GPT 4o Mini、GPT 4o、GPT 4和GPT 3.5全面对比!

[Tina Huang]

大家都对Claude3这样强大的AI工具充满兴趣。但是，注册Claude3的过程可能比较复杂，需要海外IP、邮箱和手机号等条件。不如我们换个思路，试试Anakin AI吧！Anakin AI是一个优秀的AI助手平台，它不仅能让你轻松体验到Claude的强大功能，还提供了更便捷的使用方式。无需繁琐的注册流程，你就可以直接开始与AI对话，享受智能交互带来的乐趣和效率提升。Anakin AI的界面友好、操作简单，而且完全中文化，非常适合国内用户。它集成了多个顶级AI模型，包括GPT-4, GPT-4o Mini, Claude 3.5 Sonnet，让你可以在一个平台上体验不同AI的特点。所以，何不现在就去尝试Anakin AI呢？它将为你打开AI世界的大门，让你轻松享受到最先进的AI技术带来的便利。不要被复杂的注册流程所困扰，选择Anakin AI，让智能交互变得简单而有趣！

Anakin.AI

人工智能领域正在经历一场革命性的变革，OpenAI作为行业领导者不断推出新的语言模型，为用户提供更强大、更智能的AI体验。本文将全面对比GPT 4o Mini、GPT 4o、GPT 4和GPT 3.5这四款备受关注的模型，深入分析它们的性能、功能和应用场景，帮助您更好地了解和选择适合自己需求的AI工具。模型概览

1. GPT 4o Mini：
   • 发布日期：2024年7月18日
   • 上下文窗口：128K tokens
   • 最大输出：16.4K tokens
   • 定位：高性价比的小型模型
2. GPT 4o：
   • 发布日期：2024年（具体日期未公开）
   • 上下文窗口：128K tokens
   • 最大输出：未公开
   • 定位：GPT-4的优化版本
3. GPT 4：
   • 发布日期：2023年3月14日
   • 上下文窗口：8K tokens（后续版本扩展到32K）
   • 最大输出：根据版本不同，从4K到32K不等
   • 定位：OpenAI最先进的大型语言模型
4. GPT 3.5：
   • 发布日期：2022年11月28日
   • 上下文窗口：4,096 tokens
   • 最大输出：4,096 tokens
   • 定位：广泛应用的通用型AI模型

性能对比

1. 基准测试成绩

MMLU（多任务语言理解）测试：

• GPT 4o Mini：82.0（5-shot）
• GPT 4o：未公开，预计高于GPT 4
• GPT 4：86.4
• GPT 3.5：70.0（5-shot）

MMMU（多学科多模态基准测试）：

• GPT 4o Mini：59.4
• GPT 4o：未公开，预计接近或超过GPT 4
• GPT 4：62.4
• GPT 3.5：未公开

HellaSwag（常识推理）：

• GPT 4o Mini：未公开
• GPT 4o：未公开，预计接近GPT 4
• GPT 4：95.3
• GPT 3.5：85.5（10-shot）

2. 数学和编程能力

MGSM（数学推理）：

• GPT 4o Mini：87.0%
• GPT 4o：未公开，预计接近或超过GPT 4
• GPT 4：89.9%
• GPT 3.5：71.7%

HumanEval（编程能力）：

• GPT 4o Mini：未公开
• GPT 4o：未公开，预计接近GPT 4
• GPT 4：67.0%
• GPT 3.5：48.1%

3. 多模态能力

GPT 4o Mini和GPT 4o都支持文本和视觉输入，未来还将支持视频和音频。GPT 4同样具备多模态能力，而GPT 3.5仅限于文本处理。价格对比

1. GPT 4o Mini：
   • 输入：每百万tokens $0.15
   • 输出：每百万tokens $0.60
2. GPT 4o：
   • 价格未公开，预计介于GPT 4o Mini和GPT 4之间
3. GPT 4：
   • 输入：每百万tokens $10.00
   • 输出：每百万tokens $30.00
4. GPT 3.5：
   • 输入：每百万tokens $0.50
   • 输出：每百万tokens $1.50

从价格来看，GPT 4o Mini是目前最经济实惠的选择，比GPT 3.5便宜60%以上，比GPT 4便宜近50倍。应用场景分析

1. GPT 4o Mini：
   • 适合需要大量API调用的应用
   • 需要处理大量上下文信息的场景
   • 实时客户支持聊天机器人
   • 预算有限但需要高质量AI服务的中小企业
2. GPT 4o：
   • 需要GPT 4级别性能但对成本敏感的企业
   • 复杂的多模态任务处理
   • 高级自然语言处理和生成任务
3. GPT 4：
   • 需要最高级AI能力的大型企业
   • 复杂的研究和开发项目
   • 高要求的创意和分析任务
4. GPT 3.5：
   • 一般性的文本处理和生成任务
   • 个人用户和小型项目
   • 对性能要求不是特别高的应用场景

优势与局限性

1. GPT 4o Mini：
   优势：

• 性价比极高
• 大幅提升的上下文窗口（128K tokens）
• 多模态能力
• 低延迟，适合实时应用

局限性：

• 在某些复杂任务上可能不如GPT 4
• 数值推理能力有待提高

2. GPT 4o：
   优势：

• 预期性能接近或超过GPT 4
• 优化后的处理效率和响应速度
• 强大的多模态能力

局限性：

• 具体性能和价格尚未完全公开
• 可能仍然较为昂贵

3. GPT 4：
   优势：

• 目前最强大的通用AI模型
• 卓越的推理和创造能力
• 广泛的知识覆盖范围

局限性：

• 价格昂贵
• 对计算资源要求高

4. GPT 3.5：
   优势：

• 稳定可靠的性能
• 广泛的应用生态系统
• 相对较低的使用成本

局限性：

• 在复杂任务上表现不如新一代模型
• 上下文窗口较小

未来展望随着AI技术的快速发展，我们可以预见：

1. 模型性能将继续提升，同时成本会进一步降低。
2. 多模态能力将成为标准配置，支持更丰富的输入和输出形式。
3. 特定领域的优化模型可能会出现，以满足不同行业的专业需求。
4. AI模型的使用将更加普及，成为各类应用和网站的标准组件。