятна логика, по которой он действует. И когда ты смотришь на всё это, естественная реакция человека, а это вот взять вот этот вот топор и сказать: "Блин, ты всё делаешь не так". Ну нахрена ты зашёл сюда? Нахрена ты это делаешь? И это возникает каждый раз, когда я смотрю на то, как работает режим агентовки. Что ещё они сделали?

### 15:21 - Улучшения контекстного окна и выгрузка Excel файлов [13:41]

Они ещё увеличили объём контекстого окна. То есть теперь они говорят, что вот мы теперь точно запоминаем вот всё, что вы нам отправите. И это была отдельная большая проблема, когда ты загружаешь документ на 100 страниц, просишь, даже банально просишь сделать содержание этого документа краткое. И он делает содержание только на первые 20 страниц. В то время как Клод делает содержание на 300 страниц, эта штука делает на 20 страниц. Ну почему они так это делают? Ну, блин, э, не очень понятно. Но, возможно, мы сейчас будем ещё тестировать вот эти вещи. А, и они анонсировали, что они решили вот этот вопрос. Поэтому мы сейчас будем делать. Ну и ещё одна фишечка, которая меня, честно говоря, уже вдохновила, что вау, наконец-то они это сделали. Я не знаю, почему нужно было тянуть с этой функцией несколько лет. Это самая большая была проблема. Потому что люди говорят: "Блин, мне нужно, чтобы CH GPT вот всё то, что он собрал, собрал в экселевскую таблицу, которую мне выгрузил". И знаете, что он делал? Вместо эксселевской таблицы он выгружал какие-то нелепые ссылки. Он выгружал ссылки, которые, блин, не открываются. Иногда открываются, а иногда не открываются. Приходилось просить его писать CSV файл или там код, который потом ты копировал, вставлял в текстовый файл, сохранял. И, в общем, это было оченьочень неудобно. Сейчас в режиме агента я могу его попросить сделать вот таблицу и прислать мне ссылку на этот файл. Конечно, прикольно было бы, чтобы не нужно было включать режим агента для этого, но он настраивает рабочий стол, там загружает, видимо, Excel, Word, PowerPoint. И вы, кстати, скажите, пробовали ли вы загружать и просить его выгрузить вам PowerPoint презентацию, насколько он хорошо в агент режиме справляется с этим, но с эксселевским файлом он справился и выгружает его. То есть здесь

### 16:53 - Выводы: что работает, что нет, прогнозы развития на год вперед [15:21]

получается следующее, что с чатом GPT вы получаете доступ к какому-то компьютеру, серверу, где он может выполнять код, создавать какой-то программный код, файлы и дальше выгружать их вам, что, конечно же, очень и очень может ускорять работу. Но опять же, скорость всего этого пока оставляет случаюмируем, что мы получаем. Чат GPT5 вышел, это факт. Вот. Вторая штука. Он стал чуть-чуть умнее. Да, его ещё можно подловить. Да, он будет галлюцинировать, но он стал выбирать стратегию в зависимости от того, какая у него задача. Третье, режим агентов он существует, он тоже решает небольшое количество задач, но пока ещё слабо применим для практической работы. И в ближайшие полгода, год я вижу, что вот эта технология, вот этот направление будет развиваться максимально сильно, то есть будет э создаваться большое количество сценариев. А как использовать это? чат GPT будет обучаться на этих сценариях, и в результате мы получим то, что а нейронка будет умнее решать задачи в интернете в конечном итоге, где-то через год, я уверен, что мы придём к тому, что нейронка будет выполнять задачи из разряда, что ты отправил ей задачу, пошёл там, не знаю, порубил дрова, возвращаешься и задача сделана. Так вот, нейросети берут на себя всю чёрную работу. Ну а что вы думаете по этому поводу? Напишите в комментариях. Вот как вам а вот этот вот аутентичный выпуск и стоит ли мне в следующем выпуске расколошматить этот ноутбук и чат GPT или нет? До встречи.