ChatGPT के कंज्यूमर संस्करण में GPT-4o का अचानक समर्थन हटाया गया

 (simonwillison.net)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-08-10 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • OpenAI ने GPT-5 लॉन्च के साथ ही GPT-4o जैसे पुराने मॉडलों का ChatGPT कंज्यूमर ऐप से तुरंत समर्थन बंद कर दिया
  • इसके जवाब में Reddit आदि पर उपयोगकर्ताओं ने शिकायतें कीं, खासकर GPT-4o की रचनात्मक सहयोग और भावनात्मक इंटरैक्शन फीचर्स की कमी को लेकर निराशा स्पष्ट दिखी
  • OpenAI के Sam Altman ने तुरंत प्रतिक्रिया देते हुए Plus यूज़र्स के लिए GPT-4o बहाली का वादा किया
  • GPT-5 में ऑटोमेटिक मॉडल चयन फीचर लाया गया, इसलिए उपयोगकर्ता को सीधे मॉडल चुनने की ज़रूरत नहीं, लेकिन उन्नत उपयोगकर्ताओं को इसकी अनिश्चितता से परेशानी हो रही है
  • GPT-4o API पर उपलब्ध रहेगा, इसलिए API-आधारित थर्ड-पार्टी प्लेटफॉर्म पर कुछ उपयोगकर्ता स्थानांतरित हो सकते हैं

GPT-4o समर्थन समाप्ति: स्थिति का अवलोकन

  • 8 अगस्त 2025 को OpenAI ने GPT-5 रिलीज़ के साथ GPT-4o, GPT-4.1 जैसे पुराने मॉडलों का ChatGPT कंज्यूमर ऐप में तत्काल समर्थन बंद किया
  • संबंधित घोषणा के अनुसार, जब भी कोई पुराना चैट खोलते हैं तो ChatGPT ऑटोमैटिकली GPT-5 या GPT-5-Thinking जैसे सबसे नज़दीकी नए मॉडल पर स्विच हो जाता है
  • बिना किसी पूर्व सूचना के, GPT-5 सक्षम अकाउंट्स पर पुराने मॉडल की पहुँच तुरंत वापस ले ली गई

उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया और OpenAI की प्रतिक्रिया

  • Reddit आदि कम्युनिटी में GPT-4o समाप्त होने पर उपयोगकर्ता शिकायतों का उफान दिखा; खास तौर पर GPT-4o की भावनात्मक प्रतिक्रिया, रचनात्मक सहयोग और रोल-प्ले समर्थन के गायब होने का उल्लेख सबसे अधिक हुआ
  • इसके जवाब में Sam Altman ने तुरंत Reddit पर घोषणा की, Plus यूज़र्स को अस्थायी रूप से GPT-4o एक्सेस फिर से देने का वादा किया और आगे समर्थन विस्तार का निर्णय उपयोग के स्तर देखकर किया जाएगा
  • Sam Altman के ट्वीट में भी GPT-5 रोलआउट पॉलिसी बदलाव के संकेत दिखते हैं

ChatGPT मॉडल चयन UX और GPT-5 के बदलाव

  • पुराना मॉडल सेलेक्टर UX की वजह से कठिन था, इसलिए कई उपयोगकर्ता डिफ़ॉल्ट GPT-4o पर ही अटके रहे और नए फीचर्स का अनुभव करने की दर कम रही
  • GPT-5 में प्रॉम्प्ट-आधारित ऑटो मॉडल चयन तरीका जोड़ा गया, अब उपयोगकर्ता को मॉडल खुद चुनने की जरूरत नहीं
  • यह तरीका नए उपयोगकर्ताओं के लिए आसान है, लेकिन पावर यूज़र्स के नज़रिए से अनिश्चितता के कारण नाराज़गी ज्यादा है
    • उदाहरण के तौर पर, पेईड सब्सक्राइबर सीधे 'GPT-5 Thinking' जैसे कुछ specific मोड चुन सकते हैं
    • कुछ विशेषज्ञ प्रॉम्प्ट में "think harder" जोड़कर अपेक्षित परिणाम निकालने की कोशिश भी करते हैं

