[Copilot Search] GPT-4o、GPT-4o Mini 與最新GPT模型的差異比較報告
GPT-4o、GPT-4o Mini 與最新GPT模型的差異比較報告
在本報告中，我們將深入比較目前 ChatGPT 平台上 各種 GPT 模型 的特性，包括 GPT-4 原始模型、GPT-4 Turbo 增強版，以及 OpenAI 在 2024年推出的 GPT-4o（優化版 GPT-4）及 GPT-4o Mini 等，並說明它們的主要差異、性能與吞吐量表現，以及最新模型（如 GPT-4.1、GPT-4.5）帶來的改進。最後，我們也討論每種模型適用的場景、優缺點和未來發展趨勢。
名詞解釋
為方便討論，先對幾個關鍵名詞作定義：
GPT-4o：指 GPT-4 Optimized，即 GPT-4 的優化版本[1]。這是 OpenAI 在 GPT-4 基礎上經過剪枝和效能調校後的模型，於 2024年5月推出[2]。GPT-4o 注重提升效率與性能，支援多模態輸入/輸出，將 GPT-4 的上下文窗口擴增至 128,000 個 token[2]。它是 ChatGPT 的旗艦級模型之一，以多模態處理能力和強大推理性能為特色[2]。
GPT-4o Mini：GPT-4o 的輕量版本[1]。於 2024年7月推出[2]。GPT-4o-mini 擁有與GPT-4o相同的 128K 長上下文長度[2]，但規模更小、成本更低，設計初衷是在低算力環境下提供高效解決方案[1]。目前 GPT-4o Mini 支援文字和圖像（未來將支援音訊/視頻）輸入[2]。它強調高吞吐量與低延遲，在推理速度上比大型模型更快[2]。性能方面，GPT-4o Mini 雖然小巧，但在推理和程式碼任務上甚至超越先前體積更大的 GPT-3.5 Turbo 模型[2]。
最新 GPT 模型：指截至 2025 年最新推出或即將推出的 GPT 系列模型。例如 GPT-4.1（2025年4月推出的新版本）以及 GPT-4.5（2025年初宣布的強化型模型），甚至包含未來規劃的 GPT-5。這些新模型通常代表了 OpenAI 在模型規模、上下文長度、推理能力或多模態整合方面的最新進展。我們將在後文介紹它們的特性和狀態。
吞吐量（Throughput）：在大型語言模型背景下，吞吐量指模型單位時間內可以處理的資料量，例如每秒能處理的 token 數或請求數[3]。這與**延遲（Latency）**概念相對：延遲是單次請求的處理時間，而吞吐量關注在並行或持續處理時每秒完成的工作量[3]。高吞吐量意味著模型能在給定時間內處理更多文字（或更多請求），這對需要批量處理大量文本（如統整多篇筆記內容）非常重要。提升吞吐量的方法包括增加模型并行度、優化模型結構或使用更高效的硬體資源[3][3]。
ChatGPT 模型發展里程碑
ChatGPT 自推出以來，OpenAI 不斷改進其背後的 GPT 模型，從 GPT-3.5 系列一路演進到 GPT-4 及其優化版本。以下按照時間順序列出重要模型及其發布資訊：
*註：GPT-4 最初提供8K上下文長度，後來OpenAI又提供了32K長上下文的變體版本，稱為 GPT-4-32k，供處理長文本需求。
模型特性與能力比較
以下我們從模型規模與架構、多模態能力、上下文長度、性能表現、速度與成本等角度，比較目前幾個主要的 GPT 模型（GPT-3.5、GPT-4、GPT-4 Turbo、GPT-4o、GPT-4o Mini 以及 GPT-4.1 等）。
架構規模與多模態能力
