1. 引言

OpenAI作为人工智能研究与开发领域的领导者，以其在生成式AI模型方面的突破性工作而闻名。其创新成果对AI领域产生了深远的影响，并在各个行业中推动了广泛的应用 。理解OpenAI的模型组合及其演变对于企业、研究人员和开发者至关重要，这有助于他们有效地利用这些模型，做出明智的决策，并及时了解AI领域的最新进展 。OpenAI提供的各种模型满足了不同的需求和应用场景，这表明其采取了战略性的方法来渗透不同的市场领域 。本报告旨在分析和评估OpenAI公开发布的模型，重点关注其发布日期和功能，从而提供一个关于其发展历程和关键特性的比较性概述。  

2. OpenAI模型综合列表

OpenAI发布了广泛的模型，可以根据其主要功能进行分类：

• 大型语言模型 (LLMs): 这些模型主要用于理解和生成人类语言。

  • GPT 系列：包括 GPT-1 (2018年6月) ，GPT-2 (2019年2月) ，GPT-3 (2020年5月) ，GPT-3.5 (包括 Turbo 版本) ，GPT-4 (2023年3月) ，GPT-4 Turbo (2023年11月) ，GPT-4o (2024年5月发布/6月API) ，GPT-4.1 (2025年4月) ，GPT-4.5 (2025年2月，研究预览) 。  

  • o 系列推理模型：包括 o1 (2024年12月) ，o1-mini (2024年9月) ，o1-preview (2024年9月) ，o1-pro (2025年3月) ，o3 (2025年4月) ，o3-mini (2025年1月) ，o4-mini (2025年4月) 。  

  • Codex (2025年4月) 。  

  • ChatGPT (2022年11月) 。  

  • SearchGPT (具体发布日期未知) 。  

• 图像生成模型: 这些模型旨在根据文本描述创建图像。

  • DALL-E 系列：包括 DALL-E (2021年) ，DALL-E 2 (具体发布日期未知) ，DALL-E 3 (2023年9月发布/11月API) 。  

  • GPT-4o (具备图像生成能力) 。  

• 音频模型: 这些模型专注于语音转文本、文本转语音和翻译。

  • Whisper (Whisper-1) (2023年11月) 。  

  • GPT-4o (具备音频处理能力) 。  

• 嵌入模型: 这些模型将文本转换为数值向量形式。

  • Embeddings (例如 ada-002, 3-small, 3-large 等) 。  

• 其他模型/工具:

  • CLIP (具体发布日期未知) 。  

  • Sora (具体发布日期未知) 。  

  • MuseNet (具体发布日期未知) 。  

  • Jukebox (具体发布日期未知) 。  

  • Codex CLI Tool (2025年4月) 。  

  • Operator (具体发布日期未知) 。  

  • Deep Research (2025年2月) 。  

  • GPT-4o-search-preview, GPT-4o-mini-search-preview (2025年3月) 。  

  • computer-use-preview (具体发布日期未知) 。  

  • GPT-4o-audio-preview, GPT-4o-mini-audio-preview (2024年12月/2025年3月) 。  

  • GPT-4o-realtime-preview (2024年12月) 。  

  • GPT-4o-mini-tts, GPT-4o-transcribe, GPT-4o-mini-transcribe (2025年3月) 。  

  • GPT-4.1 mini, GPT-4.1 nano (2025年4月) 。  

  • gpt-4o-mini (2024年7月) 。  

OpenAI持续发布和更新其模型，涵盖了多种AI任务，从基础的语言理解到复杂的推理和多模态交互 。这种广泛的模型组合反映了OpenAI致力于为各种应用提供专业化AI解决方案的战略。  

3. 发布日期分析

为了理解OpenAI模型的发展历程，对它们的发布日期进行分析至关重要。下表总结了主要模型的发布日期，这些日期主要来源于官方的更新日志 、发布说明 和公告 。需要注意的是，某些模型可能有多个发布日期，例如首次发布和API可用日期。  

