ChatGPT⼊门到精通(7):GPT3.5与 4.0区别

⼀、详细区别

1 项⽬ GPT3.5 GPT4.0

2 打字速度 较慢,⾼峰期更慢 更加慢,差别不⼤

3 掉线⼏率 经常掉线 很少掉线

4 分段能⼒

⽣成⼏百字后就停⽌了,

需要回复"继续",有时候不

是很连贯

基本连贯

5 使⽤限制 1⼩时100次提问,也够 3⼩时25次提问,不会受⼈数

⽤,但是⾼峰时刻会提⽰

提问⼈数太多,请稍后再

影响

6 答案质量

基本满⾜⽇常需要,相当

于4.0的70%

考试、推理、⾓⾊能⼒⽐3.5

强,质量综合⽐3.5⾼

7 ⽂字限制

理论最多回复3000字,但

⼀般到⼏百字就结束了,

有时候需要分批次提问和

回答

最多2.5w字

8 有害信息 被拒绝的⼏率⽐4.0低 遇到有害提问拒绝率⽐3.5⾼

9 图⽚能⼒ 没有

⽀持⾃⼰图⽚上传,分析图

⽚,能⾃动输出图⽚

10 对接互联⽹ 没有

没有,只能通过第三⽅插件输

出最新互联⽹信息

11 连续对话能⼒

超过8000个字之后就会忘

记之前的对话

能记住64000个字

12 语⾔ ⽀持24种语⾔

⽀持26种,对中⽂的理解超过

3.5

13 模型 ⾃然语⾔模型 多模态模型

14 功能 ⽂字回答

⾓⾊扮演、分析图表、数据推

理、看图回答

15 法律考试 倒数10% 前10%

16 数学考试 SAT 590分 700分

17 ⽣物奥林匹克 前69% 前1%

18 费⽤ 1000token/0.002 请求:1000token/0.06, 回复:

1000token/$0.12

19 模型结构 transformer结构 transformer结构

20 训练⽅法 CMLM 预训练⽅法

CMLM 预训练⽅法,但增加了

模型规模与数据量

21 模型参数 1750亿个 1万亿个

⼆、总结

GPT4.0继承了3.5的优点,在模型结构、训练数据的量和算法优化等⽅⾯进⾏升级,

GPT4.0的优势在于其对于复杂任务的处理能⼒更强,例如⽣成更加准确和流畅的⽂本、

进⾏⾼质量的翻译等。同时,GPT-4在语⾔⽀持上也有所扩展,可以处理更多语⾔的⽂

本。然⽽,GPT-4的缺点在于其模型规模较⼤,可能导致计算成本增加,实时性和响应速

度⽅⾯的表现仍有待提⾼。

三、常⻅问题

1、常⻅问题GPT-4和GPT-3.5在技术原理上有什么区别?

GPT-4和GPT-3.5都基于Transformer架构,但GPT-4在模型结构、训练数据量和算法优化

等⽅⾯进⾏了改进,使得在许多任务上的性能得到了显着提升。

2、在哪些应⽤场景下,GPT-4的表现更优?

GPT-4在处理复杂任务如⽣成准确流畅的⽂本、⾼质量翻译等⽅⾯表现更优。同时,在处

理多语⾔⽂本的任务中,GPT-4的语⾔⽀持更加丰富。

3、GPT-4的实时性和响应速度如何?

由于GPT-4模型规模较⼤,实时性和响应速度相较于GPT-3.5可能会有所下降。这可能会

影响到⼀些对实时性要求较⾼的应⽤场景。

4、ChatGPT Plus会员有哪些优势?

ChatGPT Plus会员可以享受优先使⽤新功能、更快的响应速度、更⾼的请求优先级等优

质服务。这有助于⽤户在各种⾃然语⾔处理任务中取得更好的体验和效果。

5、对于哪些⽤户,ChatGPT Plus会员更适合?

ChatGPT Plus会员适合对⾃然语⾔处理任务有较⾼需求的⽤户,例如企业客户、研究⼈

员和开发者等。对于这些⽤户来说,Plus会员可以帮助他们更⾼效地完成⼯作和研究任

相关推荐
Learn Beyond Limits12 小时前
Mean Normalization|均值归一化
人工智能·神经网络·算法·机器学习·均值算法·ai·吴恩达
ACERT33312 小时前
5.吴恩达机器学习—神经网络的基本使用
人工智能·python·神经网络·机器学习
C嘎嘎嵌入式开发13 小时前
(一) 机器学习之深度神经网络
人工智能·神经网络·dnn
Aaplloo13 小时前
【无标题】
人工智能·算法·机器学习
大模型任我行13 小时前
复旦:LLM隐式推理SIM-CoT
人工智能·语言模型·自然语言处理·论文笔记
tomlone13 小时前
AI大模型核心概念
人工智能
可触的未来,发芽的智生13 小时前
触摸未来2025.10.06:声之密语从生理构造到神经网络的声音智能革命
人工智能·python·神经网络·机器学习·架构
动能小子ohhh14 小时前
AI智能体(Agent)大模型入门【6】--编写fasteAPI后端请求接口实现页面聊天
人工智能·python·深度学习·ai编程
SCBAiotAigc14 小时前
huggingface里的数据集如何下载呢?
人工智能·python
我是Feri14 小时前
机器学习之线性回归的特征相关性:避免“双胞胎特征“干扰模型
人工智能·机器学习