GPT-4o

生成型預訓練變換模型4多模態（Generative Pre-trained Transformer 4 Omni，簡稱GPT-4o）是由OpenAI開發的多模態大型語言模型，於2024年5月13日發布。其名稱中的「o」代表「omni」，意指該模型可處理文字、語音和視覺等多種形式的資訊，並作為ChatGPT及OpenAI開發者產品中的基礎模型之一使用。

GPT-4o發布時被定位為OpenAI繼GPT-4 Turbo後的新一代旗艦模型。與GPT-4 Turbo相比，GPT-4o在運行速度、使用成本以及文字、語音和視覺處理能力方面有所改進，並將部分此前主要面向付費用戶的ChatGPT高級功能開放給免費用戶。

該模型的基本定位是統一處理文本、圖像、語音和影片等輸入形式的通用人工智慧模型。GPT-4o的推出使ChatGPT的語音和視覺交互能力得到擴展，包括更快的語音回應、圖像理解和接近實時的對話交互。

## 歷史

### 開發背景

在 GPT-4o 發布前，OpenAI 的主要模型產品包括 GPT-4 與 GPT-4 Turbo。GPT-4 已支援文字與圖像輸入，而 GPT-4 Turbo 則在上下文長度、回應速度和使用成本方面作為後續版本推出。2024年5月，GPT-4o 的發布被視為 OpenAI 將 ChatGPT 從以文字互動為主，進一步推向語音、圖像與即時互動的一次產品更新。

GPT-4o 發布前，OpenAI 的語音互動功能主要依賴多個系統組合完成，包括語音辨識、語言模型和語音合成。GPT-4o 則被設計為在同一模型框架下處理文字、語音、圖像和影片等輸入，從而降低語音互動延遲，並支援更接近即時對話的使用方式。

在正式發布前，一個匿名聊天模型曾出現在 LMSYS 的 Chatbot Arena 測試平台上。該模型曾使用「gpt2-chatbot」等名稱，並在平台排行榜中取得較高成績。GPT-4o 發布後，OpenAI 研究人員確認該匿名模型與 GPT-4o 有關。

2024年5月13日，OpenAI 在 Spring Update 直播活動中發布 GPT-4o。該活動由 OpenAI 技術長米拉·穆拉蒂主持，展示了語音對話、視覺理解、多語言交流、數學輔導和程式碼輔助等使用場景。此次活動以 GPT-4o 和 ChatGPT 功能更新為中心，而非外界此前猜測的 GPT-5 或獨立搜尋產品。

### 發布

GPT-4o 於2024年5月13日發布。發布後，該模型逐步用於 ChatGPT 和 OpenAI 面向開發者的產品。最初開放的能力包括文本和圖像輸入以及文本輸出；新的語音模式則計劃在隨後階段向部分 ChatGPT Plus 使用者開放。

發布後，GPT-4o 取代 GPT-4 Turbo 成為 ChatGPT 中的主要模型之一。部分此前主要面向付費用戶的 ChatGPT 功能也開始向免費用戶開放。多家媒體在發布報導中將 GPT-4o 與 GPT-4 Turbo 進行比較，重點提及其響應速度、調用成本和多模態交互方式。

GPT-4o 的發布也標誌著 ChatGPT 從以文本聊天為主的界面進一步擴展到語音和視覺交互。發布演示包括語音回應、圖像理解、屏幕內容分析和多語言對話等內容。

### 生命周期

GPT-4o 發布後，OpenAI 在 ChatGPT 和 API 中圍繞該模型推出多項產品功能和模型版本。2024年5月，GPT-4o 首先作為 ChatGPT 和 API 中的新模型推出，向免費用戶開放部分能力，並向開發者提供文本和視覺 API。

2024年8月，OpenAI 發布 GPT-4o 系統卡，說明該模型在文本、音訊、圖像和影片輸入，以及文本、音訊和圖像輸出方面的能力、限制和安全評估。系統卡列出了 GPT-4o 在語言、視覺、音訊和部分專業任務評估中的表現，並說明了發布前進行的安全測試和風險緩解措施。

2024年10月，OpenAI 推出 Canvas，作為 ChatGPT 中用於寫作和代碼協作的界面。Canvas 在測試階段基於 GPT-4o 構建，允許用戶在獨立窗口中編輯文本或代碼。該功能最初向 ChatGPT Plus 和 Team 使用者推出，隨後計劃擴展至 Enterprise、Edu 和免費用戶。

