GPT-4o实测：被誉为GPT-5的更新为何引争议？ChatGPT不降智是关键

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一、风口浪尖的GPT-4o：期望与现实的落差

在发布前，OpenAI CEO山姆·奥特曼的预热吊足了所有人的胃口，暗示着一个革命性的新模型即将诞生。GPT-4o的发布也确实带来了更快的响应速度和更强的多模态能力，这让许多人误以为传说中的GPT-5已然降临。

然而，当兴奋的用户们将新模型投入实际工作流时，现实却给了一些人一记重拳。一份广为流传的实测报告指出，在多个并行的对比测试中，GPT-4o的表现不仅未能超越对手，甚至在某些方面出现了明显的“翻车”。这种巨大的期望落差，正是争议的核心来源。

二、多场景实战对比：GPT-4o vs Claude Sonnet

为了验证GPT-4o的真实能力，我们参考了一系列涵盖创意、编程和复杂任务生成的横向评测，将其与 Anthropic 的 Claude 4 Sonnet 模型进行直接对比。

* 创意生成：知识卡片 在生成风格化知识卡片的任务中，对比结果令人意外。Claude 4 Sonnet 生成的卡片在排版、设计感和内容精致度上明显更胜一筹。而GPT-4o的输出则显得相对粗糙，布局诡异，未能展现出与其名声相符的审美和细节处理能力。

* 代码与开发：3D网站与PRD原型 编程能力是衡量大模型实力的硬指标。然而，在两个关键的开发测试中，GPT-4o的表现堪称灾难。 1. 3D教学网站生成：当要求以“北京四合院”为主题生成一个3D教学网站时，GPT-4o直接报错，提示“THREE is not defined”，表明其甚至无法正确调用基础的Three.js库。 2. PRD与原型生成：在根据需求文档（PRD）生成Mermaid流程图和产品原型的任务中，GPT-4o再次失败，生成的Mermaid图表因语法错误而无法加载，原型也无法显示。

对于声称编程能力大幅提升的新模型而言，这样的基础性错误是难以接受的，也让用户对其在严肃开发环境中的可靠性产生了深深的怀疑。

* 复杂任务：3D游戏生成 在生成一款类似《沙罗曼蛇》的3D太空射击游戏的挑战中，GPT-4o总算没有直接崩溃。它成功生成了一个可以运行、有配乐的游戏。但问题在于，游戏主角（飞机）的造型非常“抽象”。相比之下，Claude Sonnet生成的版本不仅飞机造型正常，游戏机制的复杂度也更高，例如包含了武器升级系统。这再次表明，在处理复杂逻辑和细节上，GPT-4o似乎还有很长的路要走。

三、终极挑战与“负向优化”的愤怒

在AI圈，让大模型生成一个功能完整的3D桌球游戏，一直是一个传说级的“梗”，几乎没有模型能完美实现。测试者用一个极简的提示词向GPT-4o发起了挑战，模型自信地表示“搞定了”。然而，运行代码后，结果是一片空白，连球桌的影子都没有。

比模型能力不足更让用户愤怒的，是OpenAI的产品策略。测试者指出，在发布GPT-4o的同时，OpenAI悄然下线了之前在某些方面表现更佳的模型，如 o3 pro 和写作能力极强的 GPT 4.5。这种移除更优选项，强推一个在某些场景下性能不升反降的新模型的做法，被用户斥为“负向优化”。这背后可能是出于成本控制和市场策略的考量，但无疑伤害了那些依赖其最高性能进行创作和开发的忠实用户。

四、如何理性看待GPT-4o？及国内用户如何体验

我们必须承认，个别的测试案例或许不能完全代表GPT-4o的全部实力。它在速度和多模态交互上的进步是真实存在的。然而，上述的“翻车”案例也确实暴露了其在稳定性、代码能力和复杂任务处理上的短板。

对于普通用户和专业人士来说，最重要是能够亲身体验和判断。与其听信天花乱坠的宣传或一边倒的负面评价，不如亲自上手测试。要做到这一点，一个稳定、可靠的访问渠道是前提。很多用户面临ChatGPT国内如何使用的难题，直接访问GPT官网可能会遇到网络障碍。

因此，我们推荐使用高质量的ChatGPT镜像站，例如 https://chat.aigc.bar。这类平台提供了接近ChatGPT官方中文版的流畅体验，让你能够无障碍地调用最新的GPT-4o模型，进行自己的工作流测试，亲身验证它是否满足你的需求，确保你得到的不是一个“降智”的版本。

结论

GPT-4o的发布，更像是一次权衡利弊后的市场决策，而非一次纯粹的技术巅峰突破。它以更低的成本和更快的速度，意图覆盖更广泛的用户群体，但在某些深度和专业的应用场景，其表现出的不稳定性甚至退步，让“负向优化”的批评并非空穴来风。

最终，一个模型的好坏，终究要由每一位用户在自己的场景中去定义。我们鼓励读者保持批判性思维，不要盲从任何一方的观点。通过像 https://chat.aigc.bar 这样可靠的渠道，亲自去探索、去验证，找到那个最适合你的AI伙伴。毕竟，在人工智能的浪潮中，亲身实践永远是最好的试金石。