ИИ быстро развивается, но не так, как большинство предполагает. Яркие анонсы и маркетинговый шум часто сосредоточены на вычислительной мощности и размере модели, однако настоящие прорывы происходят в том, как ИИ внедряется в решение повседневных задач, как он справляется со сложностями и как адаптируется к человеческой логике.
ChatGPT 4.5 появляется именно в этот момент перемен. Эта большая языковая модель знаменует переход от ИИ, который просто генерирует ответы, к ИИ, мыслящему структурно. Но что это означает на практике? И, что важнее, как это вписывается в общие тенденции, определяющие развитие ИИ?
Простыми словами, ChatGPT 4.5 – это последний этап перед полноценным внедрением рассуждающего интеллекта в модели OpenAI. Долгое время большие языковые модели полагались на количественный подход – миллиарды параметров, огромные обучающие наборы данных и статистические закономерности. Но настоящий интеллект зависит не только от объёма, но и от структуры.
Одним из главных ограничений ИИ всегда была склонность к поспешным выводам. Он даёт ответы, не демонстрируя процесса рассуждения, как ученик, выучивший ответы наизусть, но не понимающий предмета. Хотя ChatGPT 4.5 останется высоко оптимизированным и эффективным, он не будет выполнять структурированное рассуждение так, как будут делать будущие модели, например, ChatGPT-5.
Такой прогресс подчеркивает важный момент: ChatGPT 4.5 — последняя модель без цепочки рассуждений (Chain-of-Thought) прежде, чем OpenAI полностью перейдёт к системам со структурированным рассуждением.
На данный момент OpenAI предлагает несколько моделей: GPT-4, GPT-4o, DALL-E и экспериментальные модели серии O. Это создаёт сложность при выборе подходящего инструмента для разных задач. Согласно официальному плану OpenAI, GPT-5 полностью объединит эти модели, и пользователям больше не придётся выбирать между глубиной, быстродействием или специализированными возможностями.
ChatGPT 4.5 не будет представлять эту объединённую систему, но станет последней итерацией перед наступлением перемен. Эти перемены будут значительными: ИИ перестанет быть набором разрозненных инструментов и станет единой системой, которая интеллектуально подстраивается под нужды пользователя, плавно переключаясь между быстрыми ответами и глубоким рассуждением по мере необходимости.
За эти годы OpenAI совершенствовала каждое поколение, улучшая рассуждения, эффективность и удобство использования.
GPT-3.5 стал первым шагом к более плавному и «человеческому» общению, но сталкивался с проблемами логической последовательности. Хотя он мог генерировать текст естественно, ему не хватало структурированного мышления, и ответы часто звучали правдоподобно, но имели логические недостатки.
Ключевые новшества в моделях OpenAI:
GPT-4 стала лучше своего предшественника, внедрив мультимодальные возможности через интеграцию DALL-E и улучшенную обработку контекста, что сделало её более подходящей для решения сложных задач. Однако она оставалась ограниченной вычислительной эффективностью и не обладала надежным пошаговым рассуждением.
Выпуск GPT-4o позволил найти баланс между глубиной и скоростью, что сделало модели ИИ более отзывчивыми. Тем не менее, её рассуждения были неструктурированными, поскольку она полагалась на вероятностное генерирование, а не на разложение задачи на логические шаги.
Параллельно OpenAI проводила эксперименты с моделями chain-of-thought (CoT) в o1 и o3, разрабатывая системы ИИ, способные разлагать задачи на структурированные цепочки рассуждений. Эти модели улучшили результаты при решении сложных задач, разбивая запросы на логические шаги перед формированием ответа.
Наконец, выпуск ChatGPT-4.5, последней модели, не относящейся к цепочке мыслей, заложит основу для ChatGPT-5, который, как ожидается, полностью интегрирует обработку на основе рассуждений. ChatGPT-5 объединит предыдущие модели OpenAI в единую систему, позволяя ИИ определять, когда нужно заниматься глубокими размышлениями, а когда давать быстрые, интуитивные ответы.
Не только ChatGPT 4.5, но и все модели стремительно развиваются в плане рассуждений, эффективности и мультимодальных возможностей. Пока OpenAI совершенствует свой подход с использованием структурированного интеллекта, такие конкуренты, как Anthropic, DeepSeek и Google, представляют свои модели.
