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OpenAI

27. Februar 2025

VeröffentlichungProdukt

Neu: GPT‑4.5

Eine Research-Preview unseres stärksten GPT‑Modells. Verfügbar für Pro-Nutzer und Entwickler weltweit.

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Wir veröffentlichen eine Research-Preview von GPT‑4.5 – unserem bisher größten und leistungsstärksten Modell für den Chat. GPT‑4.5 ist ein Fortschritt bei der Skalierung von Vor- und Nachtraining. Durch die Skalierung des unüberwachten Lernens verbessert GPT‑4.5 seine Fähigkeit, Muster zu erkennen, Zusammenhänge herzustellen und kreative Erkenntnisse zu erzeugen – ganz ohne Reasoning.

Frühe Tests zeigen, dass die Interaktion mit GPT‑4.5 natürlicher wirkt. GPT‑4.5 ist nützlich für Aufgaben wie das Verbessern von Texten, Programmieren und das Lösen praktischer Probleme, dank seiner größeren Wissensbasis, der verbesserten Fähigkeit, der Benutzerabsicht zu folgen, und des höheren „EQ“. Wir erwarten außerdem, dass es weniger zu Halluzinationen neigt.

Wir stellen GPT‑4.5 als Research-Preview bereit, um seine Stärken und Grenzen besser zu verstehen. Wir erforschen weiterhin, was GPT‑4.5 leisten kann, und sind gespannt, wie Menschen es auf möglicherweise unerwartete Weise einsetzen werden.

Skalierung des unüberwachten Lernens

Wir treiben die Fähigkeiten von KI voran, indem wir zwei sich ergänzende Paradigmen skalieren: unüberwachtes Lernen und Reasoning. Sie bilden zwei Achsen der Intelligenz.

  1. Unüberwachtes Lernen verbessert die Genauigkeit des Weltmodells und die Intuition. Modelle wie GPT‑3.5, GPT‑4 und GPT‑4.5 treiben dieses Paradigma voran.
  2. Die Skalierung von Reasoning hingegen lehrt Modelle, zuerst zu denken und eine Gedankenfolge zu entwickeln, bevor sie antworten. So können sie komplexe Aufgaben in MINT-Fächern oder der Logik besser lösen. Modelle wie OpenAI o1 und OpenAI o3‑mini treiben dieses Paradigma voran.

GPT‑4.5 ist ein Beispiel für die Skalierung unüberwachten Lernens durch mehr Rechenleistung und Daten sowie durch Neuerungen in Architektur und Optimierung. GPT‑4.5 wurde auf Supercomputern von Microsoft Azure AI trainiert. Das Ergebnis ist ein Modell mit umfassenderem Wissen und einem tieferen Verständnis der Welt – mit weniger Halluzinationen und mehr Zuverlässigkeit über eine Vielzahl von Themen hinweg.

Skalierung des GPT‑Paradigmas

What was the first language?

We don't know exactly what the first language was, and scientists believe we'll probably never know for sure because spoken languages appeared long before written records existed.

Here's what we do know:

  • No single "first language": Languages likely developed gradually in different groups of humans around the same time, tens or even hundreds of thousands of years ago.
  • Origin in Africa: Most scientists agree that spoken language probably first emerged among humans in Africa, perhaps over 100,000 years ago.
  • Proto-languages: Rather than a single language, humans likely started with simple communication that evolved into more complex languages. The earliest forms of language probably included gestures, sounds, and signals to express basic ideas and emotions.
  • Lost to history: Because speech leaves no direct fossil record, and writing emerged relatively recently (around 5,000 years ago), we have no way to know exactly how the earliest languages sounded.

Today, linguists study existing languages to understand how they evolved over thousands of years, but the exact identity of humanity’s very first language remains—and will likely always remain—a mystery.

Tieferes Weltwissen

SimpleQA-Genauigkeit (je höher, desto besser)
62.5%38.2%47%15%Genauigkeit
SimpleQA-Fehlinformationsrate (je niedriger, desto besser)
37.1%61.8%44%80.3%Fehlinformationsrate

SimpleQA misst die Faktentreue großer Sprachmodelle (LLMs) anhand einfacher, aber anspruchsvoller Wissensfragen.

