GPT-5 با بهره‌گیری از تکنیک‌های پیشرفته آموزش و بهینه‌سازی، بهبودهای چشمگیری نسبت به نسخه‌های قبلی خود دارد. این مدل احتمالاً از معماری «ترکیب تخصصی» استفاده می‌کند؛ سیستمی که در آن زیرشبکه‌های تخصصی برای حوزه‌های مختلف مانند استدلال ریاضی، کدنویسی و تحلیل تصاویر به‌طور مجزا آموزش دیده‌اند. این ساختار به مدل اجازه می‌دهد تا با مصرف منابع محاسباتی کمتر، عملکرد بهتری ارائه دهد.

همچنین، انتظار می‌رود GPT-5 توانایی پردازش چندوجهی یکپارچه‌ای داشته باشد؛ به این معنا که بتواند همزمان با ورودی‌هایی از متن، تصویر، صوت و حتی ویدئو کار کند. این ویژگی، کاربرد آن را در سناریوهای متنوع و چندبعدی افزایش می‌دهد.

یکی از مشکلات مدل‌های قبلی، تولید پاسخ‌های نادرست یا به اصطلاح «توهمات» بود. گزارش‌ها حاکی از آن است که GPT-5 با بهره‌گیری از روش‌هایی مانند «خوداصلاحی زنجیره‌ای» و استفاده از آموزش مبتنی بر بازخورد انسانی پیشرفته (RLHF+) توانسته است این خطاها را به‌طور چشمگیری کاهش دهد.