表 1: OpenAI 模型发布日期

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从发布日期来看，OpenAI的创新步伐显著加快，尤其是在2024年至2025年期间，模型的发布频率明显增加 。这种加速的发展节奏可能与OpenAI在AI研究方面的进步、计算资源的增加以及对特定市场需求的响应有关。此外，不同模型系列的出现（如GPT、DALL-E和o系列）表明OpenAI采取了更加结构化的方法来开发针对特定功能的模型。  

4. 功能与特性深入评估

OpenAI的模型在功能和特性方面表现出多样性，旨在满足各种AI应用的需求。

• GPT 系列： 这些模型在自然语言理解和生成方面表现出色。早期的模型（GPT-1、2、3）奠定了基础，能够完成文本补全、问答和翻译等任务 。GPT-3.5 (包括 Turbo 版本) 在性能和效率方面实现了显著提升，成为驱动 ChatGPT 等广泛应用的产品引擎，能够进行更自然和连贯的对话式AI 。GPT-4 及其 Turbo 版本引入了增强的推理能力，并且 Turbo 版本支持多模态输入（文本和图像），从而扩展了在复杂问题解决和视觉理解方面的应用范围 。GPT-4o 在真正的多模态性方面迈出了重要一步，能够在单个模型中处理文本、音频、图像和视频的输入和输出，并侧重于实时交互和改进的多语言性能 。GPT-4.1 系列（包括 mini 和 nano）专为开发者设计，通过API提供访问，重点在于显著改进代码编写、指令遵循以及处理长达100万个token的长上下文的能力，以满足高级软件开发和文档处理工作流程的需求 。GPT-4.5 Preview 在其研究预览期间被定位为最先进的聊天模型，强调增强的情感智能 ("EQ") 和对用户意图的更好理解，使其适用于创意任务和复杂的智能体规划 。  

• o 系列推理模型： 这些模型通过侧重于强化学习来实现复杂的推理，从而引入了一个新的范例，使模型能够在回答之前“思考”问题，并支持文本和图像输入，目标是需要逻辑推导和规划的任务 。o3 及其 mini 版本代表了 o1 系列的重大进步，集成了对 ChatGPT 所有工具（网络搜索、Python、图像分析、生成）的完全访问权限，以增强在编码、数学、科学和视觉感知方面的推理能力，旨在实现更智能和全面的问题解决 。o4-mini 专注于提供快速且经济高效的推理，同时保留强大的多模态和智能体功能，尽管体积较小，但在数学、编码和视觉任务方面表现出色，使其适用于高吞吐量应用 。  

• DALL-E 系列： 这些模型开创了从自然语言描述生成图像的概念，展示了AI在创意视觉合成方面的潜力 。DALL-E 2 引入了使用扩散模型的架构改进，从而实现了更高质量的图像生成以及执行图像编辑和从现有图像创建变体的能力，从而扩展了其对创意专业人士的实用性 。DALL-E 3 在提示理解方面取得了显著进步，使用户能够将细致的想法转化为异常精确的图像，而无需复杂的提示工程，并与 ChatGPT 无缝集成，以实现更直观的创意工作流程 。  

• Whisper： 这是一种通用语音识别模型，在各种音频条件和语言中都具有令人印象深刻的准确性，能够转录语音并将其翻译成英语，使其成为可访问性和多语言应用的宝贵工具 。  

• CLIP： 通过创建一个能够理解图像和文本之间关系的模型，在推进多模态AI方面发挥了关键作用，从而实现了基于文本描述的图像分类以及反之亦然的任务，并为 DALL-E 等模型的开发做出了贡献 。  

• Sora： 代表了 OpenAI 进军从文本提示生成视频领域的尝试，预示了AI在创建动态视觉内容方面的未来可能性 。  

• 嵌入模型： 通过将文本转换为捕获语义含义的数值表示，为许多NLP任务提供了一个基本功能，从而实现了语义搜索、文档相似性分析和推荐系统等应用 。  

OpenAI的模型组合展示了向更通用、更智能和更用户友好的AI的战略演变 。从单模态到多模态模型的演进、以推理为中心的架构的开发以及对开发者友好工具的强调，都突显了对AI领域多样化需求和未来方向的深刻理解。  