GPT-3.5 Turbo 是早期 ChatGPT 採用的模型，參數量約為數十億級，僅支持文字對話，不具備多模態能力（無法直接看圖或聽音）。\ GPT-4 大幅提升了參數規模（預計上千億級，確切數字未公開），並初步具備多模態：可接受圖像作為輸入（例如描述圖片內容）[4]。\ GPT-4o 進一步擴展多模態邊界，能同時處理文字、圖像、音訊和影片四類輸入，並生成文字、語音和圖像作輸出[2]。換言之，GPT-4o 可以在單一模型中完成跨模態轉換（如“看圖說話”或“聽音產文”）的複雜任務。\ GPT-4o Mini 當前支持文字和圖像輸入，以及文字輸出；音訊輸入處於測試(beta)階段，視頻處理則尚未開放[2]。由於Mini與GPT-4o共享同樣的模型家族，只是規模縮小，因此其多模態機制與GPT-4o一脈相承，未來也計劃增加對音訊和影片的完整支援[2]。\ GPT-4.1 延續GPT-4o的多模態能力，但它的重點不在新增模態，而是在大幅提升文字處理長度與特定任務性能（詳見下文）。可以推測GPT-4.1仍具備圖像等輸入能力，但OpenAI將之定位為開發者工具，強項在長文本和程式碼方面[5]。\ （註：OpenAI並未透露這些模型的確切參數量。但根據優化程度，GPT-4o Mini 的參數顯著少於 GPT-4o，後者又略小於GPT-4原始模型[1]。）
上下文長度（Context Window）
模型的上下文長度決定了它在一次對話中能處理的最大 token 數量。更長的上下文意味著模型可以讀取/產生更長的內容，在摘要長報告或多文件彙整時特別有用。
- GPT-3.5 Turbo：約 4K tokens（約相當於3000字左右）的上下文，後期也推出16K tokens版供需要時使用。
- GPT-4：標準版提供 8K tokens（約6000字）的上下文上限，高級版（GPT-4-32k）可達 32K tokens。
- GPT-4o：跨越式提升至 128K tokens 的上下文長度[2]。這相當於一次可輸入約10萬字的文本（數十頁文件），使其非常適合長篇幅內容的分析和總結。
- GPT-4o Mini：與GPT-4o相同，支持 128K tokens[2]。這點確保即使是輕量模型，也能處理超長輸入，不因模型縮減而犧牲上下文容量。
- GPT-4.1：令人矚目地將上下文窗口進一步拓展到 1,000K (100萬) tokens[5]。如此巨大容量意味著模型幾乎可以一次性讀完一本長篇小說、一整個程式碼庫，或公司內大量文件，然後直接進行綜合分析，無需將輸入切割成多段[5]。這對需要跨文檔關聯分析的任務非常有利。
注意：更長的上下文也對吞吐量提出挑戰，因為處理更多 token 需要更多計算資源。OpenAI 透過架構優化，使 GPT-4o/4.1 能在長上下文下仍維持良好性能，但在使用時應注意請求長文本可能導致反應時間變長。
性能與任務表現
GPT-4 系列模型在各項NLP基準上均遠優於GPT-3.5系列。以常用的學術測試 MMLU (多領域知識問答) 為例，GPT-3.5 大約得分為 70%左右，而 GPT-4 可達 85%以上，接近頂尖人類水平。[6]。在代碼方面，GPT-4 在HumanEval編程測試上也取得 80%以上正確率，明顯勝過GPT-3.5。[6]
下表比較了 GPT-4o 與 GPT-4o Mini 在幾項標準評測的表現，也一併列出原始 GPT-4 的水準參考：
| 測試項目 | GPT-4 (基準) | GPT-4o | GPT-4o Mini |
|---|---|---|---|
| 推理能力 (MMLU) | 約 86%[6] | 85%[6] | 77%[6] |
| 編碼能力 (HumanEval) | ~80-85% (估算) | 91%[6] | 80%[6] |
| 數學能力 (MATH) | ~80% (估算) | 78%[6] | 70%[6] |