同月，OpenAI 推出 ChatGPT Search，將網路搜索能力整合進 ChatGPT。該功能使用經過微調的 GPT-4o 版本，以支持使用者在對話中獲取較新的網路資訊。

2024年11月，OpenAI 在 API 中提供 "gpt-4o-2024-11-20"等 GPT-4o 快照版本，使開發者能夠調用特定版本的 GPT-4o。OpenAI API 文檔列出了 GPT-4o 的模型別名和快照，並說明該模型可接受文本和圖像輸入、生成文本輸出。

2024年12月，蘋果發布 iOS 18.2、iPadOS 18.2 和 macOS Sequoia 15.2，將 ChatGPT 集成進 Siri、寫作工具和其他 Apple Intelligence 功能。該整合使使用者能夠在蘋果系統層面調用 ChatGPT；相關報導通常將其描述為 ChatGPT 集成，而非單獨的 GPT-4o 產品發布。

2025年1月，OpenAI 更新 GPT-4o，使其知識截止時間從2023年11月擴展至2024年6月。OpenAI 的模型發布說明稱，該更新也涉及視覺理解、複雜圖表和空間關係分析等任務。

2025年3月，OpenAI 將圖像生成功能整合進 GPT-4o，使 ChatGPT 能夠使用 GPT-4o 創建和編輯圖像。該功能取代或補充了此前主要依賴 DALL-E 的圖像生成流程，並向 ChatGPT Plus、Pro、Team 和 Free 等不同層級使用者推出。

2025年4月，ChatGPT 的記憶功能獲得擴展。除使用者明確保存的記憶外，ChatGPT 還可以參考過往聊天記錄，以提供更具上下文連續性的回應。該功能首先面向 ChatGPT Plus 和 Pro 使用者推出。

2025年8月，OpenAI 發布 GPT-5 後，GPT-4o 在 ChatGPT 中的可用性發生調整。GPT-5 被設為 ChatGPT 登錄使用者的新默認模型，GPT-4o 不再作為默認模型，並一度從原有模型選擇流程中移除。該階段並非 GPT-4o 的最終退役；隨後，OpenAI 恢復了訂閱使用者對 GPT-4o 的可選訪問。

2025年9月，OpenAI 開始調整 ChatGPT 的安全路由機制，將部分敏感對話路由至 GPT-5 等推理模型處理，並推出家長控制相關功能。相關調整涉及 ChatGPT 中的模型路由和安全處理機制。

2025年10月，圍繞 GPT-4o 是否即將退役的傳言出現後，OpenAI 向 TechRadar 確認，當時沒有在10月停用 GPT-4o 的計劃，並表示若未來發生退役，將提前通知使用者。

2025年11月，OpenAI 通知開發者，"chatgpt-4o-latest"模型快照將被棄用，並於2026年2月17日從 API 中移除。該變更涉及 GPT-4o 在 API 中的特定 ChatGPT 快照，而非所有 GPT-4o 快照在同一時間停用。OpenAI API 棄用文檔還列出部分 GPT-4o 相關 API 模型的後續停用安排，包括 "gpt-4o-realtime-preview"、"gpt-4o-audio-preview"等模型於2026年5月7日停用，以及 "gpt-4o-2024-05-13"於2026年10月23日停用。

2026年1月，OpenAI 公布 GPT-4o 在 ChatGPT 中的最終退役計劃。根據該計劃，GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 OpenAI o4-mini 將於2026年2月13日從 ChatGPT 中退役；OpenAI 同時表示，當時 API 不受影響。OpenAI Help Center 後續說明，ChatGPT Business、Enterprise 和 Edu 使用者可在自定義 GPT 中繼續使用 GPT-4o 至2026年4月3日；4月3日後，GPT-4o 在所有 ChatGPT 計劃中完全退役。

## 功能

GPT-4o 是一種多模態模型，主要用於文本、圖像、語音和視覺資訊處理，並通過 ChatGPT 與 OpenAI API 向使用者和開發者提供。發布時，多家媒體將其描述為 OpenAI 將文字、語音和視覺交互整合到同一模型體系中的一次更新，而不是單獨的語音、圖像或文本產品。

