基准测试表现
| 基准 | 得分 | 单位 | 评测日期 | 备注 | 来源 |
|---|
| MMLU | 82.6 | % | 2024-01-25 | 5-shot | 查看 |
| HUMANEVAL | 80.3 | pass@1 | 2024-01-25 | — | 查看 |
| GSM8K | 82.9 | % | 2024-01-25 | 0-shot CoT | 查看 |
| MATH | 42.3 | % | 2024-01-25 | 0-shot CoT | 查看 |
| BBH | 78.2 | % | 2024-01-25 | 3-shot CoT | 查看 |
| GPQA | 46.8 | % | 2024-01-25 | 0-shot | 查看 |
| IFEVAL | 71.4 | % | 2024-01-25 | prompt_strict | 查看 |
| ARC | 95.5 | % | 2024-01-25 | challenge | 查看 |
| MUSR | 65.8 | % | 2024-01-25 | 0-shot | 查看 |
| WINOGRANDE | 86.6 | % | 2024-01-25 | 0-shot | 查看 |
合规性
- 数据驻留: US
- SOC2: ✓
- HIPAA: ✓
- GDPR: ✓
- ISO 27001: ✓
GPT-4 0125 Preview
模型概述
OpenAI GPT-4 0125 预览版, 128K 上下文, 修复函数调用重复调用问题, 改进代码生成能力。
核心规格
| 厂商 | 版本 | 发布日期 | 上下文窗口 | 输入模态 | 输出模态 | 许可证 |
|---|
| Openai | 4-0125-preview | 2024-01-25 | 128K | text | text | Proprietary |
基准测试表现
| 基准 | 得分 | 单位 | 备注 |
|---|
| MMLU (Massive Multitask Language Understanding) | 82.6 | % | 5-shot |
| HumanEval | 80.3 | pass@1 | — |
| GSM8K (Grade School Math 8K) | 82.9 | % | 0-shot CoT |
| MATH | 42.3 | % | 0-shot CoT |
| BBH (BIG-Bench Hard) | 78.2 | % | 3-shot CoT |
| GPQA | 46.8 | % | 0-shot |
| IFEval | 71.4 | % | prompt_strict |
| ARC | 95.5 | % | challenge |
| MUSR | 65.8 | % | 0-shot |
| WinoGrande | 86.6 | % | 0-shot |
定价
每百万 token
优势
- MMLU 得分 82.6,知识推理能力强。
- HumanEval 80.3,代码生成能力出色。
- 上下文窗口 128K,支持长文本。
劣势
适用场景
- 代码生成与调试
- 长文档摘要
- Agent 工作流与工具调用
参考文献