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大模型列表GPT-4o(2025-03-27)
GP

GPT-4o(2025-03-27)

聊天大模型

GPT-4o(2025-03-27)

发布时间: 2025-03-27更新于: 2025-07-22 07:58:441,088
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
未披露
上下文长度
128K
中文支持
支持
推理能力

GPT-4o(2025-03-27) 是由 OpenAI 发布的 AI 模型,发布时间为 2025-03-27,定位为 聊天大模型,参数规模约为 0.0B,上下文长度为 128K,采用 不开源 许可。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

GPT-4o(2025-03-27)

模型基本信息

推理过程
不支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
128K tokens
最大输出长度
4096 tokens
模型类型
聊天大模型
发布时间
2025-03-27
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
暂无数据 / 不涉及
知识截止
暂无数据
GPT-4o(2025-03-27)

开源和体验地址

代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源- 不开源
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址
在线体验
https://chatgpt.com/
GPT-4o(2025-03-27)

官方介绍与博客

官方论文
ChatGPT — Release Notes: March 27, 2025
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
GPT-4o(2025-03-27)

API接口信息

接口速度
3/5
💡默认单位:$/100万 tokens。若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
标准计费Standard
模态输入输出
文本$2.5$10
图片$2.5--
GPT-4o(2025-03-27)

评测结果

GPT-4o(2025-03-27) 当前已收录的代表性评测结果包括 SimpleQA(18 / 45,得分 40.30)、Creative Writing(10 / 23,得分 84.90)、MMLU Pro(59 / 124,得分 79.80)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
全部常规

综合评估

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MMLU Pro
常规模式
79.80
59 / 124
GPQA Diamond
常规模式
66.90
121 / 175
ARC-AGI
常规模式
8.80
60 / 65

常识问答

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
SimpleQA
常规模式
40.30
18 / 45

编程与软件工程

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
LiveCodeBench
常规模式
35.80
102 / 118

数学推理

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
AIME2025
常规模式
26.70
101 / 106

写作和创作

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Creative Writing
常规模式
84.90
10 / 23

Agent能力评测

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Aider-Polyglot
常规模式
27.10
26 / 26
查看评测深度分析与其他模型对比
GPT-4o(2025-03-27)

发布机构

OpenAI
OpenAI
查看发布机构详情
GPT-4o(2025-03-27)

模型解读

GPT-4o(2025-03-26)是OpenAI在2025年3月27日发布的GPT-4o更新版本,这个版本的 GPT-4o 在性能、易用性和协作能力上迎来多项优化,进一步提升了模型的直觉性、创造力和任务执行能力。此次更新聚焦于 STEM 与编程问题解决、指令遵循精度以及自然交互体验,旨在为用户提供更高效、流畅的 AI 辅助工具。

技术能力升级:更高效的编程与问题解决

  • 更智能的代码生成与调试:新版模型在解决复杂技术问题时表现更优,尤其擅长生成简洁的前端代码,并能更精准地分析现有代码结构以识别修改需求。其输出的代码具备更高的可执行性,有效提升开发效率。
  • STEM 领域优化:在数学、科学等学科任务中,模型的逻辑推理与问题分解能力进一步增强,为用户提供更可靠的解决方案。

精准指令理解与格式化输出

  • 多任务处理能力:针对包含多重或复杂指令的提示词,GPT-4o 能更准确地捕捉用户需求,并严格遵循指定格式生成内容。
  • 分类任务精度提升:在需要结构化输出的场景(如数据分类、报告生成)中,模型的准确性和一致性显著提高。

交互体验优化:更自然的沟通风格

  • 意图理解增强:根据早期测试反馈,新版模型对用户隐含意图的解读能力有所提升,尤其在创意协作类任务中表现更为贴合预期。
  • 响应简洁清晰:减少了冗余的排版标记和符号使用,输出内容更直接易读,同时保持信息的完整性与逻辑性。


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