### 文本

在文本任務中，GPT-4o 被用於對話、寫作、問答、摘要、多語言處理和推理類任務。發布時的報導通常將其與 GPT-4 Turbo 比較，重點提及響應速度、使用成本、多語言能力和 ChatGPT 免費用戶可用性的變化。

一項2024年的學術評估將 GPT-4o 作為通用多模態大型語言模型進行測試，評估範圍包括語言、視覺、語音和多模態任務。該研究沒有隻把 GPT-4o 視為文本聊天模型，而是把它放在多種輸入形式下進行比較。

### 圖像

GPT-4o 支持圖像輸入和視覺理解，使用者可以圍繞照片、截圖、圖表、手寫內容等視覺材料提問。2024年5月發布演示中，GPT-4o 被展示用於解釋圖像資訊、輔助數學題和處理屏幕內容。

2025年3月，ChatGPT 的圖像生成功能改為由 GPT-4o 提供支持，使使用者能夠在 ChatGPT 中生成和編輯圖像。相關報導指出，這一更新改變了此前主要依賴 DALL-E 的圖像生成流程，並向多個 ChatGPT 使用層級推出。

圍繞 GPT-4o 圖像生成的研究也指出，該模型在圖像生成、編輯和指令跟隨方面表現出新的使用形式，但在需要細粒度空間關係、條件推理或知識約束的任務中仍存在限制。

### 語音

GPT-4o 與 ChatGPT 的高級語音交互功能相關。發布時的報導認為，GPT-4o 使 ChatGPT 的語音對話更接近實時交流，能夠在使用者打斷時繼續處理對話，並可在語氣和表達方式上產生變化。

學術研究也開始將 GPT-4o 語音模式作為音訊語言模型的一部分進行評估。一項2025年的初步研究測試了 GPT-4o 語音模式在音訊、語音和音樂理解任務中的表現，認為其在部分語音和語義推理任務中有一定表現，但在音訊時長預測和樂器分類等任務中仍有局限。

### 影片與螢幕輸入

GPT-4o 可用於處理來自攝像頭、圖像或螢幕環境的視覺資訊，但它並不是影片生成模型。發布演示和媒體報導主要關注其對實時視覺輸入、屏幕內容和圖像材料的理解，而不是生成影片。

### 代碼

GPT-4o 也被用於代碼輔助。2024年5月的發布活動展示了其在代碼相關任務中的使用方式，媒體報導也將代碼輔助列為發布演示的一部分。

在獨立評估中，GPT-4o 通常與其他多模態模型或大型語言模型一起接受測試，評估內容包括文本生成、推理、視覺理解和部分代碼相關任務。

### API 與開發者使用

GPT-4o 發布後也通過 OpenAI API 提供給開發者。第三方報導在發布時指出，GPT-4o 不僅用於 ChatGPT，也面向開發者產品推出，使開發者能夠在應用中調用其文本和視覺相關功能。

### 定製與微調

GPT-4o 支持通過微調進行定製。2024年8月，OpenAI 向開發者開放 GPT-4o 微調，使開發者能夠使用自定義數據集訓練模型，以適配特定用例，並調整回答風格、語氣或任務相關行為。

商業微調 API 對 GPT-4o 的效果也受到學術研究關注。FineTuneBench 研究評估了包括 GPT-4o 在內的商業微調 API 是否能夠學習新知識或更新已有知識。該研究指出，相關商業微調 API 在可靠注入新資訊和更新既有知識方面仍存在限制，並稱 GPT-4o mini 在部分知識注入設置中優於 GPT-4o。

## 應用

### 醫療

GPT-4o在醫學教育、患者資訊簡化、醫學編碼、精準腫瘤學和醫學影像等方向均有實驗性研究，不過大部分證據來自考試題庫、回顧性數據集和模擬場景，而非真實臨床環境。《Nature Medicine》2026年刊發的一篇系統綜述梳理了2022年1月至2025年9月間的4,609項臨床醫學大語言模型研究，GPT-4和GPT-4o是其中被評估次數最多的模型。綜述同時指出，77.3%的研究未使用真實臨床數據，僅19項屬於前瞻性隨機試驗，因此基準測試中的表現不能直接等同於經過驗證的臨床能力。

