GPT-4.5とGPT-4はどちらも大規模な言語モデルの重要な進歩を表していますが、複雑な科学的問題を解決することに関しては、さまざまな長所と短所があります。
** GPT-4は、優れた処理能力と複雑な科学的および数学的問題に取り組む能力で知られています。計算、幾何学、代数などの被験者の方程式を解くことができ、複雑な科学的概念を分析し、化学反応をシミュレートすることが実証されています[2] [6]。画像処理のためのDALL-Eの統合を含むGPT-4のマルチモーダル機能は、多様なデータ型の処理における汎用性を高めます[8]。その大きなコンテキストウィンドウにより、より包括的な入力と出力の処理が可能になります。これは、長い形式のコンテンツの作成と拡張会話に有益です[6]。
** GPT-4.5は、一方で、感情的な知性と自然な会話能力にもっと焦点を当てています。執筆、プログラミング、実用的な問題解決などのタスクに適していますが、複雑な科学的および数学的ベンチマークでのパフォーマンスは、GPT-4またはO3-MINI [3] [7]のような他の特殊なモデルほど顕著ではありません。 GPT-4.5の改善は、幻覚率の低下とパターン認識の向上にあり、事実上の正確性と微妙なコミュニケーションを必要とするタスクに対してより信頼性が高くなります[7]。ただし、科学と数学の高度な推論能力を要求するタスクに最適な選択ではないかもしれません。
要約すると、GPT-4は高度な処理機能とマルチモーダル機能のために複雑な科学的問題の解決に優れていますが、GPT-4.5は感情的な知性と自然言語の理解を必要とするタスクに向けています。複雑な科学的タスクの場合、GPT-4または専門的な推論モデルがまだ望ましい場合があります。
引用：
[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-reeases-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-to-try
[6] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-giggest-differences to-sonsider
[7] https://topmostads.com/openai-release-gpt-4-5/
[8] https://latenode.com/blog/chatgpt-4-5-and-chatgpt-5-expectations