GPT-3 和 GPT-4 都是由 OpenAI 开发的大型语言模型，但在架构、性能和实际可用性方面存在显著差异。GPT-4 在 GPT-3 的基础上进行了改进，提高了准确性、上下文处理能力和效率。虽然 GPT-3（于 2020 年发布）使用 1750 亿个参数，但 GPT-4 的确切参数数量尚未公开，但它采用了更优化的架构。这使得 GPT-4 能够处理更长的输入上下文——在某些配置中高达 32,000 个 token，而 GPT-3 的最大值为 4,096 个 token。 此外，GPT-4 的训练数据包括截至 2023 年 10 月的信息，而 GPT-3 的数据截止到 2021 年，这使得 GPT-4 对于需要最新知识的应用来说更加及时。
GPT-4 的一项关键进步是它能够更可靠地处理复杂的推理任务。例如，GPT-4 在逻辑推理、具有嵌套逻辑的代码生成以及需要多个步骤的数学问题求解方面表现更好。在测试场景中，与 GPT-3 相比，GPT-4 产生的事实错误和无意义的输出更少。它还可以通过提出澄清问题或做出更安全的假设来更有效地处理模糊指令。对于开发人员来说，这意味着减少了纠正输出所花费的时间。 一个实际的例子：在生成递归算法的 Python 代码时，GPT-4 更有可能包含适当的基本情况和错误处理，而 GPT-3 可能会省略它们或产生不稳定的代码。
从技术角度来看，GPT-4 提供了更好的可扩展性和成本效益。虽然 GPT-3 的 API 成本和延迟对于大型任务来说更高，但 GPT-4 的优化推理允许在等效工作负载下以更低的计算成本获得更快的响应。由于 GPT-4 具有在更长时间的交互中保留上下文的改进能力，因此开发人员还可以更有效地针对特定领域的任务（例如医疗文档或法律分析）对 GPT-4 进行微调。 例如，构建聊天机器人的开发人员可以使用 GPT-4 来维护跨越数千个 token 的连贯对话，而不会忘记之前的消息。 这些升级使 GPT-4 成为生产系统中更实用的选择，在这些系统中，可靠性、准确性和可维护性至关重要。