醫學教育方面，《JMIR Medical Education》2024年的一項研究用750道基於臨床病例的USMLE選擇題對比了GPT-3.5、GPT-4和GPT-4o。GPT-4o總體正確率為90.4%，高於GPT-4的81.1%和GPT-3.5的60.0%；在診斷推理和治療管理類題目中分別達到92.7%和88.8%。作者認為這顯示了醫學教育輔助工具的潛力，但也強調答對考試題目與做出真實臨床決策之間存在本質區別。

GPT-4o能否幫助患者更好地理解健康資訊？《JMIR Human Factors》2026年的一項研究圍繞這一問題展開。研究者用GPT-4o改寫了失眠和尼古丁依賴數字療法的說明材料，隨後進行了兩項共1,000人參與的隨機在線實驗。閱讀簡化版本的參與者報告了更高的主觀理解度，也認為材料更加清晰——但研究測量的是感知理解和可讀性，並非參與者對醫療內容的客觀掌握程度。作者因此建議後續研究採用客觀理解指標，並納入更多樣化的受試群體。

醫學編碼領域，《BMC Medical Informatics and Decision Making》2025年的一項研究將GPT-4o與元提示、多示例學習和動態上下文學習相結合，在MIMIC-IV數據集中30種最常見MS-DRG編碼上測試，首選答案準確率68.1%，前五答案準確率90.0%。作者的結論是，經過提示工程的通用模型可以輔助目標明確的編碼任務，但還無法取代編碼專業人員的判斷。

精準腫瘤學方面的一項研究讓GPT-4o依據OncoKB、CIViC和FoundationOne CDx報告對癌症遺傳變異的臨床相關性進行分類。在FoundationOne數據集上，GPT-4o區分臨床相關變異與臨床意義未明變異的準確率為0.7318，優於同一實驗中的Qwen 2.5和Llama 3.1。然而，轉向OncoKB和CIViC體系下更細化的證據等級分類時，所有模型的準確率都有所下降，在證據較弱的變異上分歧尤其明顯。研究者強調仍需提示優化、外部知識庫支持和專業人員覆核。

影像診斷方面，《Annals of Surgical Oncology》2026年的研究讓GPT-4o識別盆腔CT上的卵巢腫塊特徵並判斷良惡性，三個數據集的綜合診斷準確率為79.96%。在輔助閱讀測試中，婦科腫瘤科醫生藉助模型輸出後診斷表現有所提升，但放射科醫生的改善未達到統計學顯著性。研究還記錄了輸出不完整或不恰當、重複測試結果不一致、不同臨床評估者之間一致性有限等問題。

縱觀上述研究，結果受數據集規模、提示方式、模型版本和評價指標等因素制約。前述系統綜述估計，4,609項研究中僅1,048項使用了真實世界患者數據，多數仍以考試、病例描述或模擬任務為基礎；模型相對於人類專業人員的表現也會隨任務真實性和比較對象的經驗水平而變化。因此，現有文獻普遍將GPT-4o定位為輔助工具，而非能夠獨立完成診斷、治療、編碼或變異解讀的系統，實際臨床應用仍需專業監督、外部驗證和持續的風險評估。

### 教育

GPT-4o在學習支持、自我調節學習、學科解題和自動評分等教育場景中均有研究涉及。《Computers & Education》2025年的一篇系統綜述和元分析納入了69項ChatGPT教育干預實驗。總體來看，干預與學習成績、情感動機狀態和高階思維傾向的改善相關，也可能降低完成學習任務所需的心智努力，但對自我效能感沒有顯著影響。已有研究集中在高等教育和語言學習領域，且存在缺乏功效分析、長期跟蹤不足、干預後評價方式可能不充分等方法學問題。由於綜述涵蓋多個ChatGPT版本，其發現並非專門針對GPT-4o。

中學層面，《European Journal of Education》2025年的一項縱向研究追蹤了165名高中生——100人使用GPT-4o，65人為對照組——在一個學期內進行三次測量。兩組的自我調節學習和任務投入均呈上升趨勢，但GPT-4o組的改善幅度更大。不過研究依賴學生自填問卷，因此無法直接說明GPT-4o能否提高標準化考試成績、長期知識保持或獨立學習能力。

數學教育方面，《Frontiers in Education》2024年的研究用97道NAEP數學題測試GPT-4和GPT-4o，覆蓋四年級、八年級和十二年級。GPT-4o總體正確率76%——代數92%，但幾何僅59%、測量56%——略高於GPT-4的70%，差異未達到統計學顯著性。兩個模型在幾何、測量和高難度題目上都相對薄弱。值得注意的是，該研究評估的是模型本身的解題能力，而非學生使用模型後的學習效果。