| 語言生成質量 | 卓越 | 卓越 | 良好 (略遜於GPT-4) |
| 推理延遲 (相對) | 慢 | 中等[6] | 更快[6] |
*註：GPT-4 基準列出的數據為公開資訊的近似值，GPT-4o 及 Mini 來源於OpenAI消息與第三方評測。[6]
從上表可見：GPT-4o 在大多數測試中表現與原始 GPT-4 相當甚至更佳；而 GPT-4o Mini 雖然整體實力略低於 GPT-4，但依然明顯強於 GPT-3.5 等上一代模型。同時 Mini 模型在響應速度上更快，這對需要即時交互的應用非常重要[6]。
GPT-4.1 作為新一代模型，OpenAI尚未全面公開其各項測試數據。但已知在編程相關評測上，GPT-4.1 有重大突破：例如在 SWE-bench 基準中得分提高超過 20 個百分點（從 GPT-4o 的33.2%提升到 GPT-4.1的54.6%）[5]。這表示 GPT-4.1 在生成正確且可執行的代碼方面能力躍升，甚至達到可與專業程式員相媲美的水準。此外，GPT-4.1 在復雜指令理解、長文本摘要的表現也優於 GPT-4o[5]。
韌性與知識更新
OpenAI 隨著新模型的推出，也在知識廣度和模型魯棒性上下功夫。GPT-4 的知識截止時間為2021年9月，但在 2023年、2024年陸續透過插件與微調擴充。GPT-4o 將知識庫更新到了 2023年10月[5]。GPT-4.1 則進一步更新至 2024年6月[5]，意味著它能夠處理更近期的領域資訊，在解答時事問題或新技術內容時更有優勢。
模型魯棒性方面，GPT-4o 和 GPT-4o Mini 皆經過額外優化，使它們在面對不確定輸入時表現更穩定[1]。例如輸入含有噪音、錯別字或者不完整資訊時，優化模型比原始GPT-4更能理解用戶意圖並給出合理回答[1]。
速度、延遲與吞吐量
GPT-3.5 Turbo 因模型較小，推理速度很快，每個回應延遲低且每秒可生成較多字詞，屬於高吞吐量模型。但其單次能力有限，需要多次交互才能處理複雜任務。\ GPT-4 提升了能力但推理速度變慢，每次回答往往需要更長時間，吞吐量較GPT-3.5低。OpenAI曾限制 GPT-4 每小時使用次數，即是因為其吞吐量有限、計算成本高。
GPT-4o 相比原始 GPT-4 做出了效能優化。在相同硬體上，GPT-4o 執行速度略快一些、資源利用更高效[1]。特別是 GPT-4o Mini，因模型壓縮，單次回應延遲更低，可以更快產生結果[6]。而且 Mini 模型允許更高的併發請求上限。例如，在OpenAI企業服務中，GPT-4o Mini 每分鐘可處理的請求數量和 token 數上限都高於 GPT-4o[7]。OpenAI 明確表示，GPT-4o Mini 是高流量、高吞吐量場景的理想選擇[7]。這意味著如果有1000條筆記需要批次摘要，使用 GPT-4o Mini 可以更快地一一處理完畢，或在短時間內同時處理多條，總體效率高於用GPT-4o串行完成。
需要注意的是，上下文長度的巨幅提升對速度有雙重影響：一方面，新的模型能一步讀入更多內容（減少多輪交互次數，提高整體吞吐）；另一方面，處理長輸入在單輪上花費時間更長。因此在實務中要均衡：例如 GPT-4.1 能讀100頁文件一次完成摘要，雖然單次調用可能比以往慢，但總體仍遠快於將100頁分成多次請求逐段摘要的耗時。
吞吐量總結：GPT-4o Mini > GPT-4o > GPT-4 > GPT-3.5 (單模態) 在高負載情況下的表現排序大致如此。尤其 GPT-4o Mini 每秒能生成和處理的 token 數量明顯高於 GPT-4；據非正式統計，其峰值生成速度可達數萬 tokens/秒級別（在分散式叢集環境下）[3]。這使得 GPT-4o Mini 成為需要大量平行查詢或長文本輸出的應用中效率/成本最佳的選擇。
