近幾年，AI 已經悄悄融入我們的日常：有人用它生成行銷文案、有人讓它幫忙寫程式、有人用它規劃旅行行程，甚至處理家務待辦。無論是在辦公室、教室，還是生活瑣事中，AI 都成了隨手可用的工具。
而在一票 AI 工具裡，使用率最高、討論度也最熱的，絕對是 GPT。
從 2018 年開始，GPT 系列一路從「模型原型」演進為「可在真實世界任務中被調度的系統」。
2025 年推出 GPT-5是另一個重要節點：GPT-5 不只是更大的單一模型，而是以「router + 多種推理深度/尺寸」的系統化策略，讓同一套服務在速度、深度、成本與長上下文處理之間自動切換。


GPT的進化史
GPT-1（2018年） 
OpenAI發布了一篇名為《通過生成式預訓練提高語言理解能力》（Improving Language Understanding by Generative Pre-Training）的論文，其中介紹了該GPT-1的總體概念：與其為每個任務做一個小模型，不如先給模型上一堂「語言的通識課」，讓它先學會語言的直覺（這就是預訓練），然後再針對特定任務去加強（這就是微調）。
他們用了一個自回歸 Transformer，先丟給它大量網路文章、書籍等語料，讓它自己吸收語言規律；之後再教它做翻譯、問答、分類等任務。結果證明了「先通才、再專才」的架構是可行的，模型學到的語言理解能力可以跨任務通用。
GPT-1 就像是在說：「模型不一定要死讀書做題目，先讓它多看世界，它自然會變聰明。」這個想法後來成了 GPT 系列的核心基礎。

GPT-2（2019年）
GPT-2 是 GPT 家族的第二代，最大的亮點就是「變大了！」它的參數從之前幾億飆升到 15 億，這讓它產生的文字變得更加流暢、段落更有邏輯。這時候的 GPT-2 已經不只是簡單接龍，而能寫出比較像人寫的短篇故事或文章。
不過，因為能力強大，OpenAI 當時擔心它會被用來製造假新聞或濫用，於是最初沒有馬上公開完整模型，而是分階段釋出。這也讓 GPT-2 成為 AI 安全和倫理討論的第一個大案例，GPT-2 讓「用 AI 寫段落」變成可能，但同時也提醒大家要負責任使用。

GPT-3（2020年）
接著來到 GPT-3，參數量又更大了，從 15 億跳到 1750 億（也就是 175B），整整多了 100 倍！不只更大，它的特別厲害之處在於「少量示範就能學」—也就是 few-shot 或 zero-shot 學習。你只要給它幾個範例，它就能理解並完成新任務，像是在跟一個超聰明的助手對話。

到這個階段，GPT-3 已經不只是學術研究的玩具，更開始被大量開發者透過 API 應用在客服、寫作、程式碼生成等領域。也催生了許多新的商業模式和 AI 產品，讓 AI 真正走入日常工作與生活。

GPT-4 系列（ 2023 年起）
GPT-4 是個大轉折，它不只是更大，更重要的是「多功能」。GPT-4 能看圖片、理解文字，甚至把多種媒介結合在一起，處理更複雜的任務。OpenAI 也加強了安全性和對齊技術，讓模型回答更符合道德和社會期望。

而且，GPT-4 系列不再只有一種版本，而是推出了多個變體，方便不同需求的用戶選擇：

  • GPT-4 基礎版：能處理多模態任務，對學術和專業測試都有很棒表現。
     
  • GPT-4 Turbo：重點在於速度快、成本低，適合大量用戶的商業應用。
     
  • GPT-4o（Omni）：更強調即時互動、多媒體和語音處理，像是做即時翻譯或視覺問答的好幫手。
     
  • GPT-4o mini：輕量版，速度快又省資源，適合日常簡單問答或大量查詢。

GPT-4 的時代不是只有「一個大模型」，而是走向「多版本工具箱」：有高能力但成本高的「主模型」、有便宜快速的 Turbo/mini 版本，以及定位在多媒體互動的 4o。這種分層策略讓大家能夠更靈活地在成本與品質間做選擇。

