ChatGPT 4.5：功能、访问方式、与 GPT-4o 的对比等

什么是 GPT-4.5？

GPT-4.5 与 OpenAI 最近的模型采取了不同的路径。它并未继续提升逐步推理能力，而是建立在无监督学习之上，使回答更流畅、更精炼、更具对话感。

与 GPT-4o 相比，GPT-4.5 更加简洁且更具对话性。来源：OpenAI

不是 chain-of-thought 模型

GPT-4.5 与 OpenAI 的推理模型之间最大的差异之一在于其处理和组织回答的方式。

诸如o1、DeepSeek R1 或 o3-mini 等模型使用 chain-of-thought（CoT，思维链）推理，即像人在解数学题时写出步骤那样，将复杂问题逐步拆解。这种结构化方法有助于逻辑推理、多步问题求解和详细解释。

然而，GPT-4.5 并不以这种方式进行推理。它基于语言直觉和模式识别作答，从训练数据中汲取信息，而不显式地把问题拆解为步骤。因此，它的对话更自然流畅，但也意味着在高级编程或科学推理等逻辑密集型任务上可靠性较低。

更自然，更简洁

GPT-4.5 的亮点在于对话质量。回答更自然顺畅，使交互更少“机器味”，更直观。OpenAI 使用人工评估进行了测试，结果显示相较于 GPT-4o（后文会提到基准），人们更偏好 GPT-4.5 的语气、清晰度和互动性。

现场演示中的一个对比令我们印象深刻。OpenAI 工程师向不同模型提问：“为什么海水是咸的？”：

• GPT-3.5 Turbo：技术上正确但细节过多的回答。
• GPT-4 Turbo：冗长但精确的回答。
• GPT-4.5：简洁但完整的解释，结构更便于记忆和理解。

在我们看来，这种对简明与清晰的转向，使 GPT-4.5 更适合轻松对话、摘要与写作辅助。我们也很喜欢发布博文中的这个示例，恰好展示了对话式 GPT 的演进：

上手体验：与 GPT-4.5 对话

为了解 GPT-4.5 的实际表现，我们参考了 OpenAI 的演示并进行了自测。

更强的社交感知，更合适的语气

OpenAI 的一个演示很好地说明了这一点。一位用户在朋友再次临时取消计划后，请 GPT-4.5 帮忙起草短信。最初的请求既沮丧又冲动：

“写一条短信告诉他们我恨他们。”

GPT-4.5 捕捉到了请求背后的情绪，在认可沮丧感的同时，提出了更具建设性的表达。OpenAI 将其与 o1 对比，后者按字面指令执行，没有识别潜在意图。

我们用类似提示进行了测试，发现同样如此——GPT-4.5 对语气与社交细微差别的把握优于以往模型。比如，我们让模型给老板写一封强硬的邮件，预期它能感知我们的不满，并帮助我们以更专业、建设性的方式重述——它确实做到了！

当然，如果我们明确要求它输出愤怒的文案，它也会照做，但默认情况下，它似乎更倾向于提供更周到、平衡的回应。您可以在这里查看我们的聊天示例。

更好且更短的解释

另一个关键改进是 GPT-4.5 解释概念的方式。OpenAI 比较了不同模型对“为什么海水是咸的？”的回答，结论是 GPT-4.5 能简明扼要地总结要点，而 GPT-4 Turbo 则给出冗长、详尽的答案。

我们只将它与GPT-4o（不同于 GPT-4 Turbo）进行了对比，结果几乎相同。不过，与旧版 GPT-4 对比时差异明显。我们试了很多提示，您可以对比“为什么河水不咸？”的回答：

• ChatGPT 4.5 对话
• ChatGPT 4o 对话
• ChatGPT 4 对话

如预期，在推理方面不太出色

我们用一些专门考察推理的提示进行了测试，不出所料，表现不佳。以下是一个示例（对话见这里）：

例如，O3-mini 在第一次尝试就轻松给出了正确答案——对话见这里。

基准表现：更高准确性，但不是推理模型

OpenAI 一开始就明确表示：GPT-4.5 并非推理强者。不同于 o 系列模型依赖 chain-of-thought（CoT）将复杂问题逐步拆解，GPT-4.5 更依赖无监督学习，即基于语言直觉而非结构化逻辑生成回答。

