Das neueste GPT-4.5-Modell von OpenAI, das am 27. Februar 2025 veröffentlicht wurde, ist eine bahnbrechende KI mit 12,8 Billionen Parametern und einem Kontextfenster von 128.000 Token. Es verfügt über fortgeschrittenes Allgemeinwissen, verbesserte emotionale Intelligenz, multimodale Eingabeverarbeitung (Text und Bild),anspruchsvolle Funktionsaufrufe und Echtzeit-Streaming-Antworten. Zunächst für ChatGPT Pro-Nutzer eingeführt und später für Plus- und Team-Abonnenten verfügbar, liefert es Antworten mit etwa 37 Token pro Sekunde und ist damit eine ausgezeichnete Wahl für Aufgaben, die hohe Denkfähigkeiten und emotionale Tiefe erfordern.
Webseite KI-Modell-Webseite | |
Anbieter Die Entität, die dieses Modell bereitstellt. | |
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Veröffentlichungsdatum Wann das Modell erstmals veröffentlicht wurde. | 1 Jahr ago Feb 27, 2025 |
Modalitäten Arten von Daten, die dieses Modell verarbeiten kann | Text Bilder |
API-Anbieter Die Anbieter, die dieses Modell anbieten. (Diese Liste ist nicht vollständig.) | OpenAI, Azure OpenAI Service |
Datum des Wissensstandes Wann das Wissen des Modells zuletzt aktualisiert wurde. | 2023-10 |
Open Source Ob der Code des Modells öffentlich verfügbar ist. | Nein |
Preisgestaltung Eingabe Kosten für die Verarbeitung von Token in Ihren Eingaben | $75.00 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe Kosten für vom Modell generierte Token | $150.00 pro Million Token |
MMLU Massive Multitask Language Understanding – Testet Wissen in 57 Fächern, darunter Mathematik, Geschichte, Recht und mehr | Nicht verfügbar |
MMLU-Pro Ein robusterer MMLU-Benchmark mit schwierigeren, auf logisches Denken fokussierten Fragen, einer größeren Auswahl an Antworten und geringerer Sensitivität für Eingabevariationen | Nicht verfügbar |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding – Testet das Verständnis über Text, Bilder, Audio und Video hinweg | 74.4% Quelle |
HellaSwag Ein anspruchsvoller Benchmark für Satzvervollständigung | Nicht verfügbar |
HumanEval Bewertet Codegenerierung und Problemlösungsfähigkeiten | Nicht verfügbar |
MATH Testet mathematische Problemlösungsfähigkeiten auf verschiedenen Schwierigkeitsstufen | Nicht verfügbar |
GPQA Testet Wissen auf PhD-Niveau in Chemie, Biologie und Physik durch Multiple-Choice-Fragen, die tiefgehendes Fachwissen erfordern | 71.4% science Quelle |
IFEval Testet die Fähigkeit des Modells, Formatierungsvorgaben genau zu befolgen, angemessene Ausgaben zu generieren und konsistente Instruktionsbefolgung über verschiedene Aufgaben hinweg zu gewährleisten | Nicht verfügbar |
SimpleQA Bewertung der Genauigkeit einfacher Fragen | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Mehrsprachige Programmier-Benchmark. | - |
LiveCodeBench v5 Benchmark für Echtzeit-Programmierung | - |
Global MMLU (Lite) Eine vereinfachte Version des Benchmarks zur Beurteilung der Universalität von Modellen auf globaler Ebene. | - |
MathVista Bewertet die mathematischen Denkfähigkeiten von KI-Modellen in visuellen Kontexten | - |
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