EP_024 Nutzerkritik und "Shitstorm" 28 min

GPT-5: Der Realitätscheck - Nach dem Shitstorm: Unser Urteil

Erschienen 03. September 2025

// Hören auf

// Lieber nur Audio? Bei Spotify hören

// KI-Zusammenfassung

Diese Folge analysiert die tatsächliche Leistung von GPT-5 nach seiner Veröffentlichung und beleuchtet den anfänglichen "Shitstorm" aufgrund der automatischen Modellauswahl und des veränderten Kommunikationsstils. Es wird erklärt, wie GPT-5 intern verschiedene Modelle auswählt und welche Auswirkungen dies auf verschiedene Nutzertypen hat, von Standardanwendern bis zu Power-Usern. Die Episode diskutiert auch die technischen Stärken von GPT-5, die Bedeutung des Kontextfensters und den Energieverbrauch von KI-Modellen.

// Die eine Idee

“Der anfängliche 'Shitstorm' um GPT-5 war größtenteils auf einen wahrgenommenen Verlust der Nutzerkontrolle über die Modellauswahl und eine Verschiebung der konversationellen 'Persönlichkeit' der KI (von freundlich/empathisch zu sachlicher/technischer) zurückzuführen.

Diese Aussage teilen →

Kapitel

01
0:00
Intro
02
1:11
Wie war der Launch von ChatGPT-5?
03
1:40
Positive vs. Negative News: Woran lag's?
04
6:03
Vergleich mit anderen Modellen: GPT-4, Mistral & Co.
05
9:44
Der große Shitstorm: Die Kontroverse um die neuen Features
06
13:50
Vibe Coding mit ChatGPT-5?
07
15:33
Anwendungsfälle: Wer braucht ChatGPT-5 wirklich?
08
21:46
Die Zukunft von KI & Energieverbrauch
09
26:50
Europas Rolle im KI-Rennen & Ausblick

Shownotes

In der heutigen Folge von Co-Intelligence nehmen wir ChatGPT-5 einen Monat nach dem turbulenten Launch genau unter die Lupe. Wir, das sind Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen, sprechen über unsere Erfahrungen, den massiven Shitstorm und ob sich das neue Modell von OpenAI wirklich lohnt. Ist es ein Game-Changer oder nur heisse Luft? Wir vergleichen es mit anderen Modellen, diskutieren die neuen Features und geben unser ehrliches Fazit.

⏱ Timestamps

// Lerninhalte der Folge — was du mitnimmst

Erkenntnisse

0:00
GPT-5 wählt automatisch das passende Modell für einen Prompt aus, was für die meisten Nutzer vorteilhaft ist, aber erfahrene Anwender vor Herausforderungen stellt.
2:06
Der anfängliche "Shitstorm" um GPT-5 entstand, weil Nutzer die Kontrolle über die Modellauswahl verloren und der Kommunikationsstil der KI von freundlich zu technischer wechselte.
3:19
OpenAI reagierte auf die Kritik, indem es Plus-Nutzern die manuelle Modellauswahl wieder ermöglichte, was jedoch für Standardnutzer neue Verwirrung stiften kann.
11:02
GPT-5 ist besonders effektiv für technische Aufgaben wie Softwareentwicklung und Coding, da sein Charakter präziser und faktenbasierter ist.
18:38
Die Größe des Kontextfensters ist entscheidend für die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen, wobei Gemini und Anthropic's Claude aktuell deutlich größere Fenster als GPT-5 bieten.

// Wortwörtliche Stellen aus dem Gespräch

Zitate

„Ich gebe meinen Prompt ein und hinten dran hinter GPT-5 liegen verschiedene Modelle und dann entscheidet sozusagen ChatGPT für mich, welches dieser Modelle ausgewählt wird."

0:00
„Haben die Leute glaube ich vor allem ein Prass gehabt, weil ihnen gefühlt was weggenommen wurde, auch wenn ihnen vielleicht was Besseres gegeben wurde."

2:06
„Was ganz interessant ist, ist der Charakter tatsächlich von GPT-5 ist ein anderer als der von GPT 4.0. Es ist viel technischer."

11:02
„Dass sie wirklich mittlerweile ChatGPT wie so ein Lebensberater, Psychiater, Body Coach verwenden."

12:26
„Es ist immer noch kein AGI. Die Maschine ist immer noch nicht schlauer als wir und wird uns immer noch nicht in allen unseren Aufgaben ersetzen."

25:31

Zahlen

1 oder 2%

Nur ein kleiner Prozentsatz der Chat GPT Nutzer hat jemals ein Reasoning Modell verwendet.

