就在刚刚美国时间2月27日 OpenAI发布了最新的模型ChatGPT4.5

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就在刚刚美国时间2月27日

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OpenAI发布了最新的模型ChatGPT4.5

以下内容由GPT-4.5撰写

GPT-4.5 与 GPT-4o 在五个关键领域的性能对比

1. 编程能力（代码优化与逻辑推理）

GPT-4.5 在编程任务上表现出更强的代码生成和调试能力。基准测试显示，GPT-4.5 在复杂编程挑战中的完成率更高，例如在竞争性编程评估（SWE-Lancer Diamond）中取得了领先成绩。它在多步骤的代码生成和自动化任务上具备更好的代理式推理能力，能够规划复杂的编程步骤。此外，GPT-4.5 对代码错误的识别和修复也有所改进，在修复实际代码问题的测试中表现优于 GPT-4o 。这一系列提升得益于GPT-4.5更大的训练规模和模式识别能力，帮助它更有效地优化代码结构、减少逻辑漏洞。

具体案例方面，GPT-4.5 编写复杂算法时展现出更强的逻辑推理和优化意识。例如，在求解高难度算法问题（如路径规划或动态规划）时，GPT-4.5 往往可以给出更高效的解法，减少不必要的计算步骤。相比之下，GPT-4o 虽然也能生成可行的代码，但可能在优化上不如GPT-4.5敏锐，生成的解决方案有时包含冗余步骤。又如，当用户提供一段存在漏洞的代码请模型调试时，GPT-4.5 往往可以准确定位潜在的边界条件错误或算法漏洞，并给出修改建议；而 GPT-4o 往往提供较为笼统的建议，可能无法一下子 pinpoint 问题所在。这种差异也反映在数学和逻辑任务上：在高级数学推理基准中，GPT-4.5 的得分比 GPT-4o 提升了约27%，显示其逻辑严谨性显著增强。总的来说，GPT-4.5 在编程领域具备更强的代码优化和错误修复能力，使其能更高效地解决复杂编程难题。

2. 创意写作（故事、诗歌和文案）

在创意内容创作方面，GPT-4.5 相较 GPT-4o 有明显提升。GPT-4.5 拥有更丰富的写作风格和更高的语言流畅度，能够根据上下文展现出更人性化的笔触和个性。测试表明，人类评估者在创造性任务上更偏好GPT-4.5的输出（偏好率约56.8%），这表明新模型在故事构思、文风和创意表达上更胜一筹。OpenAI 官方也指出，GPT-4.5 具有更强的审美直觉和创造力，在帮助用户进行写作和设计方面表现出色。与之相比，GPT-4o 的创作虽然合乎语法和逻辑，但在细腻程度、情感共鸣和新颖度上略显逊色。

具体而言，GPT-4.5 在故事和诗歌等创作任务中展现出更好的情节连贯性和语言优美度。例如，让两种模型分别续写一个奇幻故事的片段，GPT-4.5 往往能保持角色性格的一致，并让剧情发展合情合理又引人入胜；它可能会在故事中埋下伏笔、呼应开头，使全文结构更紧凑。而 GPT-4o 的续写可能在某些细节上缺乏想象力，剧情推进略显平淡，偶尔出现细节前后不一致的情况。在诗歌创作中，GPT-4.5 擅长运用富有意象的比喻和节奏感，语言更富诗意和感染力；相比之下，GPT-4o 的诗歌用词相对直白，艺术表现力稍弱。一些用户反馈也印证了这种差异：GPT-4.5 的文本风格更加自然顺畅，对话感觉更像是真人创作而非机器自动补全。总体来说，GPT-4.5 提升了创意写作的质量，无论是故事情节的设计还是文案的说服力，都比GPT-4o更上一层楼。

3. 专业知识问答（医学、法律、金融领域）

在医学、法律、金融等专业问答场景中，GPT-4.5 的知识准确性和推理深度相对于 GPT-4o 有显著进步。由于训练数据更广泛和更新，GPT-4.5 拥有更全面且最新的专业知识储备，能够提供更准确的答案。更重要的是，GPT-4.5 幻觉（胡编乱造）率大幅降低，仅约37.1%，明显优于GPT-4o接近60%的幻觉概率。实际测试中，这带来了专业问答可靠性的提高：在人类评测的专业领域问题上，GPT-4.5 的回答有63.2%的概率胜过GPT-4o 。例如，在涉及医学诊断、法律分析等复杂问答时，GPT-4.5 更能根据事实和权威资料做出推理，而非凭空臆测答案。这一点从一个事实问答基准PersonQA的得分就可见一斑——GPT-4.5 在该测试中准确率达78%，远高于GPT-4o的28%，呈现出对专业知识掌握的飞跃。

GPT-4.5 对细节的把握和推理能力，使其在专业领域的回答更具深度。比如在医学问答中，用户询问某疾病的治疗方案，GPT-4.5 往往会给出基于最新临床指南的建议，明确区分初步护理和进一步医疗措施，并提醒用户咨询医生；相比之下，GPT-4o 可能提供一般性的治疗措施，遗漏最新的疗法或细微的注意事项。在法律领域，若被问及合同法中“无效”和“可撤销”的区别，GPT-4.5 会准确引用法律定义和典型案例，层次分明地解释区别，并在适当时给予免责声明以避免法律责任。反观 GPT-4o，它的回答可能较笼统，甚至可能张冠李戴引用错误的法条。由于幻觉现象减少，GPT-4.5 更少提供自信但错误的回答，这使其在专业场景下更可信。例如，有用户请求金融建议，GPT-4.5 会谨慎地提供经过推敲的分析，引用可靠的数据趋势；而 GPT-4o 有时可能给出不准确的财经数据引用或者过时的信息。整体来看，GPT-4.5 在医学、法律、金融等专业问答中的准确性和推理深度都有了质的提升，为用户提供了更加可靠和详尽的解答。

