最适合科学和数学推理：O3

OpenAI的O3模型是深层科学和数学推理的强大力量，尤其是与外部工具配对时。 python的O3在测试中的竞争数学上得分为99.5％ - 基本上是在竞争。

它还在研究生水平的科学问题和复杂的逻辑推理中胜过其他模型。当您考虑在不远的未来可能会带来科学发现的模型时，就是这样。

最适合编码：GPT-4.1 Full和O3

用于编码，有一些不同的选项表现良好。 GPT-4.1 Full是针对编码和遵循说明的明确设计的，在编码基准中显示出强烈的性能。 GPT4.1实际上是比GPT4.5更聪明的模型。因此，即使编号方案倒退，它还是一个比4.5更强大的模型。

有一段时间O1是Openai的顶级狗模型，是最好的，但现在被O3剥夺了。 O3非常适合辩护逻辑和推理任务，使其非常适合调试和解决高级编程问题。

最适合写作，创造力和一般用途：GPT-4

gpt-4是Chatgpt中OpenAI的默认模型，因此，如果您只是涉足免费版本，那可能就是您使用的。 GPT-4.5是我的创造力，是我见过的类似人类写作的最好的OpenAI模型，但不幸的是，这不再可用。

该功率应该转化为GPT-5，但是在可用之前，GPT-4是下一个最佳写作，创造力和一般用途的最佳方法。

最佳价值：GPT-4.1纳米

GPT-4.1 Nano是一个小型，快速的模型，性能出乎意料。这是不需要高端电源的快速任务的理想选择。它拥有一个百万令牌上下文窗口。如果您想访问4.0的超级大国，但不想每月或以上200美元或以上的Pro，请尝试Nano。

Openai的模型与外部模型相比

OpenAi不再发布其性能与竞争对手并肩数据，但值得检查。例如，Google的Gemini 2.5 Pro最近因其令人印象深刻的编码功能而成为头条新闻，超过了期望。 Google在2025年在AI编码中悄悄地领先，人们还没有足够谈论它。

Claude 3.7来自人类的

也表现出希望，但与早期版本相比，一致性却在努力。 Openai的O3模型在数学和推理基准中优于Claude 3.7。

虽然Openai在某些领域（例如多模式的理解和推理）领导，但顶级模型之间的差距正在缩小。开发人员应根据特定用例而不是单独使用公司评估模型。

新功能：chatgpt内存

今年OpenAI最有影响力的更新之一是ChatGpt Memory，它使模型可以在会话中保留上下文。这意味着互动会随着时间的推移而建立，创造了更个性化的体验。

我通过问C进行了测试根据我们的聊天来描述我的仇恨，结果令人震惊。它了解我没有明确告诉我的事情。

这意味着AI越来越接近了解人们及其偏好。这会导致高度个性化的支持和建议，而无需明确要求。

即将推出？ OpenAI社交媒体网络竞争x

记忆是了解人们实际是谁的核心特征。有了这些能力，Chatgpt可以准备建立第一个AI-NETAINTY的社交网络。谣言是Chatgpt将将其数字记忆功能应用于新的竞技场：社交媒体（特别是类似X的平台）。

与参与算法驱动的传统平台不同，OpenAI的方法可以利用AI来策划有意义的内容，过滤噪声和与个人兴趣相符的表面见解。个性化将是核心，具有AI驱动的策划和实时分析的潜力用户行为。

虽然没有发布官方细节，但我个人很高兴看到这一点并尝试一下。

如何保持AI模型Firehose的顶部

OpenAI最近的更新反映了一个更广泛的趋势：AI系统变得更加智能，更快，并且更加集成到日常工作流程中。随着O3，04-Mini的发布和Chatgpt内存的推出，我们看到了从反应性工具转向主动的自适应伴侣。

对采用AI的缓慢或抵抗力的公司会发现自己落后。不要让模型混乱使您陷入瘫痪。取而代之的是快速测试，经常测试，并围绕速度和灵活性，以在您的工作流程中构建AI。

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