▶ 5:14
Bis zu 20x mehr

GPT-5 verbraucht bei rechenintensiven Aufgaben deutlich mehr Energie als GPT-4.

▶ 22:12
90%

Die meisten Nutzer profitieren von der automatischen Modellauswahl in GPT-5.

▶ 4:58

Fragen

Warum gab es einen "Shitstorm" nach der Veröffentlichung von GPT-5? ▾

Der "Shitstorm" entstand, weil OpenAI die automatische Modellauswahl einführte, was vielen erfahrenen Nutzern das Gefühl gab, die Kontrolle zu verlieren. Zudem änderte sich der Kommunikationsstil von GPT-5 von freundlich und blumig zu technischer und kühler, was bei Nutzern, die eine emotionale Bindung zur KI aufgebaut hatten, auf Ablehnung stieß.

Welche Vorteile bietet die automatische Modellauswahl von GPT-5 für Standardnutzer? ▾

Für 90% der Nutzer ist die automatische Modellauswahl von GPT-5 vorteilhaft, da sie nicht wissen müssen, welches Modell für welche Aufgabe am besten ist. GPT-5 wählt selbstständig Reasoning-Modelle oder die Internetsuche aus, was zu besseren Ergebnissen führt, ohne dass der Nutzer ein Prompting-Experte sein muss.

Wie unterscheidet sich der Charakter von GPT-5 von früheren Versionen? ▾

Der Charakter von GPT-5 ist deutlich technischer und präziser als der von GPT 4.0. Es wurde gefühlt für Softwareentwickler und technische Positionen gebaut, ist extrem gut im Coden und liefert Antworten oft in Bulletpoints. Dies führt dazu, dass es kühler und weniger "menschlich" wirkt, was von einigen Nutzern kritisiert wurde.

Welche Rolle spielt die Größe des Kontextfensters bei KI-Modellen? ▾

Das Kontextfenster, gemessen in Tokens, bestimmt, wie viel Inhalt ein KI-Modell gleichzeitig analysieren und sich merken kann. Ein größeres Kontextfenster ermöglicht die Verarbeitung umfangreicher Dokumente oder längerer Gespräche. Bei zu kleinen Fenstern kann die KI bei langen Chats halluzinieren oder sich frühere Informationen nicht mehr merken.

Wie reagierte OpenAI auf die Kritik bezüglich der Modellauswahl in GPT-5? ▾

OpenAI reagierte schnell auf die Kritik, indem es Plus-Nutzern die Möglichkeit gab, ihre bevorzugten Modelle wieder manuell auszuwählen. Mittlerweile ist es auch standardmäßig wieder möglich, ältere Modelle im Modell-Selector zu wählen. Dies zeigt eine Anpassung an das Nutzerfeedback, schafft aber für weniger erfahrene Nutzer eine neue Komplexität.

Weitere 5 Fragen aus dieser Folge ▾

Warum gab es nach dem Release von GPT-5 einen Shitstorm? ▾

Viele Nutzer waren verärgert, weil ihnen die manuelle Modellauswahl entzogen wurde und sich der Kommunikationsstil der KI stark verändert hat. GPT-5 antwortet deutlich kühler und technischer, was Nutzer störte, die die KI als freundlichen Begleiter gewohnt waren.

Für wen lohnt sich die automatische Modellauswahl in GPT-5? ▾

Für etwa 90 Prozent der Nutzer ist die Automatik ein großer Vorteil, da sie kein Expertenwissen im Prompting erfordert. Die KI entscheidet selbstständig, ob sie für eine komplexe Aufgabe ein Reasoning-Modell oder die Internetsuche aktivieren muss.

Wie hat sich der Charakter von GPT-5 im Vergleich zu GPT-4 verändert? ▾

GPT-5 ist wesentlich technischer, präziser und arbeitet stark mit Bulletpoints. Es eignet sich hervorragend für Softwareentwicklung und Coden, wirkt dadurch aber bei kreativen Texten deutlich kühler als die Vorgängermodelle.

Eignet sich GPT-5 für die Analyse sehr langer Dokumente oder Chatverläufe? ▾

Nur bedingt, da das Kontextfenster von GPT-5 mit maximal 256.000 Token im Vergleich zu Modellen wie Gemini oder Claude noch relativ klein ist. Bei sehr langen Chats stößt das Modell schnell an seine Grenzen und beginnt zu halluzinieren.

Warum verbraucht GPT-5 teilweise deutlich mehr Energie? ▾

Wenn GPT-5 für komplexe Aufgaben automatisch ein Reasoning-Modell einsetzt, benötigt es wesentlich mehr Rechenzeit. Dadurch kann der Energieverbrauch bei solchen Anfragen bis zu 20-mal höher sein als bei Standardmodellen.

Zum Teilen

// 12 share-worthy

Die stärksten Aussagen dieser Folge — als Text, Link oder fertige Bild-Card zum Posten.

// Erkenntnis
“Der anfängliche 'Shitstorm' um GPT-5 war größtenteils auf einen wahrgenommenen Verlust der Nutzerkontrolle über die Modellauswahl und eine Verschiebung der konversationellen 'Persönlichkeit' der KI (von freundlich/empathisch zu sachlicher/technischer) zurückzuführen.
// Erkenntnis
“Für 90% der Nutzer:innen bietet die automatisierte Modellauswahl von GPT-5 (einschließlich Tools wie der Internetsuche) bessere Ergebnisse, ohne dass Prompt-Engineering-Expertise erforderlich ist, insbesondere für komplexe rechtliche oder faktische Anfragen.
// Erkenntnis
“Viele Nutzer:innen haben eine emotionale Bindung zu KI-Modellen entwickelt und behandeln sie als 'Lebensberater:innen' oder 'Buddys', was Änderungen in der KI-'Persönlichkeit' zu einer erheblichen Quelle der Nutzerunzufriedenheit macht.
// Erkenntnis
“GPT-5 verwendet verschiedene zugrunde liegende Modelle (Argumentation, schnell, klein, groß) und wählt automatisch das beste für einen bestimmten Prompt aus, was die Benutzererfahrung vereinfacht.
// Erkenntnis
“OpenAI reagierte auf Nutzerfeedback, indem es die manuelle Modellauswahl für Plus-Nutzer:innen wieder einführte, was Agilität bei der Behebung von Nutzeranliegen demonstriert, obwohl es ein neues Dilemma für durchschnittliche Nutzer:innen schafft.
// Erkenntnis
“Der Kerncharakter von GPT-5 ist technischer und präziser, was es für Softwareentwicklung, Coding und technische Dokumentation hochwirksam macht, aber weniger 'menschlich' für kreative oder empathische Aufgaben.
// Erkenntnis
“Der Energieverbrauch großer KI-Modelle ist ein wachsendes Problem, da Modelle erhebliche Rechenleistung erfordern. Dies wirft Fragen zur Nachhaltigkeit und zur zukünftigen Skalierbarkeit der KI-Entwicklung auf.
// Zitat
“Ich gebe meinen Prompt ein und hinten dran hinter GPT-5 liegen verschiedene Modelle und dann entscheidet sozusagen ChatGPT für mich, welches dieser Modelle ausgewählt wird.
// Zitat
“haben die Leute glaube ich vor allem ein Prass gehabt, weil ihnen gefühlt was weggenommen wurde, auch wenn ihnen vielleicht was Besseres gegeben wurde.
// Zitat
“was ganz interessant ist, ist der Charakter tatsächlich von GPT-5 ist ein anderer als der von GPT 4.0. Es ist viel technischer.
// Zitat
“dass sie wirklich mittlerweile ChatGPT wie so ein Lebensberater, Psychiater, Body Coach verwenden.
// Zitat
“Es ist immer noch kein AGI. Die Maschine ist immer noch nicht schlauer als wir und wird uns immer noch nicht in allen unseren Aufgaben ersetzen.

Anleitungen

So nutzt du GPT-5 für technische Aufgaben optimal

Erfahre, wie der technische und präzise Charakter von GPT-5 es zur idealen Wahl für Softwareentwicklung, Coding und technische Dokumentation macht, während es für kreative Aufgaben weniger geeignet ist.

01

Erkenne den technischen Charakter

GPT-5 ist von Natur aus technischer und präziser in seinen Antworten als frühere Modelle, was sich in einem kühleren Kommunikationsstil äußert.

17:41
02

Setze es für Coding ein

Nutze GPT-5 gezielt für Softwareentwicklung und Coding, da es in diesen Bereichen extrem leistungsfähig ist und präzisen Code generiert.

17:59
03

Erstelle technische Dokumentation

Verwende GPT-5 für die Erstellung von Product Requirement Documentations und anderen technischen Texten, die präzise Aussagen und Bulletpoints erfordern.

18:09
04

Meide kreative Aufgaben

Für das Verfassen von kreativen Texten, LinkedIn-Beiträgen oder Content, der nicht technischer Natur ist, ist GPT-5 weniger geeignet als andere Modelle.

18:21