微软必应聊天引入 GPT-4 Turbo 模型，部分用户已可免费使用

微软必应聊天引入GPT-4Turbo模型，部分用户已可免费使用微软必应聊天的GPT-4Turbo模型近日向部分随机选中的用户免费开放，该模型基于OpenAI的最新人工智能技术，能够提供更智能、更流畅、更有趣的聊天体验。此外，微软还计划升级必应聊天的代码解释器功能，使其与OpenAI的能力保持一致，这意味着代码解释器将能够处理更复杂的编程或数据问题。GPT-4Turbo是ChatGPT的一种新模型，只有ChatGPT付费用户可以使用。但现在用户也可以通过微软的必应聊天（现在也统称为Copilot）功能免费使用。该模型是现有的GPT-4模型的升级版，包含了截至2023年4月的信息，因此能够在搜索新事件时返回更好的结果。来源，频道：@kejiqu群组：@kejiquchat

OpenAI：新GPT-4 Turbo模型现可供付费ChatGPT用户使用

OpenAI：新GPT-4Turbo模型现可供付费ChatGPT用户使用OpenAI在社交平台X宣布，新GPT-4Turbo模型现已可供付费ChatGPT用户使用。OpenAI表示，其提升了该模型写作、数学、逻辑推理和编码的能力。据OpenAI介绍，GPT-4Turbo现已在ChatGPTPlus、Team、Enterprise和API中可供使用。线索：@ZaiHuabot投稿：@TNSubmbot频道：@TestFlightCN

微软 Bing Chat 免费获得 GPT-4 Turbo，代码解释器即将迎来重大升级

微软BingChat免费获得GPT-4Turbo，代码解释器即将迎来重大升级微软正在免费推出BingChat(“BingChat”现更名“Copilot”)的GPT-4Turbo模型，近日向部分随机选中的用户免费开放测试，该模型基于OpenAI的最新人工智能技术，能够提供更智能、更流畅、更有趣的聊天体验。此外，微软还计划升级代码解释器功能，使其与OpenAI的能力保持一致，这意味着微软Copilot代码解释器将能够处理更复杂的编程或数据问题。微软消息人士证实，该公司正在向BingChat推出ChatGPT的最新模型，但请记住，Bing会根据查询在“模型”之间切换。是否可以通过BingChat访问ChatGPTTurbo4完全取决于运气，但微软已确认计划在未来几周内扩大推出范围。——

商汤高开超 30% 旗下大模型全面对标 GPT-4 Turbo

商汤高开超30%旗下大模型全面对标GPT-4Turbo截至发稿，商汤-WR(80020.HK)涨31.14%。消息方面，4月23日，该公司于上海临港AIDC举办技术交流日活动，其中公司推出6000亿参数大模型“日日新5.0”，在知识、数学、推理和代码能力方面大幅提升，综合性能全面对标GPT-4Turbo。公司已向联交所申请B类股份于2024年4月25日上午9时正起恢复买卖。

OpenAI 连更 5 款模型：修复 GPT-4“变懒”BUG，GPT-3.5 Turbo 模型输出降价 50%

OpenAI连更5款模型：修复GPT-4“变懒”BUG，GPT-3.5Turbo模型输出降价50%OpenAI今天一口气宣布了5个新模型，包括两个文本嵌入模型、升级的GPT-4Turbo预览版和GPT-3.5Turbo、一个审核模型。更新GPT-4Turbo预览模型：重点修复了模型的“变懒”情况，能更彻底地完成代码生成等任务。新预览版还改善了对非英语生成问题的支持，引入“gpt-4-turbo-preview”模型别名，可自动指向最新的预览版。定价更低的新嵌入模型：OpenAI还引入了两种新的嵌入模式，一种是体积更小、效率更高的text-embedding-3-small模型，另一种是体积更大、功能更强的text-embedding-3-large模型。原生支持shortening：允许开发人员以降低存储和计算需求来换取一定的准确性。简单地说，保持主旨不变的情况下，shortening就像从一个复杂的标签中去掉一些不那么重要的细节。GPT-3.5Turbo：新的输入价格定格在每1ktoken价格为0.0005美元，而输出价格则为每1ktoken价格为0.0015美元。投稿：@TNSubmbot频道：@TestFlightCN

GPT4模型与GPT4-Turbo模型的区别

GPT4模型与GPT4-Turbo模型的区别GPT-4和GPT-4Turbo都是由OpenAI开发的自然语言处理模型。1⃣大小和参数：GPT-4是一个更大的模型，拥有1.75万亿个参数，而GPT-4Turbo是一个更小的模型，参数数量较少。这意味着GPT-4在处理更复杂的任务和生成更长的文本时可能会更出色，而GPT-4Turbo则更适合于快速响应和简短的文本生成。2⃣速度和效率：由于GPT-4Turbo的参数数量较少，它在处理任务时通常会更快，更高效。这使得GPT-4Turbo更适合于实时应用和对响应时间要求较高的场景。3⃣适用场景：GPT-4适用于更广泛的应用场景，包括但不限于自然语言生成、问答系统、对话系统、摘要生成等。而GPT-4Turbo更适合于一些简单的任务，如快速回答问题、提供简短的建议或摘要等。4⃣成本：由于GPT-4的计算资源需求更高，因此其使用成本通常会更高。而GPT-4Turbo由于其更小的模型和更高的效率，其使用成本通常会更低。