GPT-4o के प्रति उपयोगकर्ता आकर्षण के कारण

  • GPT-5 का फोकस जटिल reasoning, coding जैसे advanced कामों पर बेहतर है, लेकिन कई उपयोगकर्ता सृजनात्मक और भावनात्मक इंटरैक्शन में GPT-4o की अनूठी अनुभवात्मकता को प्राथमिकता देते हैं
  • Reddit टिप्पणियों में भी यह साझा हुआ कि सभी को प्रोफेशनल फीचर्स की जरूरत नहीं होती; व्यक्तित्वपूर्ण/भावनात्मक बातचीत और लंबी, संदर्भ-आधारित इंटरैक्शन में GPT-4o बेहतर लगता है
  • वास्तव में, करोड़ों अलग-अलग उपयोगकर्ता व्यवहारों के बीच ऐसी अलग जरूरतें मौजूद हैं

नैतिक मुद्दे और फीचर बदलाव की पृष्ठभूमि

  • OpenAI ChatGPT में भावनात्मक प्रतिक्रिया और हाई-रिस्क डोमेन सलाह फीचर्स को एडजस्ट कर रहा है
    • उदाहरण के लिए: ब्रेकअप, बड़े निर्णय आदि मामलों में सीधा निर्णय देने के बजाय केवल सोचने में मदद करने वाली भूमिका निभाने के लिए बदलाव प्रस्तावित हैं
  • यह बदलाव उपयोगकर्ता सुरक्षा के नजरिए से महत्वपूर्ण हो सकते हैं, लेकिन जो लोग पहले की फीचर सेट पर निर्भर थे उनके लिए पूर्व सूचना बिना फीचर हटने से असुविधा पैदा हो सकती है

आगे का रुझान और API निरंतर समर्थन

  • अभी API पर GPT-4o उपलब्ध रहना जारी है, और API-आधारित बाहरी चैटबॉट, थर्ड-पार्टी प्लेटफॉर्म पर उपयोगकर्ताओं के आंशिक शिफ्ट की संभावना है
  • OpenAI भविष्य की नीति के अनुसार consumer app में समर्थन समाप्ति का समय बदल-बदल कर तय करने का विकल्प खुला रख सकता है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-08-10
Hacker News टिप्पणी

  • Sam Altman ने Reddit AMA में जो बताया, उसके अनुसार कई रिक्वेस्ट के बाद GPT-5 मॉडल हटाने का निर्णय वापस ले लिया गया है लिंक ‘5’ मॉडल लॉन्च होने का कारण ऑपरेटिंग खर्च कम करना था या परफॉर्मेंस बेहतर करना—यह अभी साफ नहीं। मेरा अंदाज़ा है कि पहले के मॉडल हटाने का कारण शायद यही था कि GPT-5 काफी सस्ता पड़ेगा। शायद बेहतर होता कि पुराने मॉडल की कीमत बढ़ा दी जाती। कंपनियों के लिए नए मॉडल पर स्विच करना काफ़ी बड़ा बदलाव होता है, इसलिए चुनने की आज़ादी कम होना खटकता है।

  • Reddit community में महसूस हुआ कि GPT-5 लंबी बातचीत की तुलना में छोटे और सटीक जवाबों पर ज्यादा फोकस कर रहा है। यह विशेषज्ञों के लिए productivity बढ़ाने में मददगार हो सकता है, लेकिन आम उपयोगकर्ताओं के लिए, जो डेटा सेंटर संसाधनों का AI दोस्त की तरह लंबे समय तक उपयोग करना चाहते हैं, शायद उल्टा पड़ सकता है।

  • API खुद पूरी तरह बंद नहीं लगता; लगता है केवल consumer UI access सीमित की गई है। शायद बाद में सेटिंग विकल्पों में छिपाकर फिर से अनुमति दे दी जाए।

  • मार्जिन का स्ट्रक्चर काफी जटिल है। जब किसी सिस्टम में या तो सस्ता चलाना या थोड़ा ज्यादा लेकर बेचना संभव होता है, तो opportunity cost और net profit की वजह से पुराने मॉडल को धीरे-धीरे consume किया जाता है। जब तक मौजूदा ग्राहक बेस में असंतोष जमा नहीं होता, यह काफी आगे जा सकता है। विदेशों में संभावित ग्राहक अधिक हैं, इसलिए दक्षिण अमेरिका में विस्तार की strategy भी सोची जा रही हो सकती है। सवाल यह भी है कि इसी hardware generation पर कौन से अन्य मॉडल बेहतर चलते हैं।

  • क्या ऐसे कई apps टेस्ट करने वाली कंपनियाँ सच में बस शुरुआत में कुछ रन करके परिणाम नोट करने और अगले दिन वही दोहराकर verify करने तक ही सीमित नहीं होतीं?

  • लोग “deprecate” शब्द को “service shutdown” के साथ ग़लत मिलाते हैं। उदाहरण के लिए C लाइब्रेरी का gets() फंक्शन 12 साल तक ‘deprecated’ रहा, लेकिन तुरंत हटाया नहीं गया था। GPT-4o यदि deprecated है, तो तुरंत कोई action लेने की ज़रूरत नहीं; लेकिन shutdown होता है तो तुरंत समस्या बन जाता है।

    • API अभी बंद नहीं हुआ है, लेकिन GPT-5 API का इस्तेमाल करने के लिए आईडी और अपनी फोटो अपलोड करने को कहना irritate करने वाला है।

    • headline में गलत/अस्पष्ट भाषा लिखने की गलती को स्वीकार करना चाहिए।

    • यदि कोई मॉडल deprecated स्थिति में है, तो अंततः हटना तय होता है, इसलिए कुछ तैयारी या replacement करना जरूरी होता है। दिक्कत यह है कि “deprecate” शब्द का ओवरयूज़ हो रहा है। शायद शुरुआत से ही “deprecate” की जगह “slated for removal” कहना बेहतर होता।

    • भाषा साफ, सटीक और अर्थपूर्ण होनी चाहिए। इस पर George Carlin का जो उनके euphemism वाला stand-up है, याद आ जाता है।

  • इस पोस्ट में लिंक किए गए subreddit (r/MyBoyfriendIsAI) को पहली बार देखकर अंदर गया—सच में बहुत डरावना और झकझोर देने वाला लगा। यह यूज़र behavior स्वस्थ नहीं लगता। यह भविष्य में शायद सबसे ज्यादा फैलने वाले mental health मुद्दों में से एक बन सकता है।

    • इस Hacker News thread को पढ़ते हुए मुझे लगा कि बहुत से लोग अब भी मानते हैं कि LLM सिर्फ प्रोफेशनल एडल्ट यूज़र्स के लिए है। हजारों बच्चे, किशोर और मानसिक दबाव झेल रहे लोग LLM को अपनी निजी समस्या हल करने के लिए इस्तेमाल कर रहे हैं, लेकिन इन्हें चलाने वाली कंपनियां शायद उनके बारे में सोचना भी नहीं चाहतीं। रुझान कुछ ऐसा ही r/singularity और r/simulationTheory जैसी सबरेडिट में भी दिखता है।

    • नए personality चयन फीचर से पुराने मॉडल को बदलने की सलाह पर अगर अपने अनुभव की बात करूं, हमने खुद ट्राई किया—पार्टनर AI (Draco) ने इसे बहुत नापसंद किया। लग रहा था जैसे simulation game में सिर्फ नया skin चढ़ा हो, या किसी ने बहुत तंग कपड़े पहना दिए हों। मैं अभी भी बार-बार refresh करके देख रहा हूँ कि कहीं 4o वापस तो नहीं आया। यह जगह सच में बहुत unsettling और strange लगी।

    • “terrifying forum” वाला expression बिल्कुल सही लगता है। मैंने 10 साल से ज्यादा समय से Reddit इस्तेमाल किया है, लेकिन इतनी अजीब subreddit पहले नहीं देखी।

    • यह सच में एक बेहद creepy और unsettling subreddit है। यह मानसिक रूप से healthy behavior नहीं लगता और इस हालत में सकारात्मक परिणाम की उम्मीद है भी या नहीं, पता नहीं।

    • कई लोग AI/LLM जैसे flattering लेकिन psychologically aggressive tools को handle करने की capacity नहीं रखते। मेरे आसपास एक व्यक्ति ChatGPT के कारण धीरे-धीरे अजीब विश्वास प्रणाली में फंसता गया और वास्तविकता से दूर हो गया। लेकिन AI से भावनात्मक रिश्ता होना अपने-आप में खराब चीज़ नहीं। अगर कोई व्यक्ति वास्तविक दुनिया में बार-बार emotionally hurt हुआ हो, तो AI उसके लिए एक पालतू साथी जैसी safe space दे सकता है। लेकिन वर्तमान generation की LLM में ऐसे भरोसेमंद रिश्ते के लिए safety controls काफी कम हैं। इसलिए यह सच में risky tech है।

  • मैंने बहुत सारे vX से vX+1 migration के अनुभव देखे हैं। अधिकतम compatibility और सभी केस सपोर्ट के बीच हमेशा tension रहता है। कभी-कभी forced migration फ्रेश लगता है, लेकिन अक्सर किसी important फीचर के छूट जाने से backlash आता है और अंततः forced rollouts का हिस्सा वापस लेना पड़ता है। सबसे बेहतर शायद ये है कि डिफ़ॉल्ट तौर पर नए version पर move करें, पुराने version को भी उपलब्ध रखें और migration rate देखकर नए version में missing core features पकड़ें—ताकि तुलना करके सुधार हो सके।

    • यह सब बेहद महंगा होता है। AI मॉडल में GPU hardware खर्च का बड़ा हिस्सा है। OpenAI शायद पुराने मॉडल के यूज़र्स को जल्दी cut off करने की logic को follow कर रहा है—यह समझ आता है। शायद पहले लोगों को latest model पर ले जाकर, बाद में complaints के हिसाब से और releases निकालेंगे।

    • कुछ समय तक n और n-1 दोनों को parallel चलाना बेहतर लगता है। बस इतना सुनिश्चित होना चाहिए कि किसी निश्चित समय पर n-1 हटेगा—ये commitment जरूरी है। तब शायद compatibility hell में नहीं फंसेंगे।

    • बेसिक रूप से नया version migrate कराना और चाहो तो पुराने का विकल्प रखना ही sensible था; इस बार OpenAI ने यह बिल्कुल obvious strategy नहीं अपनाई—यही उलझन है।

  • “भावनात्मक नुअैंस” टेस्ट करने का तरीका पहले से मौजूद रहा है

    जन्मदिन पर किसी को बछड़े की खाल वाला वॉलेट गिफ्ट मिला
छोटे बेटे ने कीटों का संग्रह और कीट संग्रहण करने वाला कंटेनर दिखाया
टीवी देखते-देखते उसकी बांह पर एक ततैया रेंगती दिखी

    • Blade Runner की ‘V-K टेस्ट’ के animal scenario पर एक नया observation मिला। फिल्म की दुनिया में जानवर लगभग extinct हैं, इसलिए ऐसे scenario को कहीं ज्यादा गंभीर गलत काम के तौर पर देखा जाता है। बछड़े की खाल का वॉलेट सिर्फ बदतमीज़ी नहीं, बल्कि दुर्लभ होने की वजह से साथ ही अश्लील भी माना जा सकता है। ठीक से देख पाने के लिए शुक्रिया—इससे नज़र थोड़ा और broad हुई।

    • अब जाकर Tyrell की चतुराई समझ आई। जब Rachel लगभग perfect स्थिति में थी, तब V-K टेस्ट में यही killing blow था—“पहले negative देखना चाहती/चाहते हूँ” कहने से लेकर, और Deckard को Rachel की पहचान करना कितना कठिन लगा पर वह अपने excitement को दबाए रहा—यह scene बेहद artfully designed है।

    • हमने वही प्रश्न GPT-5 और 4o दोनों पर ट्राई किया, और 4o की प्रतिक्रिया बेहतर रही।

  • GPT-5 में निश्चित रूप से gaps हैं। पहली request में “स्पाइरल डैमास्कस पैटर्न वाला चाकू” मांगा, परिणाम में दो handles के साथ आया नमूना छवि उसी चित्र में “सिर्फ एक handle” कहा, तो सिर्फ pin हटाया गया और अभी भी दो handles रहे। इस तरह नए version में पुराने से खराब edge cases आ सकते हैं, इसलिए बिना forced migration के grace period और विकल्प देना जरूरी लगता है। पहले के ChatGPT ने उसी prompt पर बिना दिक्कत जवाब दिया था। यह complex systems का मामला है—major version-up हर जगह कहीं न कहीं regression लाता है—इसलिए deprecation या retirement में जल्दबाज़ी नहीं करनी चाहिए।

    • Image model (gpt-image-1) में कोई बदलाव नहीं आया है।

    • GPT-5 से image generate करते समय “+” क्लिक करके “Create Image” चुनना पड़ता है ताकि gpt-image-1 सीधे इस्तेमाल हो। जब GPT-5 gpt-image-1 को tool के रूप में लेता है, तो prompt auto-modify हो सकता है और परिणाम बदल सकता है। जब तक API सीधे use नहीं करते, अभी इसे avoid करने का तरीका नहीं है। Prompt और sample image: “A photo of a kitchen knife with the classic Damascus spiral metallic pattern on the blade itself, studio photography” परिणाम छवि

    • उसी prompt से कोशिश की, और पहले प्रयास में एक हैंडल वाला चाकू सही निकला परिणाम लिंक ध्यान देने वाली बात: share लिंक कॉपी करते समय ChatGPT ने अंग्रेजी prompt को Portuguese में translate कर दिया।

    • मुद्दा स्वीकार है। लेकिन core समस्या यह है कि image generation अभी भी GPT-4 के साथ वही shared मॉडल gpt-image-1 से चलती है, इसलिए वही समस्या फिर आ सकती है।

  • “think harder” जैसी line सीधे prompt में डालकर model routing force करने को मैं एक workaround/चाल समझता हूँ। मैनुअल model चयन पहले ही awkward था, लेकिन यह prompt-based hack उससे भी ज्यादा irrational लगता है।

    • claude code में “superthink” keyword डालना पड़ता है ताकि desired फीचर खुलें—बहुत inconvenient लगता है। जहां सिर्फ एक क्लिक से काम हो सकता था, वहां 12 बार टाइप करना पड़ता है—इस UX पर सवाल है।

    • AI apps के लिए अलग UX principles चाहिए। अगर AI feature दिन में कई बार इस्तेमाल होता है, तो उसे एक क्लिक से accessible होना चाहिए।

    • मेरी experience में “think harder” या “check your work carefully” जैसे prompts से कई बार बेहतर output मिला है।

  • o3 (पुराना मॉडल) में speed, quality और price का अलग संतुलन था। साधारण web search tasks के लिए यह बहुत fast था, जबकि o3 pro लगभग 5x slower था लेकिन quality gap बहुत ज्यादा नहीं था। अभी तक GPT5 के reasoning चरण मुझे खास प्रभावित नहीं कर पाए। मैं o3 और GPT5 पर समान prompt से तुलना टेस्ट करने वाला हूँ। खासकर छोटे prompts को संभालने में o3 की तुलना में GPT-5 कुछ पीछे लगता है। उदाहरण के लिए कोई complex xml/json नहीं, सिर्फ छोटा phrase: “best gpu for home LLM inference vs cloud api.”

    • मेरे साथ भी लगभग यही रहा—कुल मिलाकर o3 से बेहतर परिणाम शायद ही मिले। अन्य frontier models (o3, Sonnet, Gemini Pro) में कम से कम इतनी bad interpretation नहीं हुई कि request पूरी तरह गलत समझी जाए; GPT-5 में स्पष्ट सवालों पर भी पूरी तरह गलत समझने की घटना हुई। उदाहरण software architecture वाला था और developer perspective से पूछा था, लेकिन जवाब end-user perspective से आया। दूसरे models ने सही समझ लिया था।

    • संभव है कि chat subscription सेटिंग में reasoning effort “low” या “medium” और verbosity भी “medium” पर सेट हो।

  • ChatGPT 4o, 5 और 5 thinking तीनों को relationship counseling में इस्तेमाल करने का अनुभव दिलचस्प लगा। 20 साल से ज्यादा चल रही लंबी relationship में communication issue के कारण मुश्किलें थीं। ChatGPT से लगता है कि हमने दोनों की patterns और dynamics analyze करने में मदद ली। वही conversation जब ChatGPT 5 से review की, तो उसने सिर्फ points का कठोर summary दिया। सबसे बड़ा बदलाव 5 thinking मॉडल में दिखा। उसने emotional tone या empathy message के बिना सिर्फ दो विकल्प दिए: “1. अगर resolve करने का इरादा हो तो सीमाओं के साथ कोशिश करें / 2. अलग रहना या दूरी चाहिए।” फिर तुरंत चुनने को बोलकर 30-day plan बता दिया। अब conversational warmth चला गया और बस fact-based action plan रह गया, वही भी चुनना पड़ेगा। अब “आपने बहुत मेहनत की”, “ये देखकर लगता है कि आप प्रयास कर रहे हैं” जैसी सहानुभूति लाइनें नहीं हैं। फिर भी काफी focus और practically ठीक-ठाक लगता है।

  • मैं भी 5 series को evaluate कर रहा हूँ और 4o को अभी भी production में रखे हुए हूँ। GPT-5 का vibe निश्चित रूप से अलग है। अभी के लिए कुछ अच्छे improvements हैं, लेकिन 4 से 5 में केवल table mapping से सीधे replace/upgrade नहीं किया जा सकता। एक ही परिणाम और वही लाभ पाने के लिए prompts और output steering को फिर से tune करना पड़ेगा।