Sam Altman enthüllt: DU nutzt ChatGPT‑5 völlig falsch!

OpenAIs neues Modell liefert bei richtiger Nutzung Aha-Momente. Doch woran scheitert die breite Anwendung?

gpt-image-1 | All-AI.de

Weniger als 1 Prozent der Gratisnutzer und nur 7 Prozent der Plusnutzer griffen vor dem Start zu Reasoning-Modellen. Nach der Einführung von GPT-5 kletterten die Anteile auf 7 und 24 Prozent. Die meisten bleiben trotzdem im Schnellmodus. Genau hier liegt die Diskrepanz: Das große Upgrade passiert im Denken, aber die breite Nutzung priorisiert Tempo. Wer nur schnelle Antworten sieht, verpasst den Sprung.

Was die Zahlen bedeuten

Die Daten legen nahe, dass der Flaschenhals nicht die Modellqualität ist, sondern die Bedienung. GPT-5 bündelt einen schnellen Chat-Pfad und ein Thinking-Modell unter einer Haube. Der Router entscheidet, wann sich Gründlichkeit lohnt. Wenn Nutzer standardmäßig beim schnellen Pfad bleiben, entsteht der Eindruck, GPT-5 sei „ähnlich wie vorher“. In Aufgaben mit Logik, Planung oder Code bringt Thinking jedoch messbare Vorteile.

Gleichzeitig kostet Reasoning mehr Rechenleistung. OpenAI erhöhte die Wochenlimits für Thinking deutlich, um den gestiegenen Bedarf abzufangen. Plus-Nutzer erhalten spürbar mehr Kapazität, Free-Nutzer profitieren von automatischem Routing und einem kleineren Ausweichmodell, wenn Limits greifen. Die Infrastruktur zieht nach, doch der Engpass ist spürbar, sobald mehr Anwender Thinking aktiv nutzen.

Holpriger Start, schnelle Korrekturen

Zum Launch am 7. August arbeitete der automatische Router zeitweise nicht korrekt. In vielen Sessions wirkte GPT-5 dadurch „dümmer“ als 4o. OpenAI versprach Transparenz darüber, welches Modell antwortet, und passte die Entscheidungskriterien zügig an. Die Folge: spürbar stabileres Routing und klarere Wahlmöglichkeiten im Interface.

Parallel kehrte GPT-4o nach deutlicher Kritik zurück. Neben GPT-5 stehen in den Einstellungen weitere Modelle bereit. Der Schritt reagiert nicht nur auf Fachfeedback, sondern auch auf starke Bindungen mancher Nutzer an frühere Modelle. OpenAI verweist auf mehr Personalisierung, um Stilpräferenzen und Arbeitsweisen besser zu treffen.

Neue Bedienung: Auto, Fast, Thinking

In ChatGPT stehen jetzt drei Wege offen. Auto routet dynamisch zwischen Tempo und Tiefe. Fast liefert knappe Antworten mit niedriger Latenz. Thinking nimmt sich mehr Zeit, plant Schritte und prüft Zwischenergebnisse. Für Plus-Nutzer wurden die Wochenkontingente für Thinking erhöht, damit sich anspruchsvolle Aufgaben ohne harte Grenzen erledigen lassen.

Entscheidend ist die bewusste Auswahl. Wer komplexe Probleme löst, profitiert von Thinking. Wer schnelle Nachschlagefragen hat, bleibt bei Fast. Auto bietet einen sinnvollen Standard, lässt sich aber per Hinweis im Prompt auf „gründlich denken“ lenken. So wird GPT-5 berechenbarer, ohne den Komfort zu verlieren.

Was sich im Alltag ändert

Für Code-Refaktorierungen, verschachtelte Berechnungen oder mehrteilige Recherchen zahlt sich Thinking aus. Das Modell skizziert Pläne, prüft Zwischenergebnisse und reduziert Fehlwege. In kreativen oder Routineaufgaben bringt Fast die nötige Geschwindigkeit. Der Mehrwert entsteht, wenn Anwender je nach Aufgabe bewusst umschalten oder Auto klaren Kontext geben.

Praktisch helfen drei Regeln: Ziel und Randbedingungen präzise setzen, bei schwierigen Aufgaben Thinking wählen, Ergebnisse kurz verifizieren. In dieser Kombination zeigt GPT-5 sein Potenzial deutlicher als frühere Versionen. Der Aha-Effekt stellt sich ein, sobald Tiefe statt Tempo zählt.

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