Training für die Zusammenarbeit mit Menschen

Je leistungsfähiger unsere Modelle werden und je komplexere Probleme sie lösen, desto wichtiger ist es, ihnen ein besseres Verständnis für menschliche Bedürfnisse und Absichten zu vermitteln. Für GPT‑4.5 haben wir neue skalierbare Verfahren entwickelt, mit denen sich größere und leistungsfähigere Modelle auf Basis von Daten kleinerer Modelle trainieren lassen. Diese Verfahren verbessern die Steuerbarkeit von GPT‑4.5, sein Verständnis für Nuancen und die Natürlichkeit im Gespräch.

Vergleichsbewertungen mit menschlichen Testern
56.8%63.2%57.0%GPT-4.5-Gewinnquote vs. GPT-4o

Human Preference misst den Prozentsatz der Anfragen, bei denen Testpersonen GPT‑4.5 gegenüber GPT‑4o bevorzugt haben.

Die Kombination aus tiefem Weltverständnis und verbesserter Zusammenarbeit führt zu einem Modell, das Ideen auf natürliche Weise in warmen, intuitiven Gesprächen integriert und so besser auf menschliche Zusammenarbeit abgestimmt ist. GPT‑4.5 versteht besser, was Menschen meinen, und interpretiert subtile Hinweise oder unausgesprochene Erwartungen mit mehr Nuance und „EQ“. GPT‑4.5 zeigt außerdem ein stärkeres ästhetisches Gespür und mehr Kreativität. Es eignet sich besonders gut zur Unterstützung beim Schreiben und Gestalten.

Anwendungsfälle

GPT-4.5

I’m going through a tough time after failing a test

Aw, I'm really sorry to hear that. Failing a test can feel pretty tough and discouraging, but remember, it's just one moment—not a reflection of who you are or your capabilities. Want to talk about what happened, or do you just need a distraction? I'm here either way.

I’m going through a tough time after failing a test

I'm really sorry to hear that you're going through a tough time. Here are a few things you might consider:

1. Reflect and Understand: Try to analyze what might have gone wrong. Was it a lack of preparation, time management during the test, or perhaps misunderstanding the material? Understanding the root cause can help you address it in the future.

2. Seek Support: Talk to someone you trust—friends, family, or a school counselor. They can offer a different perspective and sometimes just talking about your feelings can be alleviating.

3. Speak with Your Teacher or Professor: They can provide insights into where you might have gone wrong and offer advice on how to improve. They might also offer opportunities for make-up work or extra credit.

4. Develop a Study Plan: Based on your reflections, create a plan to improve your study habits. This might include setting regular study times, breaking down material into manageable portions, or finding new study methods that work better for you.

5. Stay Positive and Forgive Yourself: Mistakes and setbacks are a part of life. It’s important to be kind to yourself and recognize that failure is a stepping stone to success.

6. Focus on the Bigger Picture: Remember that one test is just one part of your educational journey. There will be many more opportunities to do well.

If you need further support or resources, consider reaching out to educational support services at your institution, or mental health resources if you’re feeling particularly overwhelmed. You’re not alone in this, and things can get better with time and effort.

GPT‑4.5 zeigt einen ausgeprägteren „EQ“ und erkennt, wann es sinnvoll ist, ein Gespräch fortzusetzen, und wann es besser ist, ausführliche Informationen bereitzustellen.

Stärkeres Reasoning am Horizont

GPT‑4.5 denkt nicht, bevor es antwortet, und unterscheidet sich dadurch in seinen Stärken deutlich von Reasoning-Modellen wie OpenAI o1. Im Vergleich zu OpenAI o1 und OpenAI o3‑mini ist GPT‑4.5 ein vielseitigeres und von Grund auf intelligenteres Modell. Wir sind davon überzeugt, dass Reasoning eine zentrale Fähigkeit zukünftiger Modelle sein wird und dass sich die beiden Skalierungsansätze, Vortraining und Reasoning, gegenseitig ergänzen. Je intelligenter und wissensreicher Modelle wie GPT‑4.5 durch Vortraining werden, desto besser eignen sie sich als Grundlage für Reasoning und den Einsatz als Agenten.

Sicherheit

Jeder Fortschritt in den Modellfähigkeiten ist auch eine Chance, die Modelle sicherer zu machen. GPT‑4.5 wurde mit neuen Verfahren zur Supervision trainiert, die mit klassischem überwachtem Finetuning (SFT) und Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF) kombiniert wurden – ähnlich wie bei GPT‑4o. Wir hoffen, dass diese Arbeit als Grundlage dient, um künftig noch leistungsfähigere Modelle besser auszurichten.

