### 引言

在人工智能领域，OpenAI 的 GPT 系列模型一直是备受瞩目的焦点。最近，GPT-4o 和 GPT-4 Turbo 的比较再次引发了广泛关注。许多人声称 GPT-4o 比 GPT-4 Turbo 更强大，甚至在一些排行榜上，GPT-4o 也已经名列前茅。然而，实际使用中，是否真如传言所说？为了更严谨地验证这一点，我们进行了全面的测试，涵盖了编程、长文档阅读、数据分析、文本生成、推理数学问题等多个方面。

### 编程能力测试

#### **1. 编写代码**

首先测试的是编写代码的能力。我们让 GPT-4o 和 GPT-4 各自编写一个俄罗斯方块游戏。结果显示，GPT-4o 编写代码的速度和准确性都非常出色，几乎没有出现任何错误。而 GPT-4 则在代码中出现了多次错误，需要反复修改才能最终运行成功。

##### **GPT-4o 的表现**

GPT-4o 在编写代码时速度较快，且代码基本没有错误。在我们要求其修改窗口尺寸时，GPT-4o 也能迅速理解并做出相应调整，最终生成了一个完美的俄罗斯方块游戏。

##### **GPT-4 的表现**

相比之下，GPT-4 在编写代码时速度较慢，且多次出现错误。尽管 GPT-4 能够识别并修正错误，但整体表现仍不如 GPT-4o。

### 长文档阅读与数据分析

#### **2. PDF 文档阅读与数据提取**

我们测试了 GPT-4o 和 GPT-4 从特斯拉的年报中提取收入数据并生成表格的能力。结果显示，GPT-4o 和 GPT-4 在数据提取方面表现旗鼓相当，但 GPT-4o 由于具备更先进的数据分析功能，在生成图表和交互性方面更胜一筹。

##### **GPT-4o 的表现**

GPT-4o 能够准确提取特斯拉年报中的数据，并生成可交互的 Excel 表格和图表，表现出色。

##### **GPT-4 的表现**

GPT-4 也能准确提取数据，但生成的表格相对简单，图表的美观度和交互性不如 GPT-4o。

### 文本生成与图片识别

#### **3. 文本生成**

在文本生成方面，我们进行了多项测试，包括上网查信息、当裁判识别图片、根据情景生成诗词等。结果显示，GPT-4o 的表现更为优异。

##### **上网查信息**

GPT-4o 能够快速搜索并整合多个网站的信息，生成结构化且逻辑清晰的回答。而 GPT-4 的回答相对简洁，缺乏结构性。

##### **当裁判识别图片**

在识别图片人物表情方面，GPT-4o 的描述更加详细和准确，能够捕捉到人物表情的细微差别。而 GPT-4 的描述相对简单。

##### **生成诗词**

在生成诗词方面，GPT-4o 的表现非常出色，能够写出具有高度文学性的作品。而 GPT-4 的表现则稍显逊色。

### 推理数学问题

#### **4. 推理数学问题**

在经典的烧绳子问题和进阶的推理问题中，GPT-4o 和 GPT-4 的表现都不错，但在更复杂的问题上，GPT-4o 的表现更为出色。

##### **经典烧绳子问题**

两者都能正确解决45分钟计时的问题。

##### **进阶问题**

在进阶的75分钟计时问题上，GPT-4o 通过引导提示能够最终解决，而 GPT-4 则表现出逻辑混乱。

### 总结

综合来看，GPT-4o 在大多数测试中表现优异，尤其是在代码编写、数据分析、文本生成和图片识别方面。尽管 GPT-4 在一些复杂问题上表现不俗，但整体上仍不及 GPT-4o。对于日常使用，GPT-4o 已足够满足大部分需求，而在需要深入讨论和多轮沟通时，GPT-4 可能更为适合。

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