奥特曼还在抱娃，GPT-4.5已经被网友开喷了_风闻

自打 DeepSeek 全球爆火以后， AI 圈里都跟按了快进键一样，都好顿加速。

别的不说，光这一周就有马斯克的 Grok 3 ，Anthropic的 Claude 3.7 Sonnet ，阿里的通义 QwQ-Max-Preview ，腾讯的 Turbo S ，月之暗面的 Kimi-1.6-IoI-High ，谷歌的 Gemini Code Assist 啥的一大堆东西，还有个 DeepSeek 开源周，简直是仙之人兮列如麻。

而就在昨晚，回回被拿出来鞭尸，每次都自称在憋大的的 OpenAI 终于憋出来了，掏出了 GPT 系列的船新版本， GPT-4.5 。

 按奥特曼的说法，这回这个 GPT-4.5 是一种不同类型的智能，其中有着他从未感受过的奇妙之处，这将是第一个让你感觉在和一个有思想的人说话的模型。

不过，自打两个月前哥们连着十几天，次次半夜两点追他们无聊发布会，说实话奥特曼有点伤了哥们的心了。

 所以咱其实对这个 GPT-4.5 也没报啥期望，甚至发布会上奥特曼人都没来，说是回家带孩子去了，对，就他跟他老公俩男的生的那个娃。

反正整体看下来，我只能说 GPT-4.5 这波算是 “ 唐唐 ” 亮相了。

这倒不是哥们尬黑，其他网友们对这玩意多数也是这个看法，外网上甚至有个 GPT-4.5 是不是垃圾的讨论，因为就连红脖子们也不看好 GPT ，都投票给了马斯克的 xAI 。

所以这玩意到底怎么个拉法呢，不卖关子，咱直接说结论，那就是 GPT-4.5 性能不行，而且价高。

同样是昨晚发布，但他跟 su7u 属于是完全反着来。

先说性能吧，在一个 OpenAI 官方给出的基准测试里， GPT-4.5 在科学，数学，编码能力上都比不上自家去年发的 o3-mini ，基准测试也只比 4o 好 5% 。

也就是说， GPT-4.5 在 AIME 和 GPQA 等困难的学术基准测试上，相比自家 o3-mini 都是不太够的，更别说跟 DeepSeek-R1 和 Claude 3.7 Sonnet 这些放一个怪物房了。

抛开官网的数据，拿网友们的实测来看， GPT-4.5 跟同在这周发布的 Claude 3.7 也相差不小。

 比如在思维理解和导图生成上， Claude 几乎可以搬到 ppt 上做插图了，但 GPT-4.5 画的图就跟我小学微机课上的作业一样。。。

更离谱的是，这玩意的运行速度还很慢。。。

但这还不是最离谱的，真正让它挨喷的，其实是它的价格。

按他们官方的数据， GPT-4.5 每百万 Tokens 价格是 75 美元，跟 4o 相比整整涨了 30 倍，更别说跟 DeepSeek 比了，那直接能达到 280 倍。。。

 要是再算上 DeepSeek 的折扣，甚至能相差 1000 倍以上！

但搞笑的是， OpenAI 的官网文章还说 GPT-4.5 “无法完全替代 GPT-4o ” 。

不过人家 OpenAI 官方倒是不太在意这个，他们觉得 GPT-4.5 真正厉害之处，在于它的语言能力。

 他们在官网的博客里说， GPT-4.5 可以在对话中分析人类情感需求，提供情绪价值这方面是现在最牛的。

 “ 它将对世界的深刻理解与更佳的协作相结合，可以形成一种模型，该模型可以在更适合人类协作的热情而直观的对话中自然地整合想法。GPT-4.5 能够更好地理解人类的意思，并以更细致入微的 “ 情商 ” 来解读微妙的暗示或隐含的期望。 ” 

就比如说你没考好，跟他一说他就会先安慰你，但 4o 就很直男的直接给你一堆方案。

可是咋说呢，这看起来确实有人情味了些，但调教出一个有情商的 AI 似乎没法证明它真的就比别家强。

 拿字节的豆包来说，你给它发这句它也回答的挺人性的，甚至还能打电话。

不止咱们，外网网友也对 OpenAI 纷纷发推，那它跟 DeepSeek r1 和 Grok 做比较，公开表示阴阳。

说实话这也能理解，劳资花了市场上最贵的钱，结果它是要算法有情商，要推理有情商，要应用有情商。。。

前 OpenAI 员工，国外知名 AI 分析师Andrej Karpathy发了个文章说， GPT-4.5 相比前代的训练成本是提高了整整十倍的，但智商并不如推理模型，而是把重点放在了 AI 的情商上。

虽然 Andrej对 GPT-4.5 的情商挺满意的，说这是 GPT-3.5 到 4.0 的进步；但他也指出， GPT-4.5 并不是推理模型，而且可能是 OpenAI 最后一代非推理模型了。

 这么一来，等到 OpenAI 在 4.5 的基础上再搞下一代推理模型，估计才会有更好的表现。

不过从这一点上说，以后可能大部分 AI 的方向，都将会彻底转向推理。

一方面， GPT-4.5 的这次亮相，其实某种意义上可以说，传统只靠大力出奇迹，狂堆算力的 Scaling Law （规模法则 ）已开始减速了。

而另一方面，开源模型阵营这边，在这个方向上已经上道了。

不说别的， DeepSeek 开源周这几天，每天都把自家 V3 和 R1 训练推理过程中的核心出装，都免费晒出来给大家用。

比方说第一天的 FlashMLA 架构，相当于把自己调教英伟达 GPU 的招给教了，手把手教你榨干 H800 的算力资源；

 后面几天还陆续开放了 DeepEP 、 DeepGEMM 、 DualPipe 、 EPLB 这一堆数据库和算法；最后还给了个用来压榨固态硬盘性能的 3FS 和 Smallpond 数据处理框架。

而在类似 GitHub 的社区， AI 领域的开发者们这几天也是高兴坏了， DeepSeek 这些开源数据几乎每天都在 GitHub 热榜上坐庄，这波可以说是新的 “ 源神 ” 了。

 一边 GPT-4.5 表现平平，一边 DeepSeek 搞得是人人有枪，这样一来，以后的 AI 训练估计很难再看到传统的算力竞赛了，更低本高效的训练估计会变成王道。

图片、资料来源：

OpenAI 、 X 等，部分图源网络

​