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PG电子APP永别了GPT-4!

2025-04-20 15:43:58
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PG电子APP永别了GPT-4!

  【新智元导读】GPT-4时代,落幕了!它将被GPT-4o完全取代。而下周,我们也极有可能迎来GPT-4.1、o3 满血版以及o4-mini这些新模型。大模型进化史,再次迎来关键节点。

  不过,怀念GPT-4的用户们也不必悲伤,它仍然可以通过OpenAI API继续使用。

  不过,在GPT-4退役之前,人们的注意力很可能就会转向ChatGPT的新模型。

  遥想2023年3月14日,GPT-4正式发布,席卷全球,在全球掀起滔天巨浪,然后在两年内,引爆了全球AI大模型的寒武纪大爆发。

  它的出现,开启了一个全新的时代,见证了一场技术井喷的大爆发,铺垫了后续无数OpenAI大模型的繁荣。

  Perplexity CEO Aravind Srinivas最近表示,AI的进步已经跨越了临界点——三个月的时间,仿佛就已经跳过了一章历史。

  的确,就在过去短短三个月里,我们迎来了DeepSeek R1、原生图像生成、o3-mini等重磅炸弹,如今2025年也不过刚过去了四个月。

  昨天的更新日志中,OpenAI表示,现在GPT-4o已经成为了GPT-4合格的继任者。

  近期的升级,提升了它的指令跟随、问题解决和对话流畅性。评估中,GPT-4o在写作、编码、STEM等方面始终优于GPT-4。

  当时,它在ChatGPT和微软的Copilot网页版聊天机器人中上线,引起全网惊呼。

  这个模型具备多模态能力,能同时理解图像和文本,正式开启了AI「看图说话」的时代,这在OpenAI的模型中尚属首次,可谓石破天惊。

  它在数学、医学、法律之类的考试中击败大多数人类;在SAT、LSAT、美国律师资格考试中交出惊人答卷,能达到TOP 10%。

  从此,大模型能力的阈值彻底提升至可用级,引爆了全球的AI应用生态,将生成式AI市场从百亿规模推升至万亿的量级。

  它推动了Code Interpreter的诞生,为开发者提供了无限助力,间接推动了开源生态。

  那时,几乎每天一个劲爆消息。那是OpenAI的高光时刻,它的一举一动都牵动着全世界的目光。

  当时,全网都在猜测GPT-4的训练成本。后来奥特曼透露,GPT-4的训练成本超过了1亿美元。

  终于,在23年11月,速度更快、成本更低的GPT-4 Turbo上线,接替了它的地位。

  其中,作为多模态模型GPT-4o改进版的GPT-4.1,最快将在下周面世。

  目前,AI工程师Tibor Blaho已经在ChatGPT网页代码中发现了对这些模型的引用。

  不过,GPT-4.5都来了,为什么下一个却是GPT-4.1?这个越来越倒退的命名规则,实在令人摸不到头脑。

  它在OpenAI大模型谱系上,实在有点前不着村后不着店,不知该放在什么位置。

  有人赞叹道:看到从GPT-1到o系列以及更高级别的演变,展示了不断增加的复杂性和能力。这就像观察人工智能的进化史!

  比如有人发现,在ChatGPT的模型列表中,竟然已经出现了GPT-4.1这个选项。

  因此大家确认,这名网友并没有撒谎,或伪造截图,因为顺着这个对话链接检查,会发现model-slug确实是GPT-4.1。

  此外,也有网友推测,奥特曼口中的「Quasars Alpha」,就是GPT-4.1。

  知情人士透露,由于Meta、谷歌、xAI这些对手逼得实在太紧,OpenAI为了保持自己的技术优势并从中获利,不得不加快模型的发布速度。

  为此,曾经需要数月时间进行的模型「评估」——测试模型的风险和性能,如今已被压缩到了只有短短的几天。

  比如即将退役的GPT-4,就有着长达6个月的评估期。其中一些危险能力,正是在测试进行了两个月后才被发现的。

  此前,OpenAI曾承诺构建定制版的模型来评估潜在的滥用风险,例如是否可能助长生物病毒提高传播能力。

  但这种方法成本很高,不仅要聘请外部专家,还要创建诸如病毒学这类的专业信息数据集,并将其「喂」给模型来进行微调,消耗大量的工程师和计算资源。

  很明显,OpenAI不想在这件事上花太多精力——他们只对能力较弱的旧模型做了微调,没有用到更强、更先进的模型上。

  比如,在1月份发布的o3-mini安全与性能报告中,只提到了GPT-4o只会在微调后才能执行某项生物学任务。至于o1和o3-mini如何,OpenAI却只字未提。

  另外,还有一个令人担忧的问题是,安全测试针对的并不是最终向公众发布的模型,而是更为早期的「检查点」(checkpoints)。在这之后,模型还会继续更新来提升性能和能力。

  面对这些质疑,OpenAI回应称,其评估流程已通过引入自动化测试等方式提高了效率,从而缩短了所需时间。

  「虽然目前还没有一套公认的方案,但OpenAI采用的方法肯定是最优的,并且已在报告中公开透明地进行了说明。」

  此外,OpenAI还表示,测试所用的检查点与最终发布的版本「基本一致」。

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