成本與使用價格
OpenAI 的模型使用費用會根據模型的複雜度和定位有所不同（以下價格為API參考價，以 1,000 tokens 為單位）：
- GPT-3.5 Turbo：約
$0.002美元/1K 輸入 tokens，$0.002/1K 輸出，屬於極低成本。 - GPT-4：約
$0.03/1K 輸入，$0.06/1K 輸出[1]。比3.5貴一個數量級。 - GPT-4o：定價比GPT-4稍低一些，例如 Azure版約
$0.025/1K 輸入，$0.05/1K 輸出[1]。Nebuly 報告指出 OpenAI API 提供 GPT-4o 時甚至更優惠，可能低至 $5 per 1M tokens（即 $0.005/1K）[2]。總之GPT-4o在提供更強能力的同時，成本效率也優於原始GPT-4。 - GPT-4o Mini：因為面向大規模使用，定價極為低廉。據統計 GPT-4o Mini 僅約
$0.15美元/ 100萬 輸入 tokens[2]，折合 $0.00015/1K！輸出約 $0.60/100萬 tokens[2]。這意味著對於長文本分析，GPT-4o Mini 可以用幾乎可以忽略的成本處理海量內容。如此划算的價格，使得開發者能放心地在批量數據處理、內容生成服務中大規模採用該模型而不必擔心天價賬單。 - GPT-4.1：具體價格未明，但有消息稱 GPT-4.1 的性價比進一步提升 20%以上[5]。也就是說，OpenAI 可能以更低的單價提供比 GPT-4o 更強的能力，持續降低使用者的使用門檻。\ (以上僅列舉部分方案價格，實際費率可能因方案（ChatGPT Plus、企業版）而異，但相對高低趨勢與上述相符。)
從成本角度看，GPT-4o Mini 的每-token價格遠低於其他模型，非常適合需要處理海量文本且對成本敏感的應用；GPT-4o 則以較GPT-4優惠的價格提供了頂尖性能，適合對性能要求高但也注重預算的情況；GPT-4.1 若其效能提昇又價格下降，將進一步鞏固OpenAI在高階模型上的性價比優勢。
模型適用場景：何時選擇哪一個？
不同GPT模型各有強項，選擇適合的模型能在滿足需求的同時控制成本和效率。以下是幾種常見使用場景及建議的模型：
日常對話與簡單問答：使用 GPT-3.5 Turbo 即可。它足以應對日常聊天、常識性問答，而且成本最低、響應最快。如果開發聊天機器人或QA系統需要處理大量簡單查詢，3.5 Turbo 是經濟實惠的選擇。
高要求的創意寫作、專業回答：使用 GPT-4 或 GPT-4o。這兩者在複雜任務上的表現優異。GPT-4o 由於經過優化，能以較低延遲和成本達到與GPT-4相當的效果[1]。當問題需要深入推理、多步思考（例如法律分析、科學論證）時，這類高階模型能給出更可靠完善的答覆。
多模態交互應用（視覺、聽覺與文本結合）：使用 GPT-4o。例如建立一個能看圖回答或聽音識別後解說的系統，GPT-4o 是理想選擇，因為它完整支持圖像和音訊輸入輸出[2]。GPT-4 在圖像理解上也有一定能力，但 GPT-4o 覆蓋的模態更多元且性能更佳。
即時性要求高、併發量大的服務：使用 GPT-4o Mini。例如線上客服、實時監控報告生成等，需要每秒處理大量請求並給出快速答覆，此時Mini模型的高吞吐優勢非常明顯[7]。儘管Mini模型對特別複雜問題的解答可能略遜於大模型，但在大多數日常任務中已相當可靠，同時每次請求成本低廉，適合大規模部署。
