Mäßiges Vergessen fördert die Modellleistung
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Die GPT5-Serie hat eine hohe Recall-Rate und kann sehr strenge Logik umsetzen, was hervorragend zum Debuggen geeignet ist. Zudem erkennt sie zeitnah Widersprüche im Kontext – ein Erlebnis, das unter den vielen aktuellen Modellen einzigartig ist. Kürzlich stellte ich jedoch in einem persönlichen Reverse-Engineering-Projekt fest, dass GPT5 beim Reverse Engineering begrenzte Fähigkeiten hat und deutlich schwächer als das Opus-Modell ist. Es antwortet oft explizit, dass etwas nicht machbar sei, während Opus die Funktion schnell reverse-engineeren kann. Opus zeichnet seinen gesamten Reverse-Engineering-Prozess als Verlauf von Operationversuchen auf. Bei meiner mehrtägigen intensiven Nutzung wiesen die Verlaufsdokumente zahlreiche Widersprüche auf. GPT kann vermeiden, einer veralteten Anweisung blind zu vertrauen, aber wenn zu viele veraltete Informationen vorhanden sind, kann GPT5 sie nicht mehr korrekt verarbeiten. Das bedeutet: Die GPT5-Serie zeigt in einem fehlerhaften, qualitativ schlechten Projekt eingeschränkte Leistung, während Opus seine relativ gute Leistung beibehält.
