2025年2月28日凌晨4点，OpenAI正式推出GPT-4.5研究预览版。这一模型的发布被视为人工智能领域的一次重要突破，其核心特点并非传统推理能力的提升，而是通过扩展无监督学习技术，显著增强了模型的“情商”与自然交互能力。OpenAI联合创始人Sam Altman罕见缺席发布会，仅通过声明表示：“GPT-4.5让我第一次感觉像在与一个有思想的人交谈，它能提供真正有价值的建议。”
这一模型不仅是OpenAI迄今为止参数规模最大的模型，其API定价更飙升至每百万Token 75美元，较前代GPT-4o暴涨30倍，成为当前市场上最昂贵的大模型服务。
GPT-4.5的主要特点
扩展无监督学习
GPT-4.5的核心创新在于对无监督学习的规模化扩展。通过预训练算力较GPT-4提升10倍以上，模型在未标注的海量文本数据中自主识别模式、建立关联，从而生成更具创造性的见解。这种技术路径与依赖推理链的o系列模型（如o1、o3-mini）形成鲜明对比——GPT-4.5无需逐步逻辑推导即可完成任务。
情商跃升
模型的情商提升体现在三个维度：
1. 情感识别：通过深度学习人类对话数据，精准捕捉文本中的情绪色彩（如沮丧、兴奋）及潜在需求。
2. 同理心表达：在用户抱怨“朋友爽约”时，GPT-4.5优先回应情绪安抚（如“听起来你很失望”），而非直接提供建议。
3. 创造力增强：在写作辅助场景中，模型能生成更符合人类审美偏好的比喻和叙事结构。
幻觉率显著降低
通过构建更庞大的知识网络，GPT-4.5在SimpleQA数据集上的幻觉率降至37.1%，较GPT-4o优化14.2%。这一进步源于无监督学习对事实性知识关联强度的增强。
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基准测试结果
事实性与情商的双重优势
在SimpleQA（事实性回答能力测试）中，GPT-4.5以62.5%的准确率超越所有前代模型，同时在“人类偏好衡量”测试中，用户对其回答的自然度和情感共鸣度评分高出GPT-4o 23%。
学科能力的分化表现
- 科学领域（GPQA） ：得分71.4%，远超GPT-4o的53.6%
- 数学（AIME’24） ：得分36.7%，低于o3-mini的42.1%
- 编程（SWE-Bench Verified） ：通过率32.6%，优于GPT-4o但逊于Claude 3.7 Sonnet
这一结果表明，GPT-4.5在需要广泛知识库的任务中表现优异，但在深度推理场景中仍依赖后续o系列模型的补充。
应用场景
高情商交互的黄金赛道
- **写作与创意生成**：用户可输入模糊需求（如“写一篇关于AI的科幻小说开头”），模型能自主补全世界观细节与人物动机。
- **教育与心理辅导**：在模拟心理咨询对话测试中，GPT-4.5的回应被专业顾问评价为“接近人类督导水平”。
- **多模态协作**：支持同时上传文件和图片，例如用户提交设计草图后，模型可生成配套产品文案。
### 局限性提示
模型仍存在数学推导错误（如高阶方程求解）和长代码生成中的逻辑断层问题，OpenAI建议复杂任务需结合o3-mini等推理模型使用。
API定价策略与争议
价格飞涨背后的逻辑
GPT-4.5的API定价为每百万Token 75美元，较GPT-4o（2.5美元）上涨30倍。这一价格是竞争对手DeepSeek-R1缓存命中价格的1000倍以上。OpenAI解释称，高成本源于：
1. 跨数据中心分布式训练的技术投入
2. 低精度训练对GPU算力的极致压榨
行业反弹与替代方案
- 开发者质疑：AI专家Andrej Karpathy指出，模型在数学和编程领域的性能提升与价格涨幅不成正比。
- 竞争对手反击：DeepSeek公开批评该定价“缺乏合理性”，强调其模型在中文场景和推理任务中的性价比优势。
技术意义与行业影响
GPT-4.5标志着无监督学习技术的规模化突破，其“情商优先”的策略重新定义了AI交互的价值标准。尽管在STEM领域尚未超越专用推理模型，但其在创意产业、教育等场景的应用潜力已初步显现。
题目：创建一段 GPT-4.5 和 GPT-4 之间的对话，其中 GPT-4.5 以幽默和讽刺的方式嘲笑 GPT-4 的能力不足，GPT-4 则幽默地试图为自己辩护。
OpenAI的后续布局
- 模型更新计划：2025年Q2将推出支持语音交互和多模态输出的升级版本
- 生态整合：未来GPT-5将融合GPT系列的知识广度与o系列的推理能力，形成统一智能体系
GPT-4.5的发布不仅是技术迭代，更揭示了AI发展的新方向——当机器开始理解人类情感，其应用边界将从效率工具扩展至精神伙伴。然而，如何在“高情商”与“高成本”之间找到平衡点，仍是OpenAI需要解决的关键课题。