Вот как ChatGPT 4.5 сопоставляется с последними инновациями в области искусственного интеллекта:
Claude 3.7 Sonnet – это гибридная модель рассуждения компании Anthropic, сочетающая быструю интуицию с глубоким структурированным решением задач. Одной из её главных новаций является полномасштабное рассуждение, позволяющее наблюдать за ходом мыслительного процесса, что повышает прозрачность и доверие при принятии решений. Модель установила новые стандарты в области сложных рассуждений, особенно в программировании, юридическом анализе и научных приложениях.
Ожидается, что ChatGPT 4.5 улучшит свою работу в решении сложных задач программирования, опираясь на достижения модели o3 от OpenAI. В частности, модель o3 достигла уровня успеха в 49.3% на тесте SWE-bench Verified, оценивающем реальные задачи программной инженерии, что немного превышает показатель 48,9% для модели o1 и остается на одном уровне с Claude 3.5 Sonnet.
DeepSeek R1 произвел сильное впечатление благодаря своим передовым математическим и логическим способностям. Хотя он работает с меньшим количеством вычислительных ресурсов, чем его западные конкуренты, DeepSeek R1 напрямую конкурирует с моделями серии O от OpenAI в решении структурированных задач, как, например, показано на тесте MMLU-Pro (Reasoning and Knowledge) от Artificial Analysis.
Даже после выпуска ChatGPT 4.5 и GPT-5 DeepSeek R1 останется серьезным конкурентом. Модель, разработанная для решения творческих, научных и технических задач, обладает окном контекста 128K, что делает её привлекательным выбором для сложных задач, основанных на ИИ. Однако, согласно тестам AA, она является одной из самых медленных на рынке, генерируя всего 29 токенов в секунду.
Для сравнения, модели OpenAI всегда отличались высокой скоростью. Например, o3-mini генерирует 160 токенов в секунду, что является вторым лучшим результатом по состоянию на февраль 2025 года. GPT-4o выдает 63 токена в секунду, что более чем в два раза быстрее, чем DeepSeek.
Скорость ChatGPT 4.5, вероятно, будет находиться между показателями o3-mini и прочих моделей – примерно 120–140 токенов в секунду.
Серия Gemini от Google выделяется своими возможностями обработки огромного количества текста. Модель GPTunneL 2.0 Flash обладает контекстным окном в 1 миллион токенов, а Gemini 1.5 Pro вообще позволяет обрабатывать 2 миллиона токенов, что даёт им возможность сохранять и анализировать огромные объемы данных.
Модели ChatGPT 4.0 и O3 позволяют обрабатывать почти в 20 раз меньше — 128К токенов, но даже этого количества более чем достаточно для большинства случаев использования — от написания статьи до анализа нескольких книг. Трудно представить, что ChatGPT 4.5 будет обладать столь же большим контекстным окном, как Gemini.
Кроме того, одна из последних моделей Google, Gemini 2.0 Flash, является одной из самых быстрых и дешевых на рынке. Благодаря разнице в поколениях она превосходит GPT-4o в тесте GPQA Diamond, ориентированном на проверку моделей на сложных научных задачах, а также в большинстве других бенчмарков.
Учитывая, что ChatGPT 4.5 будет переходной моделью после серии O, можно ожидать, что её результаты будут как минимум не хуже, чем у Gemini. Тем не менее, модели OpenAI всегда были известны своей высокой ценой. Цена за миллион токенов влияет как на стоимость API, так и на цену в GPTunneL, поскольку мы подключаем сервисы через прямое подключение.
Например, у GPT-4o один миллион токенов вывода стоит 10 долларов США, а у o1 – 60 долларов. Для сравнения, такой же объём у Gemini 2.0 Flash стоит 0,4 доллара. Поэтому нет оснований ожидать, что ChatGPT 4.5 станет бюджетной моделью.
Главный тренд развития моделей OpenAI – это стремление создать общий искусственный интеллект. Компания также планирует представить своих первых ИИ-агентов, способных интегрироваться в рабочую среду, в 2025 году. Эти агенты обещают повысить эффективность компаний и изменить подход к выполнению повседневных задач.
В GPTunneL мы внимательно следим за трендами и постоянно совершенствуем нашу платформу. К нам присоединился новый специалист по созданию ИИ-агентов, а также запущена образовательная программа для сотрудников компаний по использованию нейросетей.
Помимо нашего гайда по промпт-инжинирингу, теперь у вас есть возможность работать с профессиональными промпт-инженерами, готовыми помочь вам освоить ИИ на новом уровне. Оставайтесь с нами – все обновления публикуются в блоге и Telegram.
