gpt-4-turbo

Indbygget egenskab til verktøjskald passer godt til applikationsmønstre med strukturerede funktionskald.

Billedinddata understøtter parsing af dokumentbilleder, selvom modellen ikke er specialbygget eller benchmarket som OCR-specialist.

Solid generel evne til at følge instruktioner gør den til et kompetent valg til rutinemæssige skriveopgaver i virksomheder.

Inddata af tekst og billeder understøtter tolkning af screenshots med kort svartid.

Kontekst på 128k understøtter skrivning af lange tekster, selvom modelfamilien er positioneret som en generel instruct-model frem for en kreativ specialist.

Generel instruct-model med bred sprogdækning, velegnet som en sikker standardløsning til oversættelse for de fleste, der allerede bruger OpenAI.

Svage benchmarks for kodegenerering (21,5 i kodningsindeks, 37,3 i LiveCodeBench) udelukker denne model til agentiske koderutiner, på trods af understøttelse af verktøjskald.

En lav score i LiveCodeBench (37,3) tyder på svagere egenskaber inden for kodegenerering og analyse, hvilket er relevant for fejlfinding.

Modelfamilien har kun et kodningsindeks på 21,5 og en LiveCodeBench-score på 37,3, hvilket er væsentligt bagud i forhold til modeller, der er finjusteret til kode.

Ingen egenskab for lydgenerering dokumenteret; dette er en model til tekst og billeder.

Der er ikke dokumenteret nogen egenskab for talesyntese for denne instruct-model til tekst og billeder.

Opgaver med meget kode halter bagefter nyere kode-optimerede udgivelser ifølge modelfamiliens kodningsindeks på 21,5.