長文檔總結與多資料源整合：使用 GPT-4o 或 GPT-4.1。當面對數萬字以上的長報告、或者需要將多篇相關文件彙總分析時，128K 甚至 1M 的上下文長度派上用場。GPT-4o 可以一次讀完整個長檔並給出總結[2]，GPT-4.1 則更進一步，一次輸入多份文件進行跨文件的綜合推理[5]。這在企業資訊整理、學術文獻調研等場景價值巨大——相比將文檔分段處理，這些模型讓 「一口氣吃下所有內容」 成為可能。
程式碼輔助與技術支持：使用 GPT-4.1（如可用）或 GPT-4o。GPT-4.1 在代碼相關任務上表現卓越[5]，可以更好地完成代碼生成、調試和解釋。如果 GPT-4.1 可供使用（目前可能限專業版），應優先選用。否則，GPT-4o 在Coding能力上也已經很強（HumanEval 91%通過率[6]），足以應付絕大多數編程諮詢、代碼修復等需求。
資源受限環境的AI應用：使用 GPT-4o Mini。如需將模型部署在手機App、物聯網裝置或嵌入式系統中，Mini模型因模型尺寸小而易於集成[4]。儘管可能不及雲端大型模型強大，但在離線或低資源情況下，它提供了可行的AI推理能力，可支援語音助手、本地翻譯等應用[4]。
特殊應用場合：某些高度專業化領域，可能需要經過專門調校的模型。如醫療、法務領域，即便GPT-4系列已具備豐富知識，仍可以透過細調 (Fine-tuning) 讓模型更瞭解專業術語和語境[4]。OpenAI的 GPT-4o 和 GPT-4.1 皆支持細調[6]。因此在這些場合，可以考慮以 GPT-4o 為基礎進行領域微調，得到定制版GPT-4o，以獲得更精準的專業表現。
總的來說，選型決策可以簡化為：任務複雜度高則選擇更強的模型（GPT-4/4o/4.1）；請求量大或實時性要求高則選擇更快的模型（GPT-4o Mini 或 GPT-3.5）；如果兩方面都有要求，可以透過調整模型大小或並行架構來權衡，或者等待 GPT-5 這樣的統一解決方案。
各模型優勢與劣勢概覽
為了更直觀地比較，下面列出主要模型的優點和限制：
GPT-3.5 Turbo：\ 優點：速度極快，對話流暢；成本最低，易於大規模使用。\ 劣勢：上下文有限，複雜推理和創造性任務能力明顯不足，僅能處理文字。
GPT-4：\ 優點：通用能力強，幾乎在所有NLP任務上都有優異表現；能理解圖像（多模態）；上下文比3.5長，回答更連貫深入。\ 劣勢：價格昂貴；速度較慢（尤其在長輸出時明顯）；有固定知識截止，需透過工具獲取新資訊。
GPT-4o：\ 優點：與GPT-4相當的智慧水準，但經優化後效率更高[1]；支援更多模態（加入音頻/視頻）[2]；上下文超長128k，處理長文檔遊刃有餘[2]；使用成本略低於GPT-4[2]。\ 劣勢：模型依然龐大，單次請求延遲相對較高；在資源受限設備上難以部署；相較最新4.1版本，某些特定任務（代碼、依指令行事）上稍遜一籌[5]。
GPT-4o Mini：\ 優點：響應速度非常快[6]，在高併發場景下表現穩定；每千 tokens 成本低廉到可以忽略[2]；上下文同樣達128k，功能不縮水；在常見任務上的表現已超過舊款大型模型（如GPT-3.5），能滿足大量應用需求[2]。\ 劣勢：在極高難度的推理、創意生成上不及GPT-4o（大模型的優勢場景）；目前多模態支持不完整（缺少視頻輸出等）；有些回答可能略顯簡潔保守，缺乏GPT-4系的大段深入分析風格（屬於以速度換取的妥協）。
GPT-4.1：\ 優點：具備迄今最大上下文容量（達100萬token）[5]，可一次處理龐大資訊；在代碼、生產力工具方面有革命性提升，能更好遵循複雜指令，輸出結構化結果；相較GPT-4o成本降低約20%[5]；知識更新更及時，對最新資訊反應更準確。\ 劣勢：仍在逐步推廣階段，可能並非所有用戶或開發者都能即時獲取；由於上下文超長，對計算資源要求更高，普通用戶使用時可能遇到速度或配額限制；模型體積巨大，僅能雲端運行，目前無法離線部署。
