GPT-4 在准确性、推理能力和处理复杂任务方面表现出比 GPT-3 可衡量的改进，同时也解决了其前身的一些局限性。最显著的进步包括更好的上下文理解、降低的幻觉率以及处理更长输入序列的能力。例如，GPT-4 支持高达 32,000 个 token 的上下文窗口（取决于实现），而 GPT-3 的限制为 4,096 个 token。这允许开发人员将更大的文档或多步骤提示输入到模型中，从而实现诸如总结技术研究论文或在扩展对话中保持一致性之类的任务。此外，GPT-4 的训练数据包含更新的信息（对于某些版本，截止到 2023 年 9 月），这有助于它提供有关软件框架或 API 等主题的最新答案。
一个关键的改进领域是 GPT-4 遵循复杂指令并生成更可靠输出的能力。例如，在编码任务中，与 GPT-3 相比，GPT-4 始终产生更少的语法错误，并且更好地遵守编程最佳实践。当要求编写一个从 API 获取数据、解析 JSON 并处理速率限制的 Python 脚本时，GPT-4 更可能包含适当的错误处理和模块化代码结构。像 HumanEval 数据集这样的基准测试，它测试代码生成准确性，显示 GPT-4 解决了 67% 的问题，而 GPT-3 为 48%。这使得开发人员使用 GPT-4 作为样板生成或调试的编码助手更具实用性。该模型还擅长逻辑推理，例如解释优化数据库查询的步骤或识别分布式系统设计中的缺陷。
然而，GPT-4 的增强功能也伴随着权衡。与 GPT-3 相比，该模型需要更多的计算资源，使得大规模运行速度更慢且成本更高。例如，GPT-4 的 API 调用每个 token 的定价更高，这可能会影响预算有限的项目。虽然幻觉（生成看似合理但不正确的信息）有所减少，但仍然会发生，尤其是在小众技术领域。要求 GPT-4 实现一种罕见的密码协议的开发人员可能仍然需要对照文档验证输出。此外，GPT-4 更大的上下文窗口并不能消除“注意力衰减”问题——该模型可能仍然难以在非常长的提示中保持一致性。尽管存在这些限制，但 GPT-4 代表了对于优先考虑准确性和多功能性而非成本和延迟的开发人员来说，这是一次有意义的升级，特别是在自动化文档、代码审查或技术问答系统等应用中。