GPT-4.5 및 GPT-4는 모두 큰 언어 모델에서 상당한 발전을 나타내지 만 복잡한 과학적 문제를 해결할 때 다른 강점과 약점이 있습니다.
** GPT-4는 우수한 처리 능력과 복잡한 과학적 및 수학적 문제를 해결하는 능력으로 유명합니다. 미적분학, 지오메트리 및 대수와 같은 대상의 방정식을 해결할 수 있으며 복잡한 과학적 개념을 분석하고 화학 반응을 시뮬레이션하는 것으로 입증되었습니다 [2] [6]. 이미지 처리를 위해 Dall-E의 통합을 포함한 GPT-4의 멀티 모달 기능은 다양한 데이터 유형을 처리 할 때 다양성을 향상시킵니다 [8]. 큰 컨텍스트 창은보다 포괄적 인 입력 및 출력 처리를 허용하며, 이는 장기 컨텐츠 생성 및 확장 된 대화에 유리합니다 [6].
반면에 GPT-4.5는 감성 지능과 자연스러운 대화 능력에 더 중점을 둡니다. 글쓰기, 프로그래밍 및 실제 문제 해결과 같은 작업에 적합하지만 복잡한 과학 및 수학적 벤치 마크에서의 성능은 GPT-4 또는 O3-MINI와 같은 다른 특수 모델만큼 두드러지지 않습니다 [3] [7]. GPT-4.5의 개선은 환각율이 감소하고 패턴 인식이 향상되어 사실적인 정확성과 미묘한 의사 소통이 필요한 작업에보다 신뢰할 수 있습니다 [7]. 그러나 과학 및 수학에서 고급 추론 능력을 요구하는 작업에 대한 최적의 선택은 아닐 수도 있습니다.
요약하면, GPT-4는 고급 처리 기능과 멀티 모달 기능으로 인해 복잡한 과학적 문제를 해결하는 데 탁월하지만 GPT-4.5는 감성 지능과 자연어 이해가 필요한 작업에 더욱 적합합니다. 복잡한 과학적 작업의 경우 GPT-4 또는 특수 추론 모델이 여전히 바람직 할 수 있습니다.
인용 :
[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-releases-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/searchenterpriseai/tip/gpt-35-vs-gpt-4-biggest-differences-toconsider
[7] https://topmestads.com/openai-release-gpt-4-5/
[8] https://latenode.com/blog/chatgpt-4-5-and-chatgpt-5-expectations