GPT-4.5: Новый стандарт для разработчиков и инженеров

Введение: Почему GPT-4.5 меняет правила игры

27 февраля 2025 года OpenAI официально представила GPT-4.5, ставшую крупнейшей моделью в истории компании на момент выхода. Это не просто очередное обновление, а фундаментальный сдвиг в подходе к архитектуре больших языковых моделей. Разработка была направлена на решение ключевых проблем предыдущих версий, таких как галлюцинации и отсутствие эмпатии в сложных диалогах.

Для разработчиков и AI-инженеров этот релиз означает доступ к инструменту, способному обрабатывать задачи уровня команды PhD-специалистов. Акцент сместился на эмоциональный интеллект (EQ) и креативность, что критически важно для генерации контента и поддержки пользователей в сложных сценариях. Модель демонстрирует значительное снижение частоты ошибок фактологического характера по сравнению с GPT-4o.

• Дата выхода: 27 февраля 2025 года.
• Статус: Закрытая модель (Non-Open Source).
• Цель: Максимальная точность и эмоциональный интеллект.

Ключевые особенности и архитектура

Архитектура GPT-4.5 оптимизирована для работы с огромными объемами данных. Модель поддерживает нативное использование компьютеров (Native Computer Use), что позволяет ей не только генерировать код, но и управлять интерфейсом, выполнять финансовые расчеты в Excel и Google Sheets без внешнего API.

Система вызова инструментов (Tool-Calling) была полностью переработана для повышения надежности. Это позволяет модели точно определять, когда ей необходим внешний инструмент, и избегать ложных ссылок на несуществующие данные.

• Окно контекста: 1 000 000 токенов.
• Возможности: Нативное управление компьютером.
• Акцент: Улучшенный EQ и креативность.
• Галлюцинации: Снизены на 40% по сравнению с GPT-4o.

Производительность и бенчмарки

В тестах GPT-4.5 демонстрирует превосходство над конкурентами. На бенчмарке MMLU (Massive Multitask Language Understanding) модель набрала 83%, что является новым рекордом для OpenAI. В задачах программирования HumanEval показатели также улучшились благодаря более глубокому пониманию синтаксиса и семантики кода.

Особое внимание уделено SWE-bench (Software Engineering Benchmark), где модель показала способность самостоятельно разрабатывать и исправлять сложные баги в репозиториях GitHub. Это делает её идеальной для автоматизации DevOps процессов и рефакторинга кода.

• MMLU: 83%.