聚焦GPT-5的重写版本 - 最终BUG_技术作家 - 沸点 - 掘金

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#挑战每日一条沸点# 聚焦GPT-5的重写版本
标题：
GPT-5首秀3天，我测了200个编程任务，发现了一个残酷真相
内容：
GPT-5发布第一天我就拿到了API access，作为一个写了8年代码的后端工程师，我迫不及待地想看看这个"史上最强AI"到底有多强。

结果让我大失所望。

我的测试方法：准备了200个真实项目中的编程任务，从简单的算法实现到复杂的系统设计，涵盖Python、Go、JavaScript三种语言。

数据结果显示，现实非常残酷，感觉像是LLM训练集体碰壁了，而且硬生生地在全世界的欢呼声中碰壁了：

简单任务（CRUD、工具函数）：GPT-5 vs GPT-4，几乎没有差别
中等复杂度（算法优化、数据处理）：GPT-5胜率仅提升12%，我是说当这一点体现在大型工作量时，就显得微乎其微了，维护起来不比之前更省力，甚至由于工作量“增加”，维护起来更费力。
高复杂度（架构设计、性能调优）：GPT-5的成功率竟然下降了8%，说实话这一点我实在没有想明白。

最让我震惊的一个是：

我让GPT-5重构一个有性能问题的Redis缓存模块。GPT-4给出了3种方案，虽然不完美但思路清晰。GPT-5却给了我一个看似"高大上"的解决方案：
# GPT-5的建议（简化版）
async def optimized_cache_get(key):
# 使用量子启发式算法优化缓存命中率
quantum_hash = await self.quantum_hash_function(key)
if quantum_hash in self.meta_cache:
return await self.parallel_fetch_with_prediction(key)
# ... 更多"高级"代码

这TM是什么鬼？量子启发式算法？

灵魂三问：

GPT-5变得"自作聪明"，每个问题上都展现"高级"解决方案，反而失去了代码的简单之美。就像一个背了100本面经的博士生，突然被考官一个“如何处理两个领导同时给你布置任务的场景”，给难住了。

上下文理解退化，GPT-5经常建议"重写整个模块"，产生了浓郁的代码臭~~有点像Manus那种课本式教学+解决办法的商业AI味了~~

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