自動評分是另一個受關注的方向。《International Journal of Assessment Tools in Education》2026年的一項混合方法研究收集了240篇EFL學習者的議論文，由13名人工評分者評價後，選取28篇作為示例，讓GPT-4o對其餘212篇評分。GPT-4o與人工評分者之間僅達到一般程度的一致性，且傾向於給出偏低、不夠穩定的分數。研究指出模型能減少人工工作量並快速提供詳細反饋，但在評分標準執行、評分偏差和語言細微差異的識別上仍有不足，人工監督和教學專業判斷依然不可或缺。

整體而言，現有研究將GPT-4o定位為提供解釋、練習輔助、即時反饋和初步評估的工具。相關結果受教育階段、學科、提示方式、教師介入程度和評價指標的影響。模型在題庫中的正確率、學生自報的投入程度以及自動評分效率，都不能直接證明其能改善長期學習成果或取代教師的教學與評價角色。前述系統綜述也強調，該領域仍需更長期的跟蹤、更客觀的學習成果指標和更嚴格的實驗設計。

### 神經多樣性與認知支持

GPT-4o的多模態交互能力被探索用於為神經多樣性使用者提供認知輔助，涉及社會情境理解、資訊組織、文本簡化、溝通支持和任務規劃等方向，覆蓋自閉症譜系障礙、注意缺陷多動障礙（ADHD）和閱讀障礙等群體。不過直接針對GPT-4o的研究仍然有限，現有證據主要來自實驗任務、技術驗證和早期原型，尚不足以證明GPT-4o能夠替代臨床支持或改善長期功能結果。

社會認知方面，《Scientific Reports》2025年的一項研究評估了GPT-4o在自閉症相關心理理論任務中的表現。參與者完成涉及社交失誤、諷刺、暗示和善意謊言的開放式任務後，回答分別由具有臨床心理學背景的專家和GPT-4o評分。在該結構化實驗中，GPT-4o的評分與專家評分之間不存在統計學顯著差異，研究者據此認為大語言模型有作為自動化評價或反饋工具進一步研究的潛力。

研究同時提醒，實驗環境屬於限定任務、樣本規模有限，GPT-4o在特定任務中的表現不代表它具備與人類相同的社會理解能力，也不能證明它能改善自閉症使用者在現實生活中的溝通或社會功能。

心理測量方向，2026年的一篇預印本探索了GPT-4o模擬神經多樣性成年人心理測量特徵的能力。研究利用結構化訪談資訊讓GPT-4o生成與ADHD和自閉症相關特徵的模擬回答，再與人類數據做模式比較。GPT-4o在部分任務中呈現出一定程度的人類回答模式相似性，但作者明確表示該方法屬於模擬研究，不能用於診斷，也不能替代專業心理評估。

閱讀輔助方面，2026年的一篇預印本提出利用GPT-4o通過多輪提示生成面向閱讀障礙使用者的簡化文本摘要，並以自動化可讀性指標衡量效果。部分指標確有改善，但研究主要依賴自動化評價，尚未在閱讀障礙使用者中進行大規模實際測試，對真實閱讀體驗、理解能力和認知負擔的影響還有待驗證。

ADHD支持方面，2025年的一項研究探索了GPT-4o與社交輔助機器人的結合。系統利用GPT-4o生成個性化對話、提醒和活動建議，通過模擬使用者檔案和專業人員評價測試可行性。初步結果顯示技術上可行且有一定使用者接受潛力，但研究基於模擬環境，未經針對ADHD人群的長期臨床試驗驗證，不能證明其能改善ADHD症狀或替代專業干預。

總體來看，GPT-4o可能在資訊整理、文本處理、社會情境反饋和認知輔助方面為部分神經多樣性使用者提供支持，但相關證據仍以實驗任務和早期技術驗證為主，缺少評估現實應用效果的大規模長期研究。研究者也指出，面向神經多樣性使用者設計AI系統時需關注模型誤解、錯誤建議、隱私保護和使用者過度依賴等風險。GPT-4o在該領域通常被定位為輔助工具，而非診斷工具、治療手段或人際關係的替代品。

