GPT-4 vs GPT-4o: Free vs Paid AI

主题

GPT-4 和 GPT-4o 性能对比测试: 通过多个任务对比测试这两款大语言模型的表现差异，包括编程、文档阅读、文本生成和推理等方面。

核心要点

• GPT-4o 在编程、数据分析和创意写作方面显著优于GPT-4，展现了更强的实用性和创造力。
• 两个模型在信息检索和分析方面表现相当，但GPT-4o 的输出通常更有结构性。
• 在复杂推理问题上，两个模型都可能需要额外提示，但GPT-4o 对提示的响应更好。
• GPT-4o 新增的数据分析功能，如交互式图表生成，大大增强了其实用价值。
• 尽管GPT-4o 在多数测试中表现更佳，但作者指出在需要深入多轮讨论时，GPT-4 可能更适合。

洞见

这次对比测试揭示了AI模型能力的"不均衡发展"现象。即使是同一公司开发的不同版本模型，在某些任务上可能表现悬殊。这提示我们，在评估和使用AI模型时，需要根据具体任务和需求来选择，而不能简单地认为newer就一定better。这种"能力差异化"可能成为AI应用领域的一个重要特征，推动更专业化、任务导向的AI开发方向。

编程能力测试

在编写俄罗斯方块游戏的测试中，GPT-4o 表现出色，一次性生成了可运行的代码。相比之下，GPT-4 需要多次修改才能运行，显示出明显的劣势。

PDF长文档阅读与数据提取

两个模型在提取特斯拉年报数据方面表现相当。然而，GPT-4o 展示了更先进的数据分析功能，能够生成交互式图表，这是GPT-4所不具备的。

文本生成能力

信息检索与评判

在分析斯嘉丽·约翰逊与OpenAI的法律纠纷时，两个模型都能够准确检索信息并给出合理评判。GPT-4o 的回答更有结构性，而GPT-4 的逻辑更为流畅。

图片识别与描述

在识别图片中人物表情方面，GPT-4o 略胜一筹，描述更为准确和生动。

诗词创作

GPT-4o 在诗词创作方面表现卓越，能够生成高质量、富有感情的作品。相比之下，GPT-4 的创作水平相对较低。

现象分析能力

在分析全民基本收入(UBI)政策的影响时，两个模型都展示了深入的思考。GPT-4 的分析略显优势，考虑了更多经济学角度。

推理与数学问题解决

在经典的"烧绳子"计时问题上，两个模型初始都能正确解答。但在面对更复杂的75分钟计时问题时，都需要额外提示。经过提示后，GPT-4o 最终表现更佳。