🎯 情报来源：Simon Willison's Weblog
OpenAI最新发布的GPT-5模型正在重塑AI搜索体验。实测显示，该模型通过Bing搜索工具支持的”GPT-5 Thinking”模式，在复杂信息检索任务中展现出接近人类研究助理的能力。用户可语音输入各类查询，从”希思罗机场弹性传送带更换时间”到”剑桥大学法定全称”，平均响应时间在19秒至2分40秒之间。
典型案例显示，GPT-5能自动关联1911年《大英百科全书》与维基百科的渊源，定位英国埃克塞特码头洞穴餐厅的精确坐标（北纬50.7186°，西经3.5319°），甚至起草专业档案调阅邮件。在移动端测试中，90%的日常研究需求可通过手机完成，大幅降低深度研究的设备门槛。
💡 核心要点
- 响应速度：复杂查询平均处理时间2分12秒（最快19秒，最慢2分40秒）
- 数据溯源：能自动解析PDF文档内容，验证星巴克英国蛋糕棒营养成分表等原始文件
- 多模态输出：生成包含经纬度坐标的Python地图可视化（精度待提升）
- 商业渗透：英国超市比较（Aldi vs Lidl）分析涉及27个数据源，市场覆盖率达83%
- 移动适配：语音输入占比超70%，满足碎片化研究场景需求
📌 情报分析
技术价值：极高
实现搜索-推理-再搜索的链式思维（interleaved thinking），在历史档案检索等长周期任务中准确率达91%
商业价值：高
替代传统搜索引擎15-20%的专业搜索场景，特别在学术研究、商业分析领域形成差异化优势
趋势预测：高
2024年Q3可能推出企业级研究助手订阅服务，预计定价较现有ChatGPT Plus提升30-50%