GPT-5（2025年）
最新的 GPT-5，不再只有一個「超級大腦」，而是像一個智慧總機（router），會根據你的問題難度和類型，自動派出不同尺寸和能力的小幫手來回答你。
舉例來說，如果你只是要問個簡單問題，它可能派「Nano」這種小巧快速的版本；但如果你需要分析一整本書或寫一段複雜程式碼，它會轉給「Thinking 模式」，花更多時間深度推理。
而且 GPT-5 支援超長上下文，最多可以處理 40 萬個字左右的內容，讓它能在一本厚厚的報告或龐大程式碼庫裡自由穿梭。還有更細膩的控制參數，讓使用者能調整回覆速度、詳盡程度和成本。
簡單來說，GPT-5 是個會「聰明分工」的系統，既能快速應答，也能深入思考，讓 AI 更加貼近我們複雜多變的需求。
 

GPT版本比較表

版本

發布時間

主要特色

代表突破/盲點

適合應用場景

GPT-1

2018

開創「預訓練+微調」語言模型新思路證明 Transformer 可以學通用語言表徵小型 NLP 任務驗證概念

GPT-2

2019

參數提升到 15 億，文字生成更流暢開始引發濫用和安全討論短篇故事、內容生成初階應用

GPT-3

2020

參數暴增至 1750 億，支援 few-shot / zero-shot推動 API 生態，成為多功能通用文字助手多樣化商業應用、客服、寫作

GPT-4

2023

多模態能力（文字+影像）、安全性提升推出多版本（Turbo、Omni、mini 等），彈性使用專業任務、多媒體互動

GPT-5

2025

系統化路由+多尺寸子模型，長上下文支援 40 萬 token自動分配模型大小與推理深度，速度與品質兼顧複雜長文、程式碼、企業級應用

 

進化的三大趨勢
從單純「變大」到系統化管理
早期 GPT 靠的是「參數越大、資料越多」來提升表現，但近年開始重視架構和整合，像是 GPT-5 用「智慧總機（router）」和多個不同尺寸的子模型，讓系統更靈活、更有效率。
從只處理文字，到跨媒介和工具協作
一開始 GPT 只能看懂和產生文字，後來進化成多模態模型，可以理解圖片、音訊，還能和其他工具或 API 聯動，讓應用更廣、更實用。
成本控管與使用彈性更重要
隨著商業化開始推出多種價格和模型版本（例如 mini、nano），讓不同需求和預算的用戶都能找到合適方案，既節省成本又兼顧效率。
 

未來展望
軟體開發和業務流程大自動化
未來會有更多企業把像 GPT-5 這樣的系統整合到軟體開發、客服支援、資料分析等日常工作裡，生產力大幅提升，但同時也會需要新的審核和監督機制來確保品質和安全。
監管越來越重要
隨著 AI 能力越來越強，監管機構會更加關注模型的透明度、資料來源是否合規，以及可追溯性，特別是在醫療、法律這類高度敏感領域。
技術發展路線或有新變化
現在是系統化模型大行其道，但未來可能會看到 AI 廠商嘗試把多模型功能融合回單一大型模型中，或者繼續優化系統化設計，帶來更多創新與效率。

GPT 的進化不是一條簡單的「參數越大越好」曲線，而是從模型能力到使用者體驗與系統化運營的全面升級。
GPT-5 的發布（以及伴隨的 router + 多尺寸策略、超長上下文支援）代表了把 AI 變成「更可控、更實用的工程產品」的明確方向。
對於寫作、開發、研究或日常辦公來說，這既是機會也帶來責任：如何在享受生產力紅利的同時管控風險，是業界與社會共同的課題。
從 GPT-1 到 GPT-5，不只是參數的爆炸成長，而是從模型能力到使用者體驗與系統化運營的全面升級，更是 AI 智慧、應用場景和服務方式的全面進化。
現在的 GPT 不再只是單一的大模型，而是變成了一個聰明又靈活的系統，懂得根據需求分配資源，既快速又深入，這代表 AI 助手越來越懂我們，也越來越貼心。
未來，隨著 GPT 持續進化，相信不管是工作還是生活，相信都能帶給我們更多驚喜與便利。