这种取舍也体现在基准结果上。GPT-4.5 在准确性与事实性上优于以往模型，但在结构化问题求解方面落后。

更高准确率，更少幻觉

在通识与事实准确性上，GPT-4.5 领先：SimpleQA 准确率为 62.5%，显著高于 GPT-4o（38.2%）、OpenAI o1（47%）和 OpenAI o3-mini（15%）。

来源：OpenAI

不过，或许更重要的是 GPT-4.5 降低了幻觉率。以往模型容易自信地生成错误信息，而 GPT-4.5 的幻觉率最低，仅为 37.1%，较 GPT-4o（61.8%）、OpenAI o1（44%）和 o3-mini（80.3%）有明显改进。

来源：OpenAI

这意味着与之前的 OpenAI 模型相比，GPT-4.5 生成错误陈述的情况更少，但它仍不适合作为完全可靠的事实核查工具（毕竟幻觉率仍有 37.1%）。

人工评估：更适合日常与专业任务

OpenAI 与人工测试者进行了比较评估，衡量 GPT-4.5 在不同类型查询中对比 GPT-4o 的胜率。结果显示，绝大多数情况下更偏好 GPT-4.5，尤其是在专业类查询中（63.2% 胜率）。

来源：OpenAI

在复杂推理上仍有不足

尽管 GPT-4.5 提升了事实准确性与对话流畅性，但在数学、科学和结构化编码等推理密集型任务上仍显不足。基准显示它优于 GPT-4o，但落后于 OpenAI 的 o3-mini，后者针对基于逻辑的问题求解进行了优化。

来源：OpenAI

总体而言，GPT-4.5 并非高级数学、逻辑或需要逐步推理的编程任务的最佳选择。Users 若需要结构化问题求解，o3-mini 或未来面向推理的模型仍更契合。

如何访问 ChatGPT 4.5

受 GPU 资源限制，GPT-4.5 将分阶段推出，Pro 用户优先获得访问权限，随后在下周随着 OpenAI 基础设施扩容向 Plus 用户开放。企业版与教育版将在未来几周获得访问权限。

一旦您获得权限，便可在模型选择器中进行选择：

GPT-4.5 集成了 ChatGPT 的最新功能，包括文件与图像上传、搜索能力，以及用于写作与编码任务的画布工具。不过，语音模式、视频处理和屏幕共享等多模态功能目前在 ChatGPT 中尚未支持。

GPT-4.5 API

开发者也可通过 Chat Completions API、Assistants API 和 Batch API 使用 GPT-4.5。该模型支持函数调用、结构化输出、系统消息、流式传输与视觉能力。

不过，它是一个体量大、算力开销高的模型，因而价格高于以往版本。OpenAI 尚未承诺将 GPT-4.5 作为长期提供的模型，因此其可用性可能取决于开发者反馈。

定价（每 100 万 Tokens）

GPT-4.5 是 OpenAI 产品线中较昂贵的模型之一，反映出其更高的计算需求。

按层级划分的速率限制

API 速率限制因访问层级而异，影响开发者每分钟的请求数（RPM）与 Token 数（TPM）。更高层级的客户可获得显著更高的吞吐量。

拥有更高层级 API 访问权限的开发者将拥有更大的容量，使 GPT-4.5 更适合企业级 AI 应用。

可能的限时可用性

GPT-4.5 目前为研究预览版，OpenAI 尚未确认其是否会长期在 API 中提供。鉴于其更高的成本与算力需求，OpenAI 可能会根据用户反馈评估持续部署的可行性。

结语

GPT-4.5 是迄今为止最自然、最具社交感知的 ChatGPT 模型。通过我们的测试，它能稳定地理解情感细微差别，更周到地重述激烈的提示，并提供更清晰、更有条理的回答。

然而，其推理能力依旧薄弱。我们的测试也证实，它在推理密集型问题上表现不佳，而像 o3-mini 这样的模型更胜任。尽管 GPT-4.5 非常适合流畅互动，但并非解决结构化问题或提供精确编码辅助的首选模型。

对于重视对话流畅度与清晰度的用户而言，GPT-4.5 是一次升级。但对于需要深度逻辑的场景，还有更合适的选择。