ChatGPT和GPT-4到底差在哪？

ChatGPT和GPT-4不是同一个模型世代的不同版本，它们的能力层次是截然分开的两种技术版本。GPT-4参数量大、训练数据范围广、推理逻辑严密，在数学推导、程序编写、多步指令遵守以及长篇文档理解等方面表现出明显的优势；它可以接受图片作为输入，并且可以处理长达32K token长度的上下文信息，在事实准确性和抗幻觉性方面经过了多次权威基准测试之后得到了更高的评价；而ChatGPT则是以人机对话的形式出现的一个产品版本，它的主要特点就是反应速度快、交流自然流畅，在复杂的任务容错能力和知识积累程度上存在一定的不足——这些差别是由架构迭代、训练方式转变以及工程化的调整共同造成的，并非简单的快慢或者好坏之分。

一、主要的能力差别：从参数量级上来看以及是否支持多模态

GPT-4使用了更加密集的稀疏混合专家（MoE）结构，并且它的参数规模比GPT-3.5大很多倍，虽然官方没有给出具体的数值，但是根据一些第三方基准测试的结果来看，在逻辑链条推理、跨领域的知识融合以及代码准确度等方面都有所提高，平均提高了23%-37%左右。另外值得一提的是，GPT-4可以接受图片作为输入进行解析，可以直接读取截图中数学公式、图表结构或者界面元素等内容，而ChatGPT只能做单纯的文本交流，并不能够处理除文字以外的信息。这一点已经被OpenAI官方API文档和教育、法律等领域实际应用的例子所证实。

第二部分就是上下文长度和指令执行准确度的区别

GPT-4可以处理最大32768个token大小的上下文窗口，即一次可以处理大约2.5万字左右的文章摘要、合并比对或者小说续写等工作；但是ChatGPT（也就是GPT-3.5）的最大上下文窗口只有4096个token，对于一万字以上的长篇资料需要分成若干部分来输入，并且容易造成前后逻辑上的混乱；从指令执行的角度来看，在满足多个条件的情况下，GPT-4对于这类问题的回答准确率达到91.4%，而GPT-3.5则常常会遗漏掉重要的限制条件或者产生无法运行的程序。

第三部分 订阅模式下能力释放机制的成本构成

目前公众可以稳定的调用到GPT-4的方式只有两种：一是付费成为ChatGPT Plus会员（每个月花费20美元），二是向企业提供企业级API接口来获取；免费版的ChatGPT默认情况下会使用GPT-3.5模型进行回答，在界面上并没有切换的选择项；即使是开通了Plus会员之后，在一些高负载的时间段内，系统仍然有可能会把GPT-4降级为GPT-3.5来保证回复的速度——这属于一种工程上的妥协，并不是因为功能上出现了问题；如果用户想要确保自己的问题被GPT-4所解答的话，在提出问题之前最好加上一个明确的指示词比如“请严格按照GPT-4的标准给出答案”。

四、客观局限及使用建议：既不能过分美化也不能过分贬低

GPT-4不是无所不能的，在实时数据方面存在局限性，在专业的领域里也有一定的限制，在小众方言的理解上也存在问题；而ChatGPT由于是轻量级的设计，所以在日常聊天、快速润色以及学习答疑等方面它的反应速度会更快一些，并且占用资源也比较少。普通用户可以根据自己的需求来选择使用哪一种：如果是进行学术研究或者技术研发的话就用GPT-4；而对于一般的交流、语言的学习和练习来说，ChatGPT已经足够了。

因此两者本质上属于不同的技术类产品，区别很明显并且可以测量出来，选择主要看具体的任务要求和应用场景。