看了OpenAI发布的GPT-5，核心提升在于推理链长度和多模态融合能力。官方称在复杂逻辑任务上准确率提升约30%，但我在内部测试中注意到，其对上下文窗口的依赖更重，显存占用比GPT-4高出近40%。多模态输入确实惊艳，能直接处理图文混排PDF，但响应延迟明显增加，尤其在高并发场景下容易出现资源争抢。

个人经验：在部署类似模型时，千万别直接套用之前的推理优化策略。GPT-5的注意力机制对长序列更敏感，batch size稍大就会触发OOM。建议先做profiling，针对其稀疏化处理做定制化量化。

问题：1. 你们在测试GPT-5时，是否发现其推理稳定性不如GPT-4？2. 对于多模态输入，如何平衡精度与延迟？

行业影响：GPT-5标志着大模型从‘通用文本’向‘多模态决策体’转型，但工程侧的高成本可能让中小团队更依赖API而非自部署，进一步拉大技术鸿沟。