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特别是对于两个巨无霸GPT-4和GEmini Ultra来说，这两个模型的费用简直一骑绝尘。 除了单独训练模型需要大量的成本以外，其实耗费成本最多的是人力资源和每天的推理资源。 从人力成本方面看，其OpenAI每年的人事费用高达15亿美元。 缺点： 假冒重定向模型：有些商家可能并没有这么的诚实，比如你购买的是Claude 4但是他提供的实际上是重定向到其他劣质模型并非是你想要的模型 服务不稳定：可能一部分商家的渠道或者容量不足会导致不稳定，比如响应延迟高、无响应 GPT-4的发布，将大模型的热度推向了新的高度。 本文将深入浅出的介绍ChatGPT的技术原理，为读者揭开这一大模型的神秘面纱。 由于ChatGPT是基于Transformer，如果对Transformer不太了解，可以先阅读下面的文章：
后来自己注册gpt账号，能免费使用GPT-3.5，每月20刀的Gpt-4还是不大舍得去搞，3.5基本也够用了，搭配chatpdf等其他AI工具，用起来还是很方便的。 再后来，用过微软的Bing，还有早期只支持英文的Bard（Bard现在也支持中文了），各有特色，习惯了GPT，还是用它比较多。 而GPT-4-32K，就可以保持64轮-80轮左右对话。 *上下文窗口长度并没有精确的参数，它其实本质上对应的是逻辑复杂度，微软系的Token计算是基于神经网络深度的，如果你只是纯粹聊天，逻辑复杂低，那么上下文窗口长度是可以拉长的，而不是完全基于单词数。 而 GPT-4o 回答方式：问题理解——提供基础信息，这个过程 没有像o1那样提供直观的推理展示，与用户交互体验上也稍微弱一点。 用户体验：o1得一分 但由于o1在回答问题时需要有一个思考时展示的推理步骤， 而4o是直接给出答案，所以4o的响应速度要比o1快得多。
Chatgpt、3.5、4、4o、o1、mini、turbo这7个版本基本上涵盖了从ChatGPT刚出世，到现在的最新版本。 但事实上，OpenAI只会开放最新的几个版本给用户，你看下面这张图，现在ChatGPT上可用的模型，其实分为两部分，左边是GPT 4o和o1模型，这是现在主推的；而右边的俩GPT-4o mini和GPT-4实际上都是legacy model（过时.
你通过各类新闻，可以清楚地观察到，大洋彼岸的大漂亮，气的吹胡子瞪眼， 不惜喊出口号，漂亮人用Deepseek将面临最高20年监禁的处罚， 完全把向来用以标榜的自由民主抛之脑后， 便知道Deepseek的厉害， 该事件中， NVDA 应该是被误杀的， 但GPT是妥妥的被命中. GPT没有你我可怎么活啊（好吧，也不全是..） 当然现在市面上这类Chat工具那么多，我也不是只认准某一家的才用，对我来说这类AI工具，使用方便，运行稳定，足够聪明的话，多尝试几个其他同类的AI产品也不是不行。 现在不管做什么，我都习惯先和AI交流一下了。 GPT-4 在复杂任务，需要记忆长上下文和高准确性需求的场景中表现更好，而 GPT-4o 则适合需要快速响应和高互动率的任务，但在逻辑推理和复杂任务中表现不如 GPT-4。
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