5. 性能指标回顾

OpenAI的模型在各种基准测试中表现出了持续的进步。

• GPT 系列： GPT-4.1 在关键领域（如编码、指令遵循和长上下文理解）方面显著优于 GPT-4o 。GPT-4o 在速度方面表现出色，并且在多语言和视觉任务方面有所改进 。GPT-4o mini 在文本智能和多模态推理方面优于其他小型模型 。  

• o 系列推理模型： o3 在编码、数学、科学和视觉感知等复杂任务中取得了领先的基准测试结果 。o4-mini 在竞争性数学基准测试中表现出色，并在编码和视觉推理方面表现出强大的能力 。o3-mini 在推理和智能评估方面与较大的 o1 模型相当，同时提供了更快的响应时间 。  

• DALL-E 系列： DALL-E 3 在理解提示中的细微差别和细节方面有了显著提高，从而生成了更高质量和更准确的图像 。  

• Whisper： 作为一种先进的自动语音识别 (ASR) 模型，Whisper 在将口语转录为文本方面表现出色，支持多种语言，并且在嘈杂的环境中也能很好地工作 。  

这些性能指标清楚地表明，OpenAI的模型在能力方面不断进步，新模型在相关基准测试中始终取得更高的分数 。针对不同功能（例如编码、推理、多模态理解）的专门基准测试的出现，反映了一种更精细和更严格的AI性能评估方法。  

6. 评分方法

为了对OpenAI的模型进行评分，我们采用了以下标准：

• 发布日期评分： 模型越新，日期得分越高。2018-2019年发布的基础分为1分，之后逐年增加，2025年7月之后发布的模型最高分为10分。知识截止日期在2023年12月之后的模型额外加1分。

• 能力评分： 根据模型拥有的核心和高级能力进行评分。核心能力（文本生成、代码生成、图像生成、音频处理、嵌入生成）每项1分。高级能力（推理、多模态、长上下文处理、工具使用）每项2分。此外，根据模型在相关基准测试中的表现给予奖励分，每个相关能力最高可获得3分。

7. 模型评分与结果展示

根据上述评分方法，我们对OpenAI的模型进行了评分，结果如下表所示：

表 2: OpenAI 模型评分

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8. 讨论与关键发现

评分结果显示，较新的模型通常得分较高，这反映了AI模型开发的持续进步。o 系列模型在推理能力方面表现突出，而 GPT-4.1 系列在编码和长上下文处理方面表现优异。GPT-4o 作为最新的旗舰模型，在多模态能力和工具使用方面获得了最高分。值得注意的是，一些较早的专用模型，如 Whisper，尽管发布日期较早，但在其特定领域（音频处理）仍然获得了较高的能力得分。

发布日期、功能和性能之间存在明显的联系。OpenAI 的模型演变展示了 AI 研究和开发的显著进步。o 系列模型的引入标志着向更注重推理的 AI 的重大转变，而 GPT-4.1 系列则强调了开发者在编码和长上下文处理方面的改进。GPT-4o 代表了真正多模态交互的重大进步。

评分还揭示了一些值得关注的趋势。例如，GPT-4o mini 和 GPT-4.1 nano 等较新模型在保持或提高性能的同时，降低了延迟和成本，这表明 OpenAI 越来越关注使先进的 AI 更易于访问和扩展。此外，GPT-4o-search-preview 等针对特定任务的高度专业化模型的出现，也表明 OpenAI 正在采取更加细致的方法来满足不同的应用需求。

9. 结论

本报告对 OpenAI 的模型进行了全面的分析和评分，结果表明 OpenAI 在 AI 创新方面处于领先地位。其多样化的模型组合满足了广泛的需求，并且对多模态能力、增强的推理以及开发者友好的解决方案的战略关注表明，AI 将更深入地集成到各种技术和日常生活中。竞争格局可能会继续推动这种快速的创新步伐。OpenAI 持续发布越来越强大和专业的模型，巩固了其作为AI行业领先创新者的地位。他们对多模态、增强推理和以开发者为中心的解决方案的战略重点表明，AI的未来将更深入地融入技术和日常生活。竞争激烈的环境可能会继续推动这种快速的创新步伐。