GPT-5 (high)

OpenAIGPTProprietary

설명

GPT-5 is a flagship model from OpenAI designed for coding, reasoning, and agentic tasks across domains. It is optimized for coding and agentic tasks with higher reasoning capabilities and medium speed.

출시일

2025-08-07

파라미터

—

컨텍스트 길이

400K

모달리티

image, text

능력 레이더

general

coding

reasoning

science

agents

multimodal

랭킹

도메인	#순위	점수	소스
에이전트형 역량	75	45.0	LS
코딩 랭킹	134	66.0	AA
종합 랭킹	68	76.0	AA
멀티모달 랭킹	43	49.0	LS
과학	99	70.0	AA

벤치마크 점수 (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

BrowseCompOpenAI (2025)

54.9%자체 보고

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)

87.3%자체 보고

Code

SWE-Lancer (IC-Diamond subset)

100.0%자체 보고

HumanEvalOpenAI (2021)

93.4%자체 보고

Aider-Polyglot

88.0%자체 보고

SWE-Bench Verified

74.9%자체 보고

Communication

Tau2 Telecom

96.7%자체 보고

Tau2 Retail

81.1%자체 보고

Multi-Challenge

69.6%자체 보고

Tau2 Airline

62.6%자체 보고

Finance

MMLU

92.5%자체 보고

General

MMMU

84.2%자체 보고

MMMU-Pro

78.4%자체 보고

Internal API instruction following (hard)

64.0%자체 보고

LongFact Objects

0.8%자체 보고

LongFact Concepts

0.7%자체 보고

Healthcare

VideoMMMU

84.6%자체 보고

HealthBench Hard

1.6%자체 보고

Language

COLLIE

99.0%자체 보고

Long Context

OpenAI-MRCR: 2 needle 128k

95.2%자체 보고

OpenAI-MRCR: 2 needle 256k

86.8%자체 보고

Math

AIME 2025

94.6%자체 보고

HMMT 2025

93.3%자체 보고

MATH

84.7%자체 보고

FrontierMath

26.3%자체 보고

Humanity's Last Exam

24.8%자체 보고

Multimodal

VideoMME w sub.

86.7%자체 보고

CharXiv-R

81.1%자체 보고

Reasoning

BrowseComp Long Context 128k

90.0%자체 보고

BrowseComp Long Context 256k

88.8%자체 보고

Graphwalks BFS <128k

78.3%자체 보고

Graphwalks parents <128k

73.3%자체 보고

ERQA

65.7%자체 보고

FActScoreMin et al. (NYU/UW, 2023)

1.0%자체 보고

AA 평가 지수

(Artificial Analysis)

Math Index(Artificial Analysis)

94.3

Coding Index(Artificial Analysis)

37.8

Intelligence Index(Artificial Analysis)

35.3

Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))

1.0

Aime(MAA (Mathematical Association of America))

1.0

Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))

0.9

Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))

0.9

Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))

0.9

Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))

0.8

Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))

0.8

Lcr(Artificial Analysis)

0.8

Ifbench(Google Research (2023))

0.7

Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))

0.4

Terminalbench V2 1

0.4

Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))

0.3

Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))

0.3

Tau Banking

0.2

LLM Stats 카테고리 점수

(LLM Stats (zeroeval))

Spatial Reasoning

Vision

Reasoning

General

Long Context

100

Language

100

Writing

100

Legal

Physics

Finance

Biology

Chemistry

Code

Video

Multimodal

Communication

Tool Calling

Math

Frontend Development

Healthcare

Structured Output

Agents

가격

입력 가격$1.25 / 1M 토큰

출력 가격$10 / 1M 토큰

혼합 가격 (3:1)$3.438 / 1M 토큰

캐시 읽기 가격$0.125 / 1M 토큰

속도

토큰/초0.0

첫 토큰 지연0.00s

첫 응답 지연0.00s

공급자 가격 순위

1개 공급자

공급자입력출력

1OpenAI주요

$1.25

$10

이 모델의 다양한 API 공급자 간 가격 비교.

외부 링크

LLM Stats Artificial Analysis