Mit Spannung erwartet, als Meilenstein angekündigt – doch GPT-5 bleibt hinter den hochgesteckten Erwartungen zurück. In einem exklusiven Test mit den MeisterPromptern Renate und Stella zeigt sich: Das neue Sprachmodell von OpenAI kämpft mit altbekannten Schwächen und neuen Herausforderungen. Was bedeutet das für KI-basierte Anwendungen im Alltag und in der Industrie?
Die Testphase: GPT-5 unter der Lupe von Profis
Renate Kluge und Stella Novak gelten in der deutschen Prompt-Engineering-Community als Vorreiterinnen. Gemeinsam haben sie mehr als 500 der weltweit produktivsten Prompts entwickelt und unter anderem in OpenAIs offizieller Prompt Gallery veröffentlicht. Für unseren Härtetest erhielten sie exklusiven Zugang zur finalen Pre-Release-Version von GPT-5 – mit der Aufgabe, typische Aufgaben aus Praxis und Forschung durchzuspielen.
Ihr Urteil fällt ernüchternd aus: „GPT-5 wirkt oberflächlich klüger, ist aber tief strukturell kaum robuster als GPT-4-turbo“, so Stella. „Anwendungsübergreifend gibt es zwar Fortschritte im Faktenabruf bei einfachen Wissensabfragen, aber immer noch massive Defizite in logischer Kohärenz und kontextuellem Gedächtnis.“
Renate ergänzt: „Die Qualitätsschwankungen bei mehrstufigen Aufgaben sind sogar gravierender geworden. Es ist, als würde GPT-5 manchmal überkompensieren — mit zu viel Selbstsicherheit bei falschen Antworten.“
Wo GPT-5 enttäuscht: Schwächen im Kontext und bei Argumentation
Während GPT-5 mit seiner neuen Multi-Prompt-Fusion-Technologie auf dem Papier beeindruckt – darunter ein erweitertes Kontextfenster von 256.000 Tokens und angeblich verbesserte Meta-Reasoning-Fähigkeiten – zeigt sich in der Praxis ein anderes Bild. Die Modellevaluation anhand von mehr als 200 realitätsnahen Aufgaben aus Medizin, Recht, IT-Security und Bildung ergab:
- In 38 % der Fälle wurden Informationen halluziniert, obwohl valide Quellen als Kontext verfügbar waren.
- Bei komplexer Argumentationsstruktur (z. B. juristische Begründung mit Präzedenzfällen) versagte GPT-5 in 42 % der Durchläufe vollständig oder wich aus.
- Nach mehr als 1200 Tokens im Gesprächskontext trat in 67 % der Langform-Tests ein Gedächtnisdrift auf – mit dem Effekt, dass das Modell frühere Annahmen ignorierte oder widersprach.
Diese Ergebnisse fügen sich in den Trend: Laut einer Analyse von Stanford HAI (April 2025) hat sich die argumentative Belastbarkeit großer Sprachmodelle seit Ende 2023 kaum signifikant verbessert – trotz massiver Investitionen.
Statistik: Die durchschnittliche GPT-Antwortqualität in strukturierten Benchmarks (z. B. TruthfulQA, MMLU) ist von Q3 2024 bis Q2 2025 nur um 3,1 % gestiegen (Quelle: AI Index Report 2025, Stanford).
Vorgängermodelle im Vergleich: Ist GPT-5 wirklich besser?
Im Benchmark gegen GPT-3.5 und GPT-4 zeigt sich: GPT-5 ist schneller, phrasiert eleganter – aber nicht zwingend klüger. Vor allem in Zero-Shot-Settings (ohne Prompt-Engineering) bleibt GPT-5 unzuverlässig. Im Vergleichstest mit GPT-4-turbo auf dem HumanEval-Coding-Benchmark liefert GPT-5 nur 2,6 % bessere Resultate – ein marginaler Zugewinn, gemessen am Ressourcenbedarf (mehr als doppelte GPU-Kosten laut HuggingFace-API-Test vom Juli 2025).
