OpenAI于8月7日发布GPT-5。GPT-5 是一个统一的系统，它包含一个能够解答大多数问题的智能高效模型、一个能够解决更复杂问题的更深层次的推理模型（GPT-5 thingking），以及一个实时路由器，可以根据对话类型、复杂度、工具需求以及用户的明确意图选择模型。GPT-5的综合能力全面提升，具体而言，GPT-5的突出进步包括如下方面：编码能力大幅提升。GPT-5在复杂的前端生成和大型代码库的调试方面表现出色, 通常只需一次提示就能创建美观且响应迅速的网站、应用程序和游戏。

图表1：GPT-5创建的网页小游戏

 

资料来源：OpenAI，国盛证券研究所

图表2：GPT-5创建的绘画工具

 

资料来源：OpenAI，国盛证券研究所

幻觉率大幅降低。GPT-5产生幻觉的可能性显著低于OpenAI之前的模型。在 ChatGPT 生产流量中代表匿名提示的网页搜索中，GPT-5 的响应包含事实错误的可能性比GPT-4o 低约 45%；在思考时，GPT-5 的响应包含事实错误的可能性比 OpenAI o3 低约 80%。

图表3：GPT-5幻觉率相比o3大幅降低

资料来源：OpenAI，国盛证券研究所

健康领域表现优异。GPT-5在HealthBench 上的得分明显高于任何先前的模型。HealthBench是OpenAI今年早些时候基于现实场景和医生定义的标准发布的评估。与之前的模型相比，GPT-5更像是一个积极的思想伙伴，主动标记潜在顾虑并提出问题以提供更有用的答案。

更快更高效的思考。GPT-5 从更少的思考时间中获得更多价值，在视觉推理、代理编码和研究生水平的科学问题解决等各个功能中的输出token相比 OpenAI o3减少了 50-80%。

上下文长度增加，在API中所有GPT5 模型最多可接受 272k个输入token，并生成最多 128k个推理及输出token，总上下文长度为400k个token。在一系列多模态基准测试中表现出色，涵盖视觉推理、视频推理、空间推理和科学推理。更强大的多模态性能意味着 ChatGPT 能够更准确地对图像和其他非文本输入进行推理——无论是解读图表、总结演示文稿照片，还是回答有关图表的问题。

工具调用能力进步。GPT5在遵循工具指令、处理工具错误以及自主实现串行或并行的多工具调用方面表现更佳。两个月前，Sierra.ai 发布了τ²-bench telecom 测试基准，作为高难度工具使用评估体系，重点揭示了语言模型在用户可变更环境状态下的性能显著衰减现象。此前所有参评模型的得分均未超过49%，而 GPT5 的得分为 97%。 

模型价格有竞争力，GPT-5在各项能力提升的同时，API价格相对业内其他顶尖模型有显著优势：

图表4：模型API价格

资料来源：OpenAI，Google，Anthropic，国盛证券研究所

能够自主规划和执行任务的AI Agent是当下产业热点。然而在Agent实际落地过程中依然存在多种问题，GPT-5的提升大幅降低了Agent落地的门槛，提高了可用性。GPT-5 把更低幻觉、更强工具使用、更长上下文和更高性价比的推理打包到一套统一系统里，因此我们认为GPT-5最利好的方向是各类自定义Agent，具体展开理由有下：1）编程能力提高，降低Agent开发门槛编程语言用简洁、优雅的语法和语义规则，定义清晰明确的指令，让计算机完成各种任务。代码是数字世界的基础生产力工具。GPT-5的编程能力提高，进一步降低了大众通过AI编程开发Agent的门槛。

2) 幻觉显著下降，Agent可靠性跃升。大模型的幻觉问题是Agent的一大障碍，尤其在一些高风险领域模型出现幻觉可能造成严重后果。GPT-5的幻觉显著下降提高了Agent的可靠性。

3) 工具调用能力提升，能完成更复杂任务。Agent执行中可能需要与多个API、数据库或内部系统交互，例如，一个旅行Agent可能在一次任务中需要查询航班API、酒店API和用户日历，然后综合结果这项任务在使用旧模型时常常会失败。GPT-5工具调用能力提升，在遵循工具指令、处理工具错误以及自主实现串行或并行的多工具调用方面表现更佳。能帮助Agen完成更复杂任务。

4）400K上下文+多模态升级，Agent能处理更长任务更大量数据。建立在有限上下文窗口模型之上的Agent，无法处理长期任务、记住过往交互或消化大型文档，它们会忘记关键信息，迫使用户不断重复，从而中断复杂的工作流程。GPT-5配备了高达400k的上下文窗口，可以解锁更多以前难以实现的用例：

·Agent可以一次性分析一份完整的、冗长的法律合同或财务报告。

·软件开发Agent在修复错误时可以理解整个代码仓库的上下文 。

·客户服务Agent可以回顾客户的完整交互历史，以提供真正个性化的支持 。

同时GPT-5在多模态上全面提升，也让Agent可以处理更多类型的复杂数据，大幅提高可用性。

5)推理效率提高与API降价，Agent经济性价比提升

复杂的Agent工作流通常涉及大量且冗长的LLM调用，模型成本也是影响Agent落地的重要因素。GPT-5与o3相比在各种推理任务中使用的输出token减少了50-80%。这使得Agent工作流更快、更便宜。简单的查询可以获得近乎即时、低成本的响应，而复杂的任务则能获得必要的计算资源，用户或开发者无需手动切换模型。这种智能的资源分配是实现大规模部署Agent而又不致成本失控的关键。在API定价方面，OpenAI也采取了和Gemini或Claude相比极具竞争力的策略，这让Agent的性价比大幅提高。