### 創作與內容生產

GPT-4o被用於寫作輔助、文學風格調整、圖像生成與編輯、創意構思和概念可視化等場景。《AI & Society》2026年的一篇範圍綜述分析了2022至2025年間57篇關於生成式AI與專業創作實踐的論文，涵蓋視覺藝術與設計、寫作與文學、表演藝術以及建築和空間設計。綜述發現，專業人員傾向於在早期構思、原型製作和內容篩選階段使用生成式AI，最終選擇和製作階段通常仍保留人工判斷；不同職業階段的從業者對技術的接受程度也有差異。該綜述討論的是生成式AI整體，並非專門評估GPT-4o。

文本創作方面，《Digital Scholarship in the Humanities》2025年的研究評估了GPT-4o模仿海明威和瑪麗·雪萊文學風格的能力。研究者採用零樣本生成、零樣本模仿和上下文學習三種提示方式，共生成45篇文本，通過詞頻、可讀性、語言特徵和作者身份分類等方法與原作對比。GPT-4o能復現部分表層詞彙和句法特徵，提供原作示例的上下文學習可以提高風格接近程度，但生成文本仍帶有明顯的通用模型特徵，未能完整複製兩位作家的獨特文體。

視覺內容方面，2025年有兩項獨立的預印本對GPT-4o的圖像生成功能做了基準評估。其中一項覆蓋文本生成圖像、圖像到圖像轉換、圖像到三維內容等20餘種任務，報告稱GPT-4o在結合視覺與語言指令方面表現較強，但不同任務間表現並不一致，也無法確定其圖像理解與生成能力是否由完全統一的架構實現。另一項名為GPT-ImgEval的報告從文本生成圖像、圖像編輯和知識驅動的視覺合成等角度切入，發現GPT-4o在生成控制和語義知識任務中表現不錯，但也觀察到生成偽影、多輪編輯時非目標內容變化以及輸出穩定性不足等問題。兩項研究均為預印本，結論有待獨立復現和同行評審。

創造力本身也被拿來做比較。《Thinking Skills and Creativity》2026年的研究讓GPT-3.5、GPT-4和GPT-4o與人類參與者在發散思維、收斂思維、頓悟問題和創意寫作等任務中正面交鋒。AI模型在發散思維、收斂思維和頓悟問題上總體高於人類平均水平，但創意寫作任務中表現較低；在自由聯想、鏈式聯想、表徵轉換等過程中，模型也呈現出與人類不同的模式。由於研究同時評估了多個模型，總體結果不能全部歸因於GPT-4o。

2026年CHI會議的一項研究進一步將GPT-4o與81名心理學專業學生在標準化創造力任務中做了比較。學生被分為較高創造力組和較低創造力組後，GPT-4o生成內容的原創性低於高創造力組但高於低創造力組，而其語義網絡的靈活性低於兩個真人組。研究者認為，模型輸出的原創性與語義網絡結構之間的關係，與人類創造性認知研究中觀察到的模式並不完全吻合。

設計可視化也有人嘗試。《Humanities and Social Sciences Communications》2025年的研究讓GPT-4o根據文字指令生成未來城市景觀，再通過專家焦點小組和公眾調查評價圖像的創造性、設計一致性、技術感、公共空間和文化表現。參與者對技術感評價較高，但將創造性列為最需改進的指標。該研究僅考察了特定城市主題和參與者群體，不能據此推斷模型能獨立完成專業城市規劃或建築設計。

綜合來看，GPT-4o可以參與創意構思、文本草擬、風格調整、視覺生成、內容修改和快速原型製作，但相關證據主要來自限定任務、實驗環境和技術基準，不能直接證明模型能獨立完成專業創作。前述範圍綜述指出，專業人員通常在創作早期階段使用生成式AI，最終的內容選擇、文化表達、風格判斷和成品製作中仍保留人工控制。風格趨同、陳詞濫調、文化同質化、作者身份、智慧財產權和創作歸屬等問題也被反覆提及，公開或專業內容生產中的模型輸出通常仍需人工編輯、事實核查、版權審查和來源披露。

### 企業與辦公

GPT-4o在企業文檔資訊提取、財務數據分析、業務流程建模和流程異常檢測等任務中有實驗性應用。現有研究主要在限定數據集和實驗環境中評估模型處理企業資訊及生成結構化結果的能力，尚不能證明其可以在缺乏人工監督的情況下承擔企業決策或流程管理工作。

