ChatGPT 技术核心：模型结构、能力差异与实战价值

ChatGPT 系列模型全景与版本进化

按时间与技术路标排序，核心模型如下：

1. GPT‑3.5（2022）

2. GPT‑4（2023 年 3 月）

3. GPT‑4 Turbo / GPT‑4.5（2023 年末 / 2025 年 2 月）

4. GPT‑4o（Omni）（2024 年 5 月）

5. GPT‑4o mini / o1 / o3 系列 / GPT‑4.1（2024–2025）

每一代都是对前代提升版本，从参数规模、性能、能力上不断优化。

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核心技术差异详解（面向高级程序员）

1. 

模型结构与优化策略

• 所有模型基于 Transformer 解码器架构。

• GPT‑4 开始采用 Mixture‑of‑Experts（MoE），即按需激活子模型以提升效率。

• GPT‑4o 使用融合结构，支持文字、图像、音频直接输入。

这些结构影响推理速度、并发能力及部署成本。

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2. 

参数规模（“脑子大小”）

• GPT‑3.5：约 1750 亿参数

• GPT‑4：约 1 万亿参数，采用 MoE 架构

• GPT‑4o：延续 GPT‑4 规模，优化多模态处理

• GPT‑4o mini：缩减至数百亿参数

更多参数意味着更强表达能力，但计算成本更高。

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3. 

上下文处理能力

• GPT‑3.5：4K–16K token

• GPT‑4：32K token

• GPT‑4o / GPT‑4 Turbo：128K token

• GPT‑4.1 系列：最高实验支持 1,000,000 token

128K+ 支持长文档、RAG 应用、复杂上下文交互，底层用 FlashAttention、Dynamic RoPE 等优化 。

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4. 

多模态能力

• GPT‑3.5：纯文本

• GPT‑4：支持图文输入()

• GPT‑4o：支持文字、图像、音频、视频输入与语音输出()

• GPT‑4o mini：轻量多模态版本 

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5. 

性能速度与调用成本

• GPT‑3.5 Turbo：快速、低成本

• GPT‑4：慢、成本高（~ $60+ / 1M tokens） 

• GPT‑4o：快两倍、成本大幅下降（$2.50/$10 per 1M tokens） 

• GPT‑4o mini：只需输入 $0.15，输出 $0.60 / 1M tokens 

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6. 

工具调用能力

• GPT‑3.5 开始支持 Function Calling

• GPT‑4o 及之后版本：能自动判断何时调用外部工具，构建复杂流程

这使系统能智能规划流程、自动调用 API。

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7. 

定制化学习能力

• GPT‑3.5 Turbo：支持 API 微调（fine-tuning）

• GPT‑4o：支持 embedding 调整与 RAG 结构，但不直接开放微调

• GPT‑4o mini：未来支持 LoRA / Adapter 微调 

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基石论文与技术报告

1. Attention Is All You Need：提出 Transformer 架构

2. Language Models are Few‑Shot Learners：GPT‑3 基础

3. GPT‑4 Technical Report：详述 GPT‑4 的多模态与能力表现 

4. Scaling Laws for Neural Language Models：解析模型参数与性能关系

这些文献提供了设计路径与能力预期。

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程序员实战应用案例

1. 多模态 RAG 系统

   构建知识库 + 图像文本检索 -> 模型生成，提供员工内部问答支持。

2. 代码生成与迁移助手

   使用 GPT‑4o 协助生成、审查、翻译代码，提高开发效率。

3. 智能多模态助理

   接输入语音或图像，自动调用工具查信息、发送通知，完成智能任务。