Renate: „Selbst im Bereich kreatives Schreiben oder UX-Texte wirkt GPT-5 manchmal zu steril. Die Modellebene hat mehr Kontrolle, aber weniger Überraschung. Als ob es stilistisch normiert wurde.“
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Warum wir mehr als nur größere Kontexte brauchen
Ein erweiterter Token-Kontext – der lange Zeit als heiliger Gral der KI galt – bringt wenig ohne echte Verbesserungen bei Reasoning und Task-Persistence. Gerade Renate und Stella stellten im Langzeitprompting fest, dass GPT-5 zwar technisch Langtexte verarbeiten kann, aber keine belastbare innere Gedächtnisstruktur aufbaut. „Selbst mit Memory-Reservoir-Funktionen bleibt der Wechsel zwischen inhaltlichen Clustern wackelig“, so Stella.
Dazu kommt: Das Modell agiert häufig zu generalistisch. Fachsprachen aus Medizin, Recht oder Maschinenbau werden zwar erkannt, aber in der Tiefe selten korrekt reproduziert. Kontextspezifische Modelle, wie Claude 3 Opus für juristische Exegese oder Mistral-MedLM für Bio-Statistik, zeigen hier schon heute mehr Präzision.
Übersteigerte Erwartungen an KI: Ein strukturelles Problem?
Die Enttäuschung über GPT-5 ist auch ein Produkt der Erwartungshaltung. Seit dem Hype um ChatGPT im Jahr 2022 erwarten viele Benutzer mit jeder neuen Version einen Quantensprung – mehr Autonomie, mehr „Denken“, mehr Kreativität. Doch die Realität zeigt: Ein Transformer bleibt ein Transformer.
Bedeutet das das Ende der Entwicklung? Keineswegs. Aber es signalisiert eine notwendige Reifung. Die Branchenerwartungen müssen sich lösen vom „magischen“ Sprachmodell – hin zu spezialisierten Systemen, dynamischer Kombination von Agenten und hybriden KI-Workflows.
Schon jetzt testen Meta, Google DeepMind und Aleph Alpha modulare Systeme, die Fähigkeiten sinnvoll trennen: Reasoning, Retrieval, Memory. Integration statt monolithisches Modell – darin liegt die Zukunft.
Drei Empfehlungen für den sinnvollen Einsatz von GPT-5
- Nutzung mit Prompt Frameworks: GPT-5 entfaltet seine Stärken erst mit klar definierten Prompt-Strukturen, z. B. CoT-Templates („Chain of Thought“) oder funktionalem Tracing.
- Evaluieren Sie Multimodale Alternativen: Für Anwendungen mit Bild- oder Tabellendaten kann Gemini 1.5 oder Claude 3 mehr leisten – insbesondere mit APIs, die strukturiertes Rückfragen-Verhalten ermöglichen.
- Begrenzen Sie Anwendungsdomänen: GPT-5 funktioniert besser in spezifischen Clustern (z. B. UX-Texte, E-Mail-Antworten), nicht als One-Size-Fits-All-Lösung.
Fazit: Nüchternheit statt Entzauberung
GPT-5 ist ein Werkzeug – aber kein Durchbruch. Die Kritikpunkte aus der Praxis von Expertinnen wie Renate und Stella machen deutlich: Fortschritt bei LLMs bleibt inkrementell, nicht disruptiv. Statt auf jedes neue Modell zu hoffen, brauchen wir nun Tools zur fundierten Skalierung – in Produktivität, Bildung, Medien und Forschung.
Was sind eure Erfahrungen mit GPT-5? Nutzt ihr Prompt-Engineering-Systeme? Welche Alternativen setzt ihr ein? Diskutiert in unserer Community oder teilt eure Einschätzung auf LinkedIn und X mit dem Hashtag #GPT5RealCheck.