核心规格对比

规格GPT-4oGPT-4 Turbo
厂商openaiopenai
版本4oturbo
发布日期2024-05-132023-11-06
上下文窗口128000 tokens128000 tokens
输入模态text, image, audiotext, image
输出模态text, audiotext
许可ProprietaryProprietary
SOC2
HIPAA
GDPR
ISO 27001

基准测试结果

基准GPT-4oGPT-4 Turbo胜出
ARC94.2GPT-4 Turbo
BBH83.178.5GPT-4o
GPQA49.2GPT-4 Turbo
GSM8K95.885.2GPT-4o
HUMANEVAL90.280.5GPT-4o
IFEVAL77.9GPT-4 Turbo
MATH76.650.9GPT-4o
MMLU88.784.4GPT-4o
MUSR61.1GPT-4 Turbo
WINOGRANDE80.8GPT-4 Turbo

定价对比

项目 (每百万Token)GPT-4oGPT-4 Turbo
输入$2.5$10
输出$10$30
缓存读$1.25$0
缓存写$2.5$0

GPT-4o 对比 GPT-4 Turbo

模型概述

GPT-4o 与 GPT-4 Turbo 均为 AI 模型市场的重要选项。本页对比两者在基准、定价与合规性上的差异。

核心规格对比

厂商发布日期上下文窗口许可证
Openai / Openai2024-05-13 / 2023-11-06128K / 128KProprietary / Proprietary

基准测试表现

基准GPT-4oGPT-4 Turbo胜出
ARC94.2B
BBH (BIG-Bench Hard)83.178.5A
GPQA49.2B
GSM8K (Grade School Math 8K)95.885.2A
HumanEval90.280.5A
IFEval77.9B
MATH76.650.9A
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)88.784.4A
MUSR61.1B
WinoGrande80.8B

定价对比

输入输出缓存读取缓存写入
— / —— / —— / —— / —

每百万 token — A / B

优势 & 劣势

GPT-4o

  • ✅ MMLU 得分 88.7,知识推理能力强。
  • ✅ HumanEval 90.2,代码生成能力出色。
  • ✅ GSM8K 95.8,数学推理稳健。
  • ✅ 支持文本、图像、音频多模态输入。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

GPT-4 Turbo

  • ✅ MMLU 得分 84.4,知识推理能力强。
  • ✅ HumanEval 80.5,代码生成能力出色。
  • ✅ GSM8K 85.2,数学推理稳健。
  • ✅ 支持文本、图像、音频多模态输入。
  • ✅ 上下文窗口 128K,支持长文本。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

编辑点评

GPT-4o 与 GPT-4 Turbo 各有侧重。建议根据具体场景(代码、长文本、视觉等)选择,参考上方基准与定价表。

常见问题

哪个模型在代码任务上更优?

参考 HumanEval 基准得分表,得分更高者更适合代码任务。

哪个模型价格更低?

参考上方的定价对比表,输入/输出价格更低者更具成本优势。

上下文窗口哪个更长?

参考核心规格对比表,上下文窗口更大的模型适合长文档处理。

参考文献

编辑点评

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