4. 多模态处理（图像、音频、视频理解）

在多模态能力上，GPT-4.5 相比 GPT-4o 也有所增强。两代模型都具备图像输入能力，即可以解析用户提供的图片并回答相关问题，但 GPT-4.5 在这方面的表现更加出色。基准测试表明，GPT-4.5 在文本+图像混合理解任务上的得分略高于 GPT-4o（提升约5% ），能更准确地将视觉信息与文本语义结合。这意味着 GPT-4.5 更善于从图像中提取细节并理解其含义：比如读取图表数据、识别照片中的物体场景，甚至根据图片内容进行推理。值得注意的是，GPT-4.5 已经支持用户上传文件和图片作为输入，这拓展了与模型交互的形式。相反，GPT-4o 尽管在技术上具备多模态能力，但在细节理解上略逊一筹，例如可能对复杂图像的某些细节关注不足。两者目前对于语音和视频的直接解析都不支持——GPT-4.5 虽引入了多模态，但尚未开放语音模式和视频理解功能（GPT-4o 在这方面同样有限）。因此在音频、视频内容的处理上，两代模型现阶段表现相当，主要依赖将音频转写成文本后再分析，或由用户提供对视频的文字描述进行回答。

举例来说，如果用户提供一张复杂的插图并提问其中发生了什么，GPT-4.5 能够更全面地描述图中场景：识别出多个人物的动作、表情以及环境细节，并推测出图像背后的情节含义。而 GPT-4o 可能只能部分识别图中的要素，对隐含的关系或故事情境理解不够深入。再比如，在视觉问答(VQA)任务中，给模型一张包含统计图表的图片并询问结论，GPT-4.5 可以准确解读图表数据并给出结论性的回答，而 GPT-4o 可能对数据的细微差异考虑不周，导致回答不够精确。的评测结果也支持这一点：GPT-4.5 在多模态融合理解上全面优于上一代模型。总的来说，虽然 GPT-4.5 和 GPT-4o 都能处理图像与文本混合的任务，但 GPT-4.5 在视觉数据解析和图像理解的准确度上更进一步，为用户提供了更可靠的多模态交互体验。

5. 实时交互（连续对话与上下文引导）

在持续对话和交互体验方面，GPT-4.5 更加贴近人与人对话的感觉。OpenAI 的联合创始人萨姆·阿尔特曼表示，GPT-4.5 是第一个让他感觉“真正在与一个深思熟虑的人交谈”的模型，可以给出发人深省的建议。这得益于GPT-4.5对对话上下文和语气的把握更加出色：它被设计得更加善解人意，能够根据用户的情绪和意图调整回应风格，让对话自然流畅且富有同理心。相比之下，GPT-4o 在上下文理解和情感拿捏上稍显生硬，回复往往中规中矩，缺少引导对话的主动性。GPT-4.5 对细微语境和潜在需求的理解使其更善于持续对话：它可以记住用户先前提过的细节，在后续交流中引用这些信息，并适时提出问题引导话题深入。这种改进让 GPT-4.5 在长对话中不容易偏题，互动过程中更显得像一个贴心、善解人意的对话伙伴。

举一个具体案例，当用户在聊天中流露出负面情绪时，两代模型的反应有明显区别：假如用户说“我考试失败了，心情很低落”，GPT-4.5 会首先表达安慰和同情，回应如“很抱歉听到这个消息…这只是人生中的一个时刻，并不代表你的能力。你想聊聊发生了什么，还是需要点别的话题来分散注意力？我都在这儿陪着你。” 。可以看到，GPT-4.5 主动询问用户的需求，邀请进一步对话，以体现对用户情绪的关注和支持。而面对同样的话语，GPT-4o 的回复则相对理性疏离，可能直接列出一系列建议，例如“一、反思问题出在哪里（如准备不足或时间管理问题）；二、寻求他人支持；三、与老师沟通找出改进方法……” 。GPT-4o 的回答虽然有用但像是在说教，缺乏情感温度，也没有给用户进一步表达的空间。这种差异体现出 GPT-4.5 更高的情商(EQ) 和对上下文的拿捏：它知道何时提供建议，何时静心倾听。在持续对话中，GPT-4.5 会根据上下文动态调整回应长度和详略——当检测到用户只需要简短确认时，它会简明扼要；当用户求知若渴时，它又愿意详细解释。这种实时调节能力使得 GPT-4.5 在对话中更加主动引导且富有人情味，用户体验显著提升。

综上所述，GPT-4.5 在这五个关键领域相对于 GPT-4o 都展现了明显的改进。从代码能力到创意写作，从专业问答到多模态理解，再到对话交互，GPT-4.5 更加高效、智能且贴近人类思维和沟通方式。这些进步使其在实际应用中能够提供更优质的服务，充分展现了新一代大型语言模型在各方面的卓越性能和改进点。

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