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GPT-4.5 预览版对比 GPT-o3 mini

2025-12-20

在人工智能快速发展的领域，为特定工作流程选择合适的模型对于性能和成本效益都至关重要。本指南对各种模型进行了深入的比较。 OpenAI 的 GPT-4.5 预览版 和 GPT-o3 mini虽然 GPT-4.5 代表了广博的知识和创造性洞察力的巅峰，但 GPT-o3 mini 通过“私有的思维链”引入了一种专门的推理和编码方法。

要了解这些模型与其他行业领导者的比较情况，请查看我们之前的分析：ChatGPT 4o 与 Gemini 1.5。

技术规格和性能指标

了解硬件层面的限制和容量是选择型号的第一步。以下是截至2025年初的详细技术配置明细。

规格	GPT-4.5 预览	GPT-o3 Mini
输入上下文窗口	128K	20万
最大输出Tokens	16K	10万
处理速度（TPS）	37.0	167.3
知识门槛	2023年10月	2023年10月
发布日期	2025年2月27日	2025年1月30日

💡 关键见解： GPT-o3 mini 专为高通量应用而设计，可提供近 速度提升 4.5 倍 输出生成和处理海量数据集的更大上下文容量。

标准化基准性能

从官方发布说明和独立开放基准测试中获得的数据表明，“通用知识”和“逻辑推理”的能力存在明显差异。

基准类别	GPT-4.5 预览	GPT-o3 Mini
MMLU（本科知识）	85.1	81.1
GPQA（研究生推理）	71.4	79.7
数学（喜欢'24）	36.7	87.3
SWE-Bench 验证（编码）	38.0	61.0

实践测试：推理、数学和代码

为了更全面地了解数据，我们进行了实际评估。这些测试以AIML API令牌消耗量作为成本指标，监测“效率与准确性”之间的关系。

1. 语言推理与逻辑

场景：分析中世纪手稿和亚里士多德《诗学》的影响。

GPT-4.5 预览： ✅ 正确

轻松解决了“需求与兴趣”之间的微妙差别。
Tokens： 24,740

GPT-o3 Mini： ✅ 正确（中等难度）

最初推理难度较低，需要付出中等努力才能解决。
Tokens： 136,395

2. 数学几何

任务：计算较大象限内较小切线半圆的半径。

GPT-4.5 预览： ❌ 错误

提出了一个优美而激进的解释，但最终的计算却失败了。
Tokens： 423,833

GPT-o3 Mini： ✅ 正确

它运用逻辑推理得出了正确的分数答案（14/3）。
Tokens： 25,179

3. 算法编码

任务：“连接所有单词的子字符串”（滑动窗口算法）。

在这个测试中， GPT-4.5 预览 展现了其在编码架构方面的主导地位，取得了 5/5分 为了提高效率和简化逻辑。虽然 GPT-o3 mini 解决了核心问题，但其代码在处理大规模字符串方面优化不足。

结果： GPT-4.5 是软件工程和复杂系统设计的首选。

API 成本比较（每 1000 个Tokens）

令牌类型	GPT-4.5 预览	GPT-o3 Mini
投入价格	0.07875美元	0.001155美元
产出价格	0.15750美元	0.004620美元

*定价基于2025年AIML API标准费率。

最终结论：您应该使用哪种型号？

选择 GPT-4.5 预览（如果：）

你需要 高级创意写作 或者语气上的细微差别。
您正在表演 高级软件架构。
这项任务需要大量的“常识”知识储备。
人类般的直觉比单纯的数学运算速度更重要。

选择 GPT-o3 Mini 的条件是：

你正在解决 复杂的数学或逻辑谜题。
速度和延迟 对您的申请至关重要。
你正在做一件预算（价格便宜得多）。
对于长文档（高达 200K），你需要一个巨大的上下文窗口。

常见问题解答

Q1: GPT-o3 mini 在数学方面总是比 GPT-4.5 更优秀吗？

一般来说，是的。由于采用了“推理链”架构，GPT-o3 mini 擅长数学运算所需的多步骤逻辑验证，而 GPT-4.5 则可能更注重对话流畅性而非计算准确性。

Q2：为什么不同模型之间的Tokens使用情况差异如此之大？

GPT-o3 mini 使用“隐藏的”推理标记来处理思路。根据“推理难度”设置（低、中、高），它可能会消耗更多标记以确保在难题上的准确性。

Q3：我可以通过 API 使用这两个模型吗？

是的，像 AIML API 这样的平台允许你动态地在这些模型之间切换。这通常是最佳策略——使用 GPT-o3 mini 进行逻辑/数学运算，使用 GPT-4.5 进行创意合成。

Q4：GPT-4.5 预览版是否具有知识优势？

虽然两者都以 2023 年 10 月为截止日期，但 GPT-4.5 的参数基础“更广泛”，这意味着它通常比“迷你”推理模型更可靠地回忆起晦涩的事实或文学参考。

您是否需要我帮助您将这些模型集成到您的特定 Python 或 JavaScript 应用程序中？