一、OpenAI模型命名规则解析
OpenAI的命名体系通过基础名称+版本号+功能后缀的组合反映模型定位，具体规则如下：
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主版本号（如GPT-3/4/5）
- 数字越大代表技术代际越新，核心架构升级（如GPT-4支持多模态，GPT-5统一产品线）。
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字母后缀
o：代表"omni"（全能），支持多模态输入输出（如GPT-4o支持文本、图像、音频）。oss：开源模型标识（如gpt-oss-120b）。
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性能后缀
Turbo：响应速度优化版（如GPT-3.5 Turbo）。Pro：增强性能版（如o1-pro）。mini：轻量级版本，资源占用低（如o4-mini）。
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专用系列
O系列：专注逻辑推理与工具调用（如O3、O4-mini）。DALL·E/Sora：图像/视频生成专用模型。
二、常见模型清单与对比
1. 商业闭源模型
| 模型名称 | 类型 | 发布时间 | 核心能力与参数 | 典型应用场景 | 多模态支持 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5 | 全能多模态 | 2024年8月 | 文本/图像/音频/视频交互，400K上下文 | 跨媒体创作、实时会议纪要 | ✅ 全支持 |
| GPT-4o | 全能多模态 | 2024年5月 | 文本/图像/音频/视频交互，128K上下文 | 跨媒体创作、实时会议纪要 | ✅ 全支持 |
| GPT-4.5 | 文本优化 | 2025年2月 | 情感表达优化，32K上下文 | 社交媒体文案、客户沟通 | ❌ |
| o3 | 推理旗舰 | 2025年4月 | 复杂逻辑推理，工具调用，视觉推理 | 科研分析、商业决策 | 🟡 有限支持 |
| o4-mini | 轻量推理 | 2025年4月 | 200K上下文，低成本高吞吐 | 数据清洗、编程辅助 | ❌ |
| GPT-4.1 | 长文本处理 | 2025年4月 | 100万Token上下文，精准指令执行 | 法律合同分析、金融文档审核 | ❌ |
| DALL·E 3 | 图像生成 | 2024年 | 高分辨率图像生成与编辑 | 创意设计、营销素材生成 | ✅ 图像 |
| Sora | 视频生成 | 2025年 | 文本生成视频（未全面开放） | 短视频创作、影视预演 | ✅ 视频 |
2. 开源模型
| 模型名称 | 类型 | 发布时间 | 核心能力与参数 | 典型应用场景 | 多模态支持 |
|---|---|---|---|---|---|
| gpt-oss-120b | 推理生产级 | 2025年8月 | 117B参数（MoE），128K上下文 | 企业级推理、工具链调用 | 🟡 有限支持 |
| gpt-oss-20b | 轻量本地化 | 2025年8月 | 21B参数（MoE），消费级设备可部署 | 边缘计算、专用场景推理 | 🟡 有限支持 |
| Whisper | 语音识别 | 2022年 | 多语言转录与翻译 | 会议记录、字幕生成 | ✅ 音频 |