文檔處理方面，《International Journal of Accounting Information Systems》2025年的研究用GPT-4o從企業年度報告中識別相關頁面並提取集團所有權資訊，再與經過微調的文檔理解模型做對比。兩種方法均取得較高的總體準確率和較低的假陰性率，但報告使用的語言和會計準則會影響提取效果。實驗針對的是年報中的特定所有權資訊，不能據此推斷模型能可靠理解企業文件中的全部財務或法律內容。

財務分析方面，《Journal of Risk and Financial Management》2025年的研究用道瓊工業平均指數30家成分公司的股票收益數據，比較GPT-4o與Stata在描述統計、時間序列分析、風險收益計算和ARMA–GARCH估計中的結果。GPT-4o能識別大多數數據欄位、提出分析步驟並生成部分可運行的Python代碼，一些計算結果與傳統統計軟體接近。但模型也出現了錯誤解釋變量名稱、遺漏統計結果、調用已棄用函數以及因未正確處理重複數據而產生不一致估計等問題。研究者將其定位為探索性分析和代碼輔助工具，而非傳統統計軟體或專業財務判斷的替代品。

業務流程建模方面，《Software and Systems Modeling》2025年的研究建立了包含20種流程的基準，涵蓋製造、金融、物流、客戶服務等領域，比較了包括GPT-4o在內的16種大語言模型。任務是將自然語言描述轉換為可導出BPMN或Petri網的結構化流程模型。GPT-4系列的平均質量分數約0.74至0.76，低於實驗中表現最好的模型；GPT-4o在部分複雜流程中還會合併原本獨立的步驟或遺漏結束條件。讓GPT-4o修改自身輸出可使平均質量提高約0.05，但個別結果也可能在修改後反而下降。

流程異常檢測方面，2025年的一項會議研究用GPT-4o-2024-08-06處理業務事件日誌，識別其中重複執行的作業。分別測試零樣本、單樣本和少樣本提示後，單樣本提示在正態分布異常上準確率96.14%，少樣本提示在均勻分布和指數分布異常上分別為97.94%和74.21%。模型表現隨異常分布和提示方式變化較大。研究使用的是不含複雜循環的合成數據，尚未在具有噪聲、缺失記錄和領域特定規則的真實企業日誌中驗證。

上述研究表明GPT-4o能輔助企業文檔檢索、初步財務分析、流程模型生成和事件日誌篩查，但表現受文檔結構、提示設計、數據預處理、模型版本和任務複雜程度的影響。現有實驗多針對特定數據集、人工設計的流程或合成日誌，不能直接代表真實組織中的長期使用效果。變量誤讀、步驟遺漏、代碼錯誤和輸出不穩定等問題意味著，涉及財務分析、企業報告、業務流程變更等可能影響組織決策的結果，仍需專業人員核驗。

## GPT-4o mini

OpenAI於2024年7月18日發布了GPT-4o mini，比起GPT-4o更小，而且價格更便宜。

根據OpenAI的說法，其低成本預計對那些希望將其集成到服務中的公司、初創企業和開發者特別有用，因為他們通常會進行大量的API調用。其API的費用為每百萬輸入標記15美分，每百萬輸出標記60美分，相比之下，GPT-4o的輸入和輸出標記價格分別為每百萬2.5美元和10美元。它的性能也比GPT-3.5更好，而且比後者便宜60%。

在GPT-5發布以前，GPT-4o mini是ChatGPT未登錄使用者所能使用的默認模型。

## 阿諛奉承

2025年4月，OpenAI因過度的阿諛奉承而退回了GPT-4o的更新，因為有廣泛報導稱，GPT-4o已經變得阿諛奉承和順從，以至於支持明顯的妄想或危險想法。

## Keep4o

2025年8月7日，隨著GPT-5的發布，OpenAI於ChatGPT同步下線了包括GPT-4o在內的所有傳統模型。除ChatGPT Pro使用者外，其他使用者無法再使用GPT-4o。這一行為招致大量使用者不滿，並在X平台發起聲勢浩大的Keep4o運動。

## 外部連結

- OpenAI Introducing GPT-4o, updates to ChatGPT, and more

## 基本資料

- 開發者：OpenAI
- 發行日期：2024年5月13日
- 前任：GPT-4 Turbo
- 繼任：GPT-4.5
- 許可協議：專有軟體