(GPT-4.5 和 GPT-5 尚未面世，其優劣有待觀察，但預期將進一步改善以上各方面。GPT-5 若成功融合模型，未來可能只需要一個模型就能同時兼顧速度與智力，減少取捨難題。)
未來趨勢與發展展望
從 GPT 模型的演進可以看出幾大趨勢：
模型統一與自適應：OpenAI 已透露希望消除「模型選擇」的困擾，未來透過一個統一的 GPT-5 系統來自動適配需求[1]。這意味著未來您不再需要在人為選擇 GPT-4、GPT-4o 或 Mini；取而代之，AI 會根據問題難度自主決定是快速回覆還是深入推理，提供最合適的回答體驗。這將大大簡化用戶體驗，同時確保資源高效利用。
更深的推理能力：所謂「鏈式思維」（Chain-of-Thought）技術將融入下一代模型，使 AI 能在內部產生隱式的多步推理過程，解決更複雜的推導任務。雖然 GPT-4 已具有很強的推理能力，但 GPT-5 有望把推理過程結構化，在需要時自動展開詳盡的思考步驟，再給出結論，提升可靠性和透明度。
多模態全面融合：未來的 GPT 模型將進一步打通文本、語音、圖像、視頻之間的界限。在 GPT-4o 已能處理多模態的基礎上，GPT-5 可能讓這些模態之間的轉換更加自然。例如，讓 AI 看一段影片後直接以口語總結其內容，甚至進一步產生相應圖表或執行操作。這種全模態的理解與生成將使 AI 真正成為通用的多媒體助手。
上下文與記憶：上下文窗口的擴大在 GPT-4.1 達到了一個里程碑，但未來還可能繼續提升。此外，OpenAI 可能探索長期記憶的解決方案，例如讓模型在多次會話中積累對用戶的瞭解，而不依賴每次輸入的大段重複提示。這也許需要在架構上引入新的記憶模組或外部知識檢索機制，但將大幅改善人機交互體驗。
模型效率與本地化：雖然最強大的GPT模型將越來越大，但同時也會出現更多壓縮版、蒸餾版模型，使得部分能力可以在本地設備上運行。GPT-4o Mini 就是這類趨勢的開始。未來或許會有 GPT-5 Mini、甚至嵌入式版本，使得手機、筆電也能離線執行一定水準的GPT模型，保障隱私並減輕雲端服務壓力。
開放生態與專用模型：OpenAI 的成功帶動了開源社群繁榮，大型開源模型（如 LLaMA 系列等）也在不斷湧現。未來 GPT 系列可能面對更多專用領域的模型競爭。因此一個趨勢是專業版GPT（如醫療GPT、法律GPT）的出現，要麼由OpenAI自行推出細分領域的調優模型，要麼開放讓開發者基於GPT-4/5平臺自行訓練專屬模型，以滿足垂直領域需求。
總之，ChatGPT 背後的 GPT 模型正在朝著更強大、更快速、更聰明的方向發展。同時，使用門檻和成本卻在下降，這將使得 AI 助手在更多場景下可用。對使用者而言，這意味著未來無論是處理日常小事還是專業大項目，都能有適合的 AI 模型作幫手，而且你可能無需煩惱選擇——因為模型本身將變得智能而統一。隨著 GPT-5 的問世和後續改進，我們可以期待一個更加無縫、強大的 AI 助手時代的到來[1]。
參考來源：
本報告內容綜合了 OpenAI 官方公告、技術手冊及第三方測評信息，包括 Nebuly、Eden AI、CSDN博客等對 GPT-4o 系列的分析[2][2][6]、OpenAI 幫助中心的模型更新說明[7][7]，以及 Fortune 等媒體對 OpenAI 未來路線的報導[1]。所有數據與資訊均以引用形式標注，以確保內容的真實可靠。希望本報告能幫助您全面瞭解 GPT 模型的差異和發展。
References
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