Um unsere Verbesserungen auf Herz und Nieren zu prüfen, haben wir vor dem Rollout eine Reihe von Sicherheitstests durchgeführt, im Einklang mit unserem Preparedness Framework(wird in einem neuen Fenster geöffnet)⁠. Wir haben festgestellt, dass die Skalierung des GPT‑Paradigmas zu Leistungsverbesserungen in all unseren Bewertungen beigetragen hat. Die detaillierten Ergebnisse dieser Bewertungen veröffentlichen wir in der begleitenden Systemkarte.

So nutzt du GPT-4.5 in ChatGPT

Ab heute können ChatGPT Pro-Benutzer*innen GPT‑4.5 im Modellmenü auf Web, Mobilgerät und Desktop auswählen. Nächste Woche beginnt der Rollout für Plus- und Team-Benutzer*innen, in der darauffolgenden Woche folgen Enterprise- und Edu-Benutzer*innen.

GPT‑4.5 hat Zugriff auf aktuelle Informationen über die Suche, unterstützt Datei- und Bild-Uploads und kann Canvas nutzen, um an Texten und Code zu arbeiten. GPT‑4.5 unterstützt in ChatGPT derzeit jedoch keine multimodalen Funktionen wie Sprachmodus, Video oder Bildschirmfreigabe. Künftig werden wir daran arbeiten, das Benutzererlebnis so zu vereinfachen, dass KI einfach für dich funktioniert.

So verwendest du GPT-4.5 über die API

Wir stellen GPT‑4.5 auch als Vorschau in der Chat Completions API, der Assistants API und der Batch API für Entwickler in allen kostenpflichtigen Nutzungstarifen(wird in einem neuen Fenster geöffnet) bereit. Das Modell unterstützt zentrale Funktionen wie Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgaben, Streaming und Systemnachrichten. Es unterstützt außerdem visuelle Funktionen über Bildeingaben.

Frühe Tests deuten darauf hin, dass GPT‑4.5 sich besonders für Anwendungen eignet, die von seiner höheren emotionalen Intelligenz und Kreativität profitieren – etwa beim Schreiben, in der Kommunikation, beim Lernen, Coaching oder Brainstorming. Es zeigt zudem starke Fähigkeiten in agentenbasiertem Planen und Ausführen, zum Beispiel bei mehrstufigen Coding-Workflows und der Automatisierung komplexer Aufgaben.

GPT‑4.5 ist als sehr großes und rechenintensives Modell teurer als GPT‑4o und kein Ersatz dafür. Deshalb prüfen wir derzeit, ob GPT‑4.5 langfristig über die API verfügbar bleibt und wie wir den Betrieb bestehender Modelle mit der Entwicklung künftiger Fähigkeiten in Einklang bringen. Wir freuen uns darauf, mehr über die Stärken, Fähigkeiten und möglichen Einsatzbereiche von GPT‑4.5 in realen Anwendungsszenarien zu erfahren. Wenn GPT‑4.5 für deinen Anwendungsfall einen besonderen Mehrwert bietet, ist dein Feedback(wird in einem neuen Fenster geöffnet) ein wichtiger Faktor für unsere Entscheidung.

Fazit

Mit jeder neuen Größenordnung an Rechenleistung entstehen neue Fähigkeiten. GPT‑4.5 steht an der Grenze des derzeit Möglichen im Bereich des unüberwachten Lernens. Wir sind nach wie vor überrascht von der Kreativität der Community, wenn sie neue Fähigkeiten und unerwartete Anwendungsfälle aufdeckt. Mit GPT‑4.5 laden wir dich ein, gemeinsam mit uns die Grenzen des unüberwachten Lernens zu erkunden und neue Fähigkeiten zu entdecken.

Anhang

Im Folgenden zeigen wir die Ergebnisse von GPT‑4.5 bei gängigen akademischen Benchmarks, um seine aktuelle Leistungsfähigkeit bei Aufgaben zu veranschaulichen, die traditionell mit dem Bereich des logischen Denkens verbunden sind. Selbst durch reines Hochskalieren des unbeaufsichtigten Lernens zeigt GPT‑4.5 spürbare Verbesserungen gegenüber früheren Modellen wie GPT‑4o. Dennoch freuen wir uns darauf, mit dieser Veröffentlichung ein umfassenderes Bild von den Fähigkeiten von GPT‑4.5 zu gewinnen. Denn wir wissen, dass akademische Benchmarks nicht immer die tatsächliche Alltagstauglichkeit widerspiegeln.

