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有不少人问刚发布的GPT-4o mini的性能问题，这篇文章详细回答一下。
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预训练
预训练的数据是大模型的底盘，先看一下这个指标：
GPT-4o mini预训练的数据截止到2023年10月，和GPT-4o是一样的，看来用的是同一个数据集，这样就放心了。
多模态
再看一下人机交互框，能够看出大模型现在放出来的能力：
仔细看一下，是不是没有上传按钮，说明GPT-4o mini不支持图片和视频等多模态内容的解析，只完成最擅长的文本处理，很可能是GPT-4o的阉割版。
AI搜索
AI搜索的能力现在用的越来越多，我用写每日新闻早报的提示词进行测试：
真是让人大跌眼镜，竟然胡编乱造，说OpenAI今天发布了GPT-5，这是把主子卖了的节奏。
长文本生成
长文本生成能力一直是大模型的短板，不管是写论文还是写书，一次性完成所有内容的生成是不可能的。
所以一般的做法是把任务拆分成若干个小任务，大模型一次完成一个小任务，最后人工对内容做合并。
我用实际应用场景中的一个例子，让GPT-4o mini分5次生成5张表，并且对前3张表的字段有要求，每张表的字段至少30个：
数了一下，所有的表都满足需求，并且生成速度极快，我跟着数都有点数不过来，速度的提升确实惊艳到我了。
GPT-4o mini能够这么出色的完成长文本生成的工作，我比较好奇国内的大模型现在的进展，所以拿大家比较认可的Kimi做一个对比测试：
Kimi也顺利完成了5张表的设计，但是生成速度非常慢，看来算力上的差距在拉大。
再仔细看一下，Kimi虽然字段的数量都满足要求，但是严格来说，没有完全实现需求，特别是第3张表，有意义的字段只有29个，另外3个自定义字段都需要人工修改。
所以，从长文本处理能力来看，GPT-4o mini更胜一筹。
说明一下，之所以用这个例子，是因为比较一目了然，字段的数量谁都能数清楚，如果是写一篇文章，是不是高质量的，还需要拿到网上看用户数据的反馈。
文本处理能力的应用场景非常广泛，不仅是写提示词，用来生成爆文，生成图片，甚至生成视频脚本都是可以的，所以从这一点来说，GPT-4o mini是值得推荐的。
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