我们认为未来有Agent的形式有三种：用户个人自制的Agent、模型厂商驱动的通用Agent和企业定制的Agent：

图表5：Agent的落地形式

 

资料来源：国盛证券研究所绘制

1）用户给自己做Agent：AI Agent革命的一个重要趋势是AI带来的技术普惠。借助一系列强大的无代码/低代码平台，不具备编程背景的个人用户也能为自己高度特定的个人及工作任务，构建和部署定制化的AI Agent。这标志着一个新时代的到来：自动化不再是大型企业的专属，而是成为人人可及的个性化工具。

据市场研究机构Straits Research数据，2024年全球无代码AI平台的市场规模为 36.8 亿美元，预计到 2025 年将达到 47.7 亿美元，到 2033 年将达到 379.6 亿美元，在预测期间（2025-2033 年）以 29.6% 的复合年增长率增长。例如字节的扣子开发平台可以帮助用户零基础进行Agent 专业开发，OpenAI推出的GPTs让用户可以自己创建结合了指令、额外知识和任何技能组合的自定义版本的 ChatGPT。

Lovable公司通过其AI驱动的应用程序构建平台，Lovable让非技术背景的用户也能创建功能性软件，如电商网站等。今日头条2025年5月报道Lovable团队规模仅18人，于短短6个月内实现了5000万美元的ARR。

图表6：Lovable平台上的大量AI创作项目

 

资料来源：Lovable官网，国盛证券研究所

蓝鲸新闻2025年6月30日报道，前月之暗面核心产品的领航者明超平所创立的AI编程新项目“新言意码”成功完成了新一轮融资。其核心产品YouWare面向的是不会写代码、但具有创作需求的群体，比如设计师、内容创作者、产品经理等。YouWare 已初步搭建起一个围绕创意生成的轻编程社区，设有“产品展示”“交流创意”“二创项目”等功能板块。截至5月中旬，平台上的创作项目已达数十万。

图表7：YouWare平台上的大量AI创作项目

 

资料来源：YouWare官网，国盛证券研究所

2）厂商给用户做Agent全球顶尖的科技巨头，正在投入巨资，构建功能强大、应用广泛的通用C端Agent。它们的战略目标并非解决某个单一任务，而是要成为用户不可或缺的“生活操作系统”。例如OpenAI在7月17日发布的ChatGPT Agent，可通过其自有虚拟计算机为用户处理复杂任务，具备自主思考与行动的能力，能够主动从其智能体技能库中选择合适的工具，利用网络完成任务，包括深入的财务研究、填写在线表格、制作幻灯片等。通过工具下拉菜单选择“智能体模式”即可激活功能，虚拟机会实时展示 ChatGPT 的具体操作流程，用户可随时中断并接管浏览器操作。

图表8：ChatGPT Agent在虚拟机中工作

 

资料来源：OpenAI，国盛证券研究所

字节旗下Agent应用“扣子空间”，字节定义为是精通各项技能的“通用实习生”与各行业的“领域专家”，具备无限拓展能力的 AI Agent。

图表9：扣子空间

资料来源：扣子空间，国盛证券研究所

百度发布的智能体APP“心响”是通用超级智能体，超给力的AI指挥官，多智能体协作、自主任务规划、多形态交付结果，用户仅需一句话即可一键完成复杂任务。

图表10：百度心响APP

 

资料来源：百度官网，国盛证券研究所

3）单位给员工做 AgentAgent的第三种形式，是在企业内部的部署，Agent不再仅仅是个人工具，而是作为强大的“数字同事”或“数字员工”，与人类员工并肩工作。它们旨在增强员工的专业能力、自动化复杂的业务工作流，带来可衡量的投资回报（ROI）。尤其是垂直的行业Agent，在这里，Agent不再是通才，而是被训练成特定行业的“领域专家”，拥有深厚的专业知识。例如今日头条报道Toma凭借针对汽车经销商的AI Agent拿到a16z领投的1700万美元。汽车经销商长期受电话漏接、客服高流失率等问题困扰，客户体验和业务发展受限。Toma公司凭借独特AI语音技术，为每家经销商定制专属AI代理，实现高效电话处理和优质客户服务。具体案例中一个经销商集团拥有40人的集中式BDC团队，在使用Toma后，AI承担了约50%的来电量，用节省下来的时间进行了比以往历史上多6倍的主动外呼。

除了将Agent分为三类以外，我们还认为Agent落地的三大要素分别是数据、模型、接口:1）垂类数据是Agent能力拓展到各行业的关键。2）基础大模型的能力提升是Agent进步的核心动力。3）Agent需要通过各类接口与外部系统交互，获取上下文或执行操作，也即使用工具扩展Agent能力。

图表11：Agent的要素包括模型、数据、接口

资料来源：国盛证券研究所绘制

综上我们认为，GPT-5的能力全面进步是顶尖大模型的重大突破，将大幅利好各类Agent加速落地，其中编程能力的提升极大利好用户自定义Agent的推广渗透，进一步会带来广泛的算力需求，幻觉降低尤其有利于严肃2B场景Agent。

技术迭代不及预期风险：若技术迭代不及预期，则对产业链相关公司会造成一定不利影响。

经济下行超预期风险：若宏观经济景气度下行，固定资产投资额放缓，影响企业再投资意愿，从而影响消费者消费意愿和产业链生产意愿，对整个行业将会造成不利影响。

行业竞争加剧风险：若相关企业加快技术迭代和应用布局，整体行业竞争程度加剧，将会对目前行业内企业的增长产生威胁。

具体分析详见2025年8月10日发布的报告《GPT-5最受益的方向:自定义Agent》

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