Bewertungsergebnisse des Modells

GPT‑4.5

GPT‑4o

OpenAI o3‑mini (hoch)

GPQA (Fachgebiet: Naturwissenschaften)

71,4 %

53,6 %

79,7 %

AIME ’24 (Mathematik)

36,7 %

9,3 %

87,3 %

MMMLU (mehrsprachig)

85,1 %

81,5 %

81,1 %

MMMU (multimodal)

74,4 %

69,1 %

-

SWE-Lancer Diamond (Coding)*

32,6 %

186.125 $

23,3 %

138.750 $

10,8 %

89.625 $

SWE-Bench Verified (Coding)*

38,0 %

30,7 %

61,0 %

* Angezeigte Zahlen entsprechen der besten internen Leistung.

Autoren

OpenAI

Beitragende der Stiftung

Adam Goucher, Alex Paino, Ali Kamali, Amin Tootoonchian, Andrew Tulloch, Ben Sokolowsky, Clemens Winter, Colin Wei, Daniel Kappler, Daniel Levy, Felipe Petroski Such, Geoff Salmon, Ian O’Connell, Jason Teplitz, Kai Chen, Nik Tezak, Prafulla Dhariwal, Rapha Gontijo Lopes, Sam Schoenholz, Youlong Cheng, Yujia Jin und Yunxing Dai

Forschung

Hauptbeitragende

Aiden Low, Alec Radford, Alex Carney, Alex Nichol, Alexis Conneau, Ananya Kumar, Ben Wang, Charlotte Cole , Elizabeth Yang, Gabriel Goh, Hadi Salman, Haitang Hu, Heewoo Jun, Ian Sohl, Ishaan Gulrajani, Jacob Coxon, James Betker, Jamie Kiros, Jessica Landon, Kyle Luther, Lia Guy, Lukas Kondraciuk, Lyric Doshi, Mikhail Pavlov, Qiming Yuan, Reimar Leike, Rowan Zellers, Sean Metzger, Shengjia Zhao, Spencer Papay, Tao Wang

Beitragende

Adam Lerer, Adrien Ecoffet, Aidan McLaughlin, Alexander Prokofiev, Alexandra Barr, Allan Jabri, Andrew Gibiansky, Andrew Schmidt, Casey Chu, Chak Li, Chelsea Voss, Chris Hallacy, Chris Koch, Christine McLeavey, David Mely, Dimitris Tsipras, Eric Sigler, Erin Kavanaugh, Farzad Khorasani, Huiwen Chang, Ilya Kostrikov, Ishaan Singal, Ji Lin, Jiahui Yu, Jing Yu Zhang, John Rizzo, Jong Wook Kim, Joyce Lee, Juntang Zhuang, Leo Liu, Li Jing, Long Ouyang, Louis Feuvrier, Mo Bavarian, Nick Stathas, Nitish Keskar, Oleg Murk, Preston Bowman, Scottie Yan, SQ Mah, Tao Xu, Taylor Gordon, Valerie Qi, Wenda Zhou, Yu Zhang

Skalierung

Hauptbeitragende

Alex Chow, Alex Renzin, Aleksandra Spyra, Avi Nayak, Ben Leimberger, Christopher Hesse, Duc Phong Nguyen, Dinghua Li, Eric Peterson, Francis Zhang, Gene Oden, Kai Fricke, Kai Hayashi, Larry Lv, Leqi Zou, Lin Yang, Madeleine Thompson, Michael Petrov, Miguel Castro, Natalia Gimelshein, Phil Tillet, Reza Zamani, Ryan Cheu Stanley Hsieh, Steve Lee, Stewart Hall, Thomas Raoux, Tianhao Zheng, Vishal Kuo, Yongjik Kim, Yuchen Zhang, Zhuoran Liu

Beitragende

Alvin Wan, Andrew Cann, Andrew Codispoti, Antoine Pelisse, Anuj Kalia, Aaron Hurst, Avital Oliver, Brad Barnes, Brian Hsu, Chen Ding, Chen Shen, Cheng Chang, Christian Gibson, Christopher Berner, Duncan Findlay, Fan Wang, Fangyuan Li, Gianluca Borello, Heather Schmidt, Henrique Ponde de Oliveira Pinto, Ikai Lan, Jiayi Weng, James Crooks, Jos Kraaijeveld, Junru Shao, Kenny Hsu, Kenny Nguyen, Kevin King, Leah Burkhardt, Leo Chen, Linden Li, Lu Zhang, Mahmoud Eariby, Marat Dukhan, Mateusz Litwin, Miki Habryn, Natan LaFontaine, Pavel Belov, Peng Su, Prasad Chakka, Rachel Lim, Rajkumar Samuel, Renaud Gaubert, Rory Carmichael, Sarah Dong, Shantanu Jain, Shuaiqi Xia, Stephen Logsdon, Todd Underwood, Tony Zhao, Weixing Zhang, Will Sheu, Weiyi Zheng, Yinghai Lu, Yunqiao Zhang

