GPT-4.5 et GPT-4 représentent tous deux des progrès significatifs dans les modèles de grands langues, mais ils ont des forces et des faiblesses différentes lorsqu'il s'agit de résoudre des problèmes scientifiques complexes.
** GPT-4 est connu pour sa puissance de traitement supérieure et sa capacité à s'attaquer aux problèmes scientifiques et mathématiques complexes. Il peut résoudre des équations chez des sujets comme le calcul, la géométrie et l'algèbre, et il a été démontré d'analyser des concepts scientifiques complexes et simuler des réactions chimiques [2] [6]. Les capacités multimodales de GPT-4, y compris l'intégration de Dall-E pour le traitement d'image, améliorent sa polyvalence dans la gestion de divers types de données [8]. Sa grande fenêtre de contexte permet une gestion plus complète des entrées et des sorties, ce qui est bénéfique pour la création de contenu longue et les conversations étendues [6].
** GPT-4.5, en revanche, se concentre davantage sur l'intelligence émotionnelle et les capacités de conversation naturelles. Bien qu'il soit bien adapté à des tâches telles que l'écriture, la programmation et la résolution de problèmes pratiques, ses performances dans des références scientifiques et mathématiques complexes ne sont pas aussi prononcées que le GPT-4 ou d'autres modèles spécialisés comme l'O3-MinI [3] [7]. Les améliorations de GPT-4.5 résident dans son taux d'hallucination réduit et sa reconnaissance améliorée des modèles, ce qui le rend plus fiable pour les tâches nécessitant une précision factuelle et une communication nuancée [7]. Cependant, ce n'est peut-être pas le choix optimal pour les tâches exigeant des capacités de raisonnement avancé dans les sciences et les mathématiques.
En résumé, alors que le GPT-4 excelle dans la résolution des problèmes scientifiques complexes en raison de ses capacités de traitement avancées et de ses caractéristiques multimodales, GPT-4.5 est plus axé sur les tâches qui nécessitent l'intelligence émotionnelle et la compréhension du langage naturel. Pour les tâches scientifiques complexes, les modèles de raisonnement GPT-4 ou spécialisés pourraient toujours être préférables.
Citations:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://www.kommunicate.io/blog/chatgpt-4-vs-chatgpt-3-5-key-differences/
[3] https://www.businessinsider.com/openai-sam-altman-laleases-gpt-4-5-emotionally-intelligent-model-2025-2
[4] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10884900/
[5] https://mashable.com/article/openai-gpt-4-5-release-how-try
[6] https://www.techtarget.com/searchsenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-biggest-differences-to-consider
[7] https://topstads.com/openai-release-gpt-4-5/
[8] https://latenode.com/blog/chatgpt-4-5-and-chatgpt-5-expectations