Ten artykuł analizuje różnice między najnowszymi modelami GPT-4o, GPT-4o mini oraz starszym modelem GPT-3.5 Turbo. Informacje są skierowane przede wszystkim do deweloperów i użytkowników poszukujących najbardziej efektywnego i ekonomicznego modelu do swoich zastosowań.
1. Przegląd modeli
2. Główne różnice
3. Zastosowania i rekomendacje
4. Podsumowanie
1. Przegląd modeli
GPT-4o
GPT-4o („o” oznacza „omni”) to najbardziej zaawansowany model OpenAI. Jest modelem multimodalnym, co oznacza, że akceptuje zarówno wejścia tekstowe, jak i obrazowe, a wynikiem są teksty. GPT-4o cechuje się wysoką inteligencją, porównywalną z GPT-4 Turbo, lecz jest znacznie bardziej wydajny: generuje tekst dwukrotnie szybciej i jest o 50% tańszy. Kolejną zaletą jest jego doskonała wydajność w językach innych niż angielski. Model ten jest szczególnie przystosowany do złożonych, wieloetapowych zadań.
Specyfikacje:
- Model: gpt-4o
- Okno kontekstowe: 128.000 tokenów
- Dane treningowe: Do października 2023
GPT-4o mini
GPT-4o mini to kompaktowa wersja GPT-4o, również multimodalna, przeznaczona do mniejszych zadań. Przewyższa GPT-3.5 Turbo pod względem inteligencji i wydajności, a jednocześnie jest tańszy i zoptymalizowany do prostszych zadań. Ten model jest doskonały do zastosowań, gdzie kluczowe są koszty i szybkość.
Specyfikacje:
- Model: gpt-4o-mini
- Okno kontekstowe: 128.000 tokenów
- Dane treningowe: Do października 2023
GPT-3.5 Turbo
GPT-3.5 Turbo to starszy model, który był szeroko stosowany w wielu aplikacjach. Oferuje solidną wydajność i jest szczególnie przydatny do zadań tekstowych. Mimo że nie posiada takich możliwości multimodalnych jak modele GPT-4o, był popularny ze względu na swoją dostępność i wydajność.
Specyfikacje:
- Model: gpt-3.5-turbo-0125
- Okno kontekstowe: Do 16.000 tokenów (znacznie krótsze niż w GPT-4o mini)
- Dane treningowe: Do października 2023
2. Główne różnice
2.1 Wydajność i inteligencja
GPT-4o i GPT-4o mini znacznie przewyższają GPT-3.5 Turbo pod względem wydajności. GPT-4o mini osiąga na przykład 82% na skali MMLU (Massive Multitask Language Understanding), podczas gdy GPT-3.5 Turbo uzyskuje jedynie 69,8%. Oba modele GPT-4o obsługują także multimodalne wejścia (tekst i obraz), co czyni je bardziej wszechstronnymi w porównaniu z GPT-3.5 Turbo.
2.2 Koszty i efektywność
GPT-4o mini jest znacznie tańszy niż GPT-3.5 Turbo, z oszczędnościami do 90% na tokenach wejściowych i 80% na tokenach wyjściowych. Ta efektywność kosztowa sprawia, że GPT-4o mini jest szczególnie atrakcyjny dla aplikacji o dużym wolumenie lub wymagających kosztownych obliczeń.
2.3 Okno kontekstowe
Znaczącą zaletą modeli GPT-4o jest ich rozszerzone okno kontekstowe o pojemności 128.000 tokenów, które umożliwia przetwarzanie dłuższych kontekstów. Dla porównania, okno kontekstowe GPT-3.5 Turbo jest znacznie krótsze, co ogranicza możliwości przy bardziej złożonych zadaniach.
3. Zastosowania i rekomendacje
3.1 Kiedy wybrać GPT-4o?
GPT-4o to najlepszy wybór dla złożonych i wymagających obliczeniowo aplikacji, które korzystają z wysokiej inteligencji i zdolności przetwarzania dużych kontekstów. Jest idealny dla firm działających w różnych językach, które szukają szybkich i opłacalnych rozwiązań.
3.2 Kiedy wybrać GPT-4o mini?
GPT-4o mini sprawdzi się doskonale w przypadku lżejszych zadań i tam, gdzie koszty są kluczowe. Oferuje wysoką wydajność w bardzo przystępnej cenie, co czyni go idealnym do zastosowań takich jak chatboty obsługi klienta, streszczenia dokumentów czy inne zadania wymagające szybkości i efektywności.
3.3 Porównanie z GPT-3.5 Turbo
Choć GPT-3.5 Turbo nadal stanowi solidną opcję, ze względu na koszty i poszerzone możliwości warto rozważyć przejście na jeden z modeli GPT-4o. W szczególności GPT-4o mini oferuje ekonomiczną i wydajną alternatywę.
4. Podsumowanie
Wybór odpowiedniego modelu zależy w dużej mierze od specyficznych wymagań i budżetu aplikacji. GPT-4o oferuje najwyższą inteligencję i wszechstronność, podczas gdy GPT-4o mini zapewnia doskonałą równowagę między wydajnością a kosztami. Oba modele stanowią znaczną poprawę w stosunku do GPT-3.5 Turbo, szczególnie w zakresie efektywności i zdolności multimodalnych.
Aby uzyskać więcej informacji i dowiedzieć się, który model najlepiej odpowiada Twoim potrzebom, odwiedź dokumentację API OpenAI i skorzystaj z dostępnych narzędzi do dostosowywania i finezji modeli.