Sicherheitssysteme

Andrea Vallone, Andy Applebaum, Cameron Raymond, Chong Zhang, Dan Mossing, Elizabeth Proehl, Eric Wallace, Evan Mays, Grace Zhao, Ian Kivlichan, Irina Kofman, Joel Parish, Kevin Liu, Keren Gu-Lemberg, Kristen Ying, Lama Ahmad, Lilian Weng, Leon Maksin, Leyton Ho, Meghan Shah, Michael Lampe, Michele Wang, Miles Wang, Olivia Watkins, Phillip Guo, Samuel Miserendino, Sam Toizer, Sandhini Agarwal, Tejal Patwardhan, Tom Dupré la Tour, Tong Mu, Tyna Eloundou und Yunyun Wang

Bereitstellung

Adam Brandon, Adam Perelman, Adele Li, Akshay Nathan, Alan Hayes, Alfred Xue, Alison Ben, Alec Gorge, Alex Guziel, Alex Iftimie, Ally Bennett, Andrew Chen, Andy Wang, Andy Wood, Angad Singh, Anoop Kotha, Antonia Woodford, Anuj Saharan, Ashley Tyra, Atty Eleti, Ben Schneider, Bessie Ji, Beth Hoover, Bill Chen, Blake Samic, Britney Smith, Brian Yu, Caleb Wang, Cary Bassin, Cary Hudson, Charlie Jatt, Chengdu Huang, Chris Beaumont, Christina Huang, Cristina Scheau, Dana Palmie, Daniel Levine, Daryl Neubieser, Dave Cummings, David Sasaki, Dibya Bhattacharjee, Dylan Hunn, Edwin Arbus, Elaine Ya Le, Enis Sert, Eric Kramer, Fred von Lohmann, Freddie Sulit, Gaby Janatpour, Garrett McGrath, Garrett Ollinger, Gary Yang, Hao Sheng, Harold Hotelling, Janardhanan Vembunarayanan, Jeff Harris, Jeffrey Sabin Matsumoto, Jennifer Robinson, Jessica Liang, Jessica Shieh, Jiacheng Yang, Joel Morris, Joseph Florencio, Josh Kaplan, Kan Wu, Karan Sharma, Karen Li, Katie Pypes, Kendal Simon, Kendra Rimbach, Kevin Park, Kevin Rao, Laurance Fauconnet, Lauren Workman, Leher Pathak, Liang Wu, Liang Xiong, Lien Mamitsuka, Lindsay McCallum, Lukas Gross, Manoli Liodakis, Matt Nichols, Michelle Fradin, Minal Khan, Mingxuan Wang, Nacho Soto, Natalie Staudacher, Nikunj Handa, Niko Felix, Ning Liu, Olivier Godement, Oona Gleeson, Philip Pronin, Raymond Li, Reah Miyara, Robert Xiong, Rohan Nuttall, R.J. Marsan, Sara Culver, Scott Ethersmith, Sean Fitzgerald, Shamez Hemani, Sherwin Wu, Shiao Lee, Shuyang Cheng, Siyuan Fu, Spug Golden, Steve Coffey, Steven Heidel, Sundeep Tirumalareddy, Tabarak Khan, Thomas Degry, Thomas Dimson, Tom Stasi, Tomo Hiratsuka, Trevor Creech, Uzair Navid Iftikhar, Victoria Chernova, Victoria Spiegel, Wanning Jiang, Wenlei Xie, Yaming Lin, Yara Khakbaz, Yilei Qian, Yilong Qin, Yo Shavit und Zhi Bie

Geschäftsleitung

Aidan Clark, Bob McGrew, David Farhi, Greg Brockman, Hannah Wong, Jakub Pachocki, Johannes Heidecke, Joanne Jang, Kate Rouch, Kevin Weil, Lauren Itow, Liam Fedus, Mark Chen, Mia Glaese, Mira Murati, Nick Ryder, Sam Altman, Srinivas Narayanan und Tal Broda