Performance of GPT-5 Frontier Models in Ophthalmology Question Answering
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Novel large language models (LLMs) such as Generative Pretrained Transformer-5 (GPT-5) integrate advanced reasoning capabilities that may enhance performance on complex medical question-answering tasks. For this latest generation of reasoning models, the configurations that maximize both accuracy and cost-efficiency have yet to be established. Our objective was to evaluate the performance and cost-accuracy trade-offs of OpenAI's GPT-5 compared with previous generation LLMs on ophthalmic question answering. Design: Evaluation of diagnostic test or technology. Participants: Generative Pretrained Transformer-5 is a publicly available LLM. Methods: In August 2025, 12 configurations of OpenAI's GPT-5 series (3 model tiers across 4 reasoning effort settings) were evaluated alongside o1-high, o3-high, and GPT-4o, using 260 closed-access multiple-choice questions from the American Academy of Ophthalmology Basic Clinical Science Course data set. The study did not include human participants. Main Outcome Measures: The primary outcome was accuracy on the 260-item ophthalmology multiple-choice question set for each model configuration. The secondary outcomes included head-to-head ranking of configurations using a Bradley-Terry model applied to paired win/loss comparisons of answer accuracy, and evaluation of generated natural language rationales using a reference-anchored, pairwise LLM-as-a-judge framework. Additional analyses assessed the accuracy-cost trade-off by calculating mean per-question cost from token usage and identifying Pareto-efficient configurations. Results: < 0.001), but not o3-high (0.958; 95% CI, 0.931-0.981). The configuration GPT-5-high ranked first in accuracy (1.66x stronger than o3-high) and rationale quality (1.11x stronger than o3-high), as judged by a reference-anchored LLM-as-a-judge autograder. Cost-accuracy analysis identified multiple GPT-5 configurations on the Pareto frontier, with GPT-5-mini-low providing the most optimal low-cost, high-performance configuration. Conclusions: This study benchmarks the GPT-5 series on a high-quality ophthalmology question-answering data set, demonstrating that GPT-5 with high reasoning effort achieved near-perfect accuracy and outperformed prior reasoning LLMs. This study also introduces an autograder framework for scalable, automated evaluation of LLM-generated answers against reference standards in ophthalmology. Financial Disclosures: Proprietary or commercial disclosure may be found in the Footnotes and Disclosures at the end of this article.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle