当前位置: 首页 > article >正文

GPT-4o, GPT 4.5, GPT 4.1, O3, O4-mini等模型的区别与联系

大模型时代浪潮汹涌,作为其中的领军者,OpenAI 其推出的系列模型以强大的能力深刻影响着整个行业,并常常成为业界其他公司对标和比较的基准。因此,深入了解 OpenAI 的大模型,不仅是为了使用它们,更是为了理解当前大模型的能力边界和发展趋势,这对于我们评估和选择其他各类大模型、规划自身的技术路线,都显得尤为必要。

大模型时代,这不再是幻想。然而,OpenAI 的模型家族日益壮大,光是用于推理(Inference)的模型就有好几种,让很多开发者在选择时感到眼花缭乱。如何在众多模型中,为你的研发团队、特别是配合 AI 编程工具的使用场景,选择那个能力最匹配、同时又最具性价比的模型? 这正是本文将重点探讨的问题。

需要注意的是,OpenAI 的模型列表和命名有时会在不同的产品线(如面向企业用户的 ChatGPT Enterprise vs. 面向开发者的 API)或版本迭代中略有差异。本文将结合您提供的资料,尽可能全面地为您梳理并分析主流的 OpenAI 模型,特别是从研发效能和性价比的角度,帮助开发者做出明智的选择。

今天,咱们就来当一回大模型的“选型师”,深入剖析 OpenAI 的这些“武器”,手把手教你如何为你的研发团队选出那个能力炸裂、性价比最高的模型!
OpenAI 的各种大模型

1. 认识你的“武器库”:OpenAI 主要模型速览

根据您提供的参考资料,OpenAI 提供的主要模型(包括一些特定版本或模式)有:

  • GPT-4o (omni):全能多面手 🌟
    • 能力标签: 快、便宜(某些场景下)、原生多模态(文字、语音、图像都能打交道!)、反应迅速。
    • 简单理解: 就像一个博闻广识、反应超快、还能“看听读写”的助理,处理日常文本、代码,甚至理解界面截图都不在话下。
  • GPT-4.5:知识广博的通才 📚
    • 能力标签: 更广泛的知识、更好的语调控制、适合写作、编码和快速解决问题
    • 简单理解: 一位知识渊博、表达能力强,尤其擅长通用文本、快速编码和解答问题的全能型选手。
  • GPT-4 系列(特别是 GPT-4.1 版本):长文本专家 📖
    • 能力标签: 文本理解和生成准确性高、超长的上下文窗口(能“记住”海量信息!)
    • 简单理解: 一位严谨细致的“读书人”和“代码审计员”,尤其擅长处理几十页的技术文档、几万行的复杂代码库。(注:GPT-4.1 可能是 GPT-4 系列的特定版本或代称,与 GPT-4.5 可能在侧重上有所不同。
  • o4-mini:快速推理的性价比之王 💡
    • 能力标签: 快、成本极低、适合高频推理、擅长处理代码、数学和视觉任务的快速判断。
    • 简单理解: 一位计算速度飞快、价格亲民的“小算盘”,尤其适合需要大量快速逻辑判断的场景。
  • o4-mini-high:增强版技术助手 🔬
    • 能力标签: 在 o4-mini 基础上提供额外的深度,适合更详尽的技术回答。
    • 简单理解: 是 o4-mini 的一个升级,在需要更深入理解技术细节时表现更好。
  • o3:深度推理与 Agent 大脑 🧠
    • 能力标签: 最强大的引擎,擅长复杂、多步骤的分析和推理,适合构建自动化 Agent。
    • 简单理解: 一位思维缜密的问题解决专家,能帮你分析问题的根源、规划执行步骤,解决最棘手的技术难题。
  • o1-pro:历史悠久的分析引擎 📈
      <

相关文章:

GPT-4o, GPT 4.5, GPT 4.1, O3, O4-mini等模型的区别与联系

大模型时代浪潮汹涌,作为其中的领军者,OpenAI 其推出的系列模型以强大的能力深刻影响着整个行业,并常常成为业界其他公司对标和比较的基准。因此,深入了解 OpenAI 的大模型,不仅是为了使用它们,更是为了理解当前大模型的能力边界和发展趋势,这对于我们评估和选择其他各类…...

Harness: 全流程 DevOps 解决方案,让持续集成如吃饭般简单

引言 在当今快速发展的软件开发世界中,高效的 DevOps 工具变得越来越重要。Harness 作为一个开源的运维平台,为开发和运维团队提供了从代码托管到 CI/CD 的全流程解决方案,同时实现自动化的开发环境和制品管理。这种集中化的工具可以显著减少运维难度,提高团队效率,真正解…...

Kubernetes生产实战(十二):无工具容器网络连接数暴增指南

当线上容器突然出现TCP连接数暴涨&#xff0c;而容器内又没有安装任何调试工具时&#xff0c;如何快速定位问题&#xff1f;本文将分享一套经过大型互联网公司验证的排查方案&#xff0c;涵盖从快速应急到根因分析的全流程。 一、快速锁定问题容器 查看pod 连接数方式&#x…...

MySQL的Order by与Group by优化详解!

目录 前言核心思想&#xff1a;让索引帮你“排好序”或“分好组”Part 1: ORDER BY 优化详解1.1 什么是 Filesort&#xff1f;为什么它慢&#xff1f;1.2 如何避免 Filesort&#xff1f;—— 利用索引的有序性1.3 EXPLAIN 示例 (ORDER BY) Part 2: GROUP BY 优化详解2.1 什么是…...

Spring MVC中跨域问题处理

在Spring MVC中处理跨域问题可以通过以下几种方式实现&#xff0c;确保前后端能够正常通信&#xff1a; 方法一&#xff1a;使用 CrossOrigin 注解 适用于局部控制跨域配置&#xff0c;直接在Controller或方法上添加注解。 示例代码&#xff1a; RestController CrossOrigin…...

软件测试——用例篇(3)

目录 一、设计测试用例的具体方法 1.1等价类 1.1.1等价类概念介绍 1.1.2等价类分类 1.2边界值 1.2.1边界值分析法 1.2.2边界值分类 1.3正交法 1.3.1正交表 1.3.2正交法设计测试用例步骤 1.4判定表法 1.4.1判定表 1.4.2判定表方法设计测试用例 1.5 场景法 1.6错误…...

在 Win11 下安装 Wireshark 的详细步骤

目录 一、了解 Wireshark1. 作用和功能2. 使用步骤 二、下载安装包三、运行安装包四、使用 Wireshark1. 抓包2. 窗口介绍3. 过滤器&#xff08;显示 / 捕获过滤器&#xff09;4. 保存过滤后的报文1&#xff09;显示过滤器表达式&#xff08;了解&#xff09;2&#xff09;过滤表…...

AI编程: 使用Trae1小时做成的音视频工具,提取音频并识别文本

背景 在上个月&#xff0c;有网页咨询我怎么才能获取视频中的音频并识别成文本&#xff0c;我当时给他的回答是去问一下AI&#xff0c;让AI来给你答案。 他觉得我在敷衍他&#xff0c;大骂了我一顿&#xff0c;大家觉得我的回答对吗&#xff1f; 小编心里委屈&#xff0c;我…...

区块链技术中的Java SE实战:从企业级应用到5大核心问题解析

区块链技术中的Java SE实战&#xff1a;从企业级应用到5大核心问题解析 问题1&#xff1a;如何在Java SE中实现区块链的基本数据结构&#xff1f; 回答1&#xff1a; 区块链的核心数据结构是链式区块&#xff0c;每个区块包含数据、哈希值以及前一个区块的哈希值。以下是一个…...

RTC实时时钟DS1337S/PT7C4337WEX国产替代FRTC1337S

NYFEA徕飞公司的FRTC1337S串行实时时钟是一种低功耗时钟/日历&#xff0c;被设计成可以无缝替代市场上流行的DS1337S和PT7C4337WEX(SOP8)两种型号, 具有两个可编程的时钟闹钟和一个可编程方波输出。 地址和数据通过2线双向总线串行传输。时钟/日历提供秒、分钟、小时、天、日期…...

Vue3.5 企业级管理系统实战(十七):角色管理

本篇主要探讨角色管理功能&#xff0c;其中菜单权限这里先不实现&#xff0c;后续在菜单管理中再进行实现。接口部分依然是使用 Apifox mock 的。 1 角色 api 在 src/api/role.ts 中添加角色相关 api&#xff0c;代码如下&#xff1a; //src/api/role.ts import service fro…...

QTableWidget实现多级表头、表头冻结效果

最终效果&#xff1a; 实现思路&#xff1a;如果只用一个表格的话写起来比较麻烦&#xff0c;可以考虑使用两个QTableWidget组合&#xff0c;把复杂的表头一个用QTableWidget显示&#xff0c;其他内容用另一个QTableWidget。 #include "mainwindow.h" #include &qu…...

A2A大模型协议及Java示例

A2A大模型协议概述 1. 协议作用 A2A协议旨在解决以下问题&#xff1a; 数据交换&#xff1a;不同应用程序之间的数据格式可能不一致&#xff0c;A2A协议通过定义统一的接口和数据格式解决这一问题。模型调用&#xff1a;提供标准化的接口&#xff0c;使得外部应用可以轻松调…...

单脉冲前视成像多目标分辨算法——论文阅读

单脉冲前视成像多目标分辨算法 1. 论文的研究目标及实际意义1.1 研究目标1.2 实际问题与产业意义2. 论文的创新方法及公式解析2.1 核心思路2.2 关键公式与模型2.2.1 单脉冲雷达信号模型2.2.2 匹配滤波输出模型2.2.3 多目标联合观测模型2.2.4 对数似然函数与优化2.2.5 MDL准则目…...

CMake 入门实践

CMake 入门实践 第一章 概念与基础项目1.1 CMake 基础认知1.2 最小 CMake 项目1.3 构建流程验证 第二章 多文件项目管理2.1 项目结构2.2 源码示例2.3 CMake 配置 第三章 库文件管理实战3.1 项目结构3.2 核心配置3.3 接口设计 第四章 构建类型与编译优化4.1 构建类型配置4.2 构建…...

异地多活单元化架构下的微服务体系

治理服务间的跨IDC调用&#xff0c;而数据库层面还是要跨IDC 服务注册中心拆开、 金融要求&#xff0c;距离太远&#xff0c;异地备库&#xff0c;如果延迟没读到数据就可能有资损&#xff0c;IDC3平时不能用&#xff0c;IDC1挂了还是有数据同步问题&#xff0c;IDC3日常维护…...

HarmonyOS NEXT——DevEco Studio的使用(还没写完)

一、IDE环境的搭建 Windows环境 运行环境要求 为保证DevEco Studio正常运行&#xff0c;建议电脑配置满足如下要求&#xff1a; 操作系统&#xff1a;Windows10 64位、Windows11 64位 内存&#xff1a;16GB及以上 硬盘&#xff1a;100GB及以上 分辨率&#xff1a;1280*8…...

《Python星球日记》 第46天:决策树与随机森林

名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》 创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder😊) 专栏:《Python星球日记》,限时特价订阅中ing 目录 一、前言二、决策树算法原理1. 决策树简介2. 决策树的分裂准则(1) 信息熵与信息增益(2) 基尼不纯…...

Windows系统Jenkins企业级实战

目标 在Windows操作系统上使用Jenkins完成代码的自动拉取、编译、打包、发布工作。 实施 1.安装Java开发工具包&#xff08;JDK&#xff09; Jenkins是基于Java的应用程序&#xff0c;因此需要先安装JDK。可以从Oracle官网或OpenJDK下载适合的JDK版本。推荐java17版本&#x…...

C# 方法(ref局部变量和ref返回)

>本章内容: 方法的结构 方法体内部的代码执行 局部变量 局部常量 控制流 方法调用 返回值 返回语句和void方法 局部函数 参数 值参数 引用参数 引用类型作为值参数和引用参数 输出参数 参数数组 参数类型总结 方法重载 命名参数 可选参数 栈帧 递归 ref局部变量和ref返回 …...

C# 引用类型作为值参数与引用参数的区别

在编程中&#xff0c;我们常常需要处理引用类型对象&#xff0c;而将引用类型对象作为参数传递给方法时&#xff0c;有值参数和引用参数这两种方式&#xff0c;它们在方法内部操作时会产生不同的结果。下面就来详细分析这两种情况。 引用类型对象作为值参数传递 当我们把引用…...

滑动窗口,438找出字符串中所有字母的异位词

1.题目 2.解析 这道题我们用滑动窗口来实现&#xff0c;加上哈希表和vector容器的使用来实现这道题目&#xff0c;每次滑动之后我们都对其和答案进行比较&#xff0c;如果全部相等我们返回left&#xff0c;不相等继续滑动即可。 本质就是我们把p中相同数量的字母框起来&#…...

「国产嵌入式仿真平台:高精度虚实融合如何终结Proteus时代?」——从教学实验到低空经济,揭秘新一代AI赋能的产业级教学工具

引言&#xff1a;从Proteus到国产平台的范式革新 在高校嵌入式实验教学中&#xff0c;仿真工具的选择直接影响学生的工程能力培养与创新思维发展。长期以来&#xff0c;Proteus作为经典工具占据主导地位&#xff0c;但其设计理念已难以满足现代复杂系统教学与国产化技术需求。…...

《Python星球日记》 第52天:反向传播与优化器

名人说&#xff1a;路漫漫其修远兮&#xff0c;吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》 创作者&#xff1a;Code_流苏(CSDN)&#xff08;一个喜欢古诗词和编程的Coder&#x1f60a;&#xff09; 目录 一、引言二、反向传播算法原理简述1. 什么是反向传播&#xff1f;2. 从数学角度…...

Java常用类概述

Java常用类概述 一、字符串三剑客1. String&#xff08;不可变字符串&#xff09;2. StringBuilder&#xff08;可变&#xff0c;线程不安全&#xff09;3. StringBuffer&#xff08;可变&#xff0c;线程安全&#xff09; 二、日期时间类&#xff08;重点掌握新版API&#xff…...

在现代Web应用中集成 PDF.js (pdfjs-dist 5.2 ESM): 通过 jsdelivr 实现动态加载与批注功能的思考

PDF 文档在现代 Web 应用中越来越常见&#xff0c;无论是作为文档预览、报告展示还是在线编辑的载体。Mozilla 的 PDF.js 是一个功能强大的 JavaScript 库&#xff0c;它使得在浏览器端渲染和显示 PDF 文件成为可能&#xff0c;无需依赖原生插件。 本文将深入探讨如何在你的项…...

C++STL——priority_queue

优先队列 前言优先队列仿函数头文件 前言 本篇主要讲解优先队列及其底层实现。 优先队列 优先队列的本质就是个堆&#xff0c;其与queue一样&#xff0c;都是容器适配器&#xff0c;不过优先队列是默认为vector实现的。priority_queue的接口优先队列默认为大根堆。 仿函数 …...

没有 Mac,如何把 iOS App 成功上架?

开发者的 iOS 上架折腾记&#xff1a;没有 Mac&#xff0c;也能搞定&#xff1f; 最近在帮朋友把一个跨平台 Flutter 项目上架到 App Store&#xff0c;结果被 iOS 上架的那套流程卡得头都大了。其实这也不是第一次碰壁了——每次到“申请证书 打包 上传”的时候&#xff0c…...

C++ Vector深度易错点指南(临时抱佛脚)(基础用法;进阶;高级;实战)

Vector 1. Vector 基础概念1.1 内存结构1.2 初始化方法2.1 访问方式对比2.2 遍历流程3.1 扩容流程3.2 迭代器失效3.2.1 插入操作导致迭代器失效3.2.2 删除操作导致迭代器失效3.2.3 避免迭代器失效的建议4.1 排序与去重排序去重性能分析4.2 查找与条件删除查找条件删除性能分析5…...

深入解析WPF中的3D图形编程:材质与光照

引言 在Windows Presentation Foundation (WPF) 中创建三维(3D)图形是一项既有趣又具有挑战性的任务。为了帮助开发者更好地理解如何使用WPF进行3D图形的渲染&#xff0c;本文将深入探讨GeometryModel3D类及其相关的材质和光源设置。 1、GeometryModel3D类简介 GeometryMode…...