模型名称	发布时间	参数量	基本原理和训练方法	技术亮点（特色）
GPT-1	2018年6月	约1.17亿	使用了Transformer架构，通过大规模无监督学习预训练，然后在特定任务上进行微调。	- 首个将Transformer架构与无监督预训练结合的大型语言模型。 - 展示了强大的文本生成能力。
GPT-2	2019年2月	15亿	扩展了GPT-1的参数规模，采用了更大的数据集进行无监督预训练，提升了模型的表现力。	- 显著增强了文本生成的质量和多样性。 - 引入了更复杂的自然语言理解和生成任务的能力。
GPT-3	2020年6月	1750亿	进一步扩大了参数规模，使用了更多的训练数据，引入了上下文学习技术，使得模型能够在没有微调的情况下完成新任务。	- 参数量大幅提升，显著提高了自然语言理解和生成能力。 - 支持广泛的下游任务，如翻译、问答等。 - 引入了上下文学习（In-Context Learning）。
DALL·E	2021年1月	未公开具体参数量	结合了文本到图像生成的技术，采用了一种类似于GAN（生成对抗网络）的方法来生成图像，同时利用大量的图文对数据进行训练。	- 图像生成模型，能够根据文本描述创建逼真的图像。 - 扩展了生成模型的应用场景，支持创意设计等领域。
Codex	2021年8月	未公开具体参数量	在GPT-3的基础上进行了针对编程语言的微调，使用了大量的代码库和编程教程作为训练数据。	- 专注于代码生成和理解，成为GitHub Copilot的核心技术。 - 能够根据自然语言指令编写代码片段或整个函数。
DALL·E 2	2022年4月	未公开具体参数量	改进了DALL·E的生成算法，优化了图像质量，采用了扩散模型（Diffusion Model）进行图像生成。	- 提供更高分辨率的图像生成，改进了图像质量和细节。 - 支持编辑现有图片，增加了灵活性。
Whisper	2022年9月	未公开具体参数量	利用了自监督学习技术和大量多语言语音数据进行训练，提高了语音识别的准确性和鲁棒性。	- 多语言语音识别模型，接近人类水平的识别精度。 - 支持多语言语音识别、语音翻译和语言识别。
ChatGPT	2022年11月30日	基于GPT-3.5系列	在GPT-3.5的基础上进行了对话优化，加入了更多对话数据进行微调，强调了对话连贯性和上下文保持。	- 基于GPT-3.5优化的对话系统，提供更自然流畅的聊天体验。 - 可以根据上下文进行连贯对话，并不断学习改进。
GPT-4	2023年3月14日	>1750亿	扩展了多模态处理能力，使用了更大规模的多模态数据集进行训练，进一步优化了上下文学习和推理能力。	- 支持多模态输入（文本、图像），处理复杂任务的能力更强。 - 性能在推理、编码等方面达到新高度，多语言支持也有所提升。 - 更好的上下文理解和生成能力，对话更加自然流畅。
InstrcutGPT	2023年11月	未公开具体参数量	强化了指令跟随和对话优化的功能，通过专门的数据集和评估指标进行训练，确保更好的指令理解和安全性。	- 专注于指令跟随：旨在提高模型理解和执行用户指令的能力。 - 对话优化：通过大量对话数据训练，使模型能够更好地理解和回应用户的意图。 - 增强的安全性和可靠性。 - 更好的上下文保持。 - 用户反馈驱动。
GPT-4 Turbo	2023年11月6日	未公开具体参数量	在GPT-4的基础上进行了性能优化，减少了推理时间和资源消耗，同时保持了高精度。	- 结合了GPT-4的功能并进行了性能优化。 - 改进了指令跟随、JSON模式、可重复输出等功能。
Sora	2024年2月	未公开具体参数量	使用了大量的视频数据进行预训练，结合了视频生成技术和文本到视频转换技术，实现了高质量视频生成。	- 专注于视频生成的大规模预训练模型，可以生成高质量、长时间（最高可达60秒）的视频内容。 - 具备模拟物理世界中的人、动物和环境的一些方面的能力。 - 支持通过文本提示或其他输入（如图像或现有视频片段）来创建新视频。
GPT-4o	2024年5月14日	未公开具体参数量	进一步扩展了多模态处理能力，优化了输入输出形式的支持，提高了响应速度，引入了情感计算技术。	- “o”代表“omni”，意为全能，具备更强的多模态处理能力。 - 支持文本、音频和图像三者组合作为输入，并能生成任意组合的输出形式。 - 在响应速度上有了显著提升，可以在232毫秒内对音频输入做出反应。 - 引入更多的情感识别和表达功能。
O1	2024年9月14日	未公开具体参数量	引入了增强的多模态融合技术，优化了情感计算和持续学习机制，特别注重隐私保护措施。	- O1是OpenAI最新的创新成果之一，旨在进一步推进多模态处理能力和智能交互。 - 增强的多模态融合。 - 更快的响应时间。 - 高级情感计算。 - 持续学习机制。 - 隐私保护加强。
O1-preview	2024年9月14日	未公开具体参数量	为开发者和研究人员提供的早期版本，侧重于测试和反馈，以便进一步优化正式版本。	- 预览版模型：虽然功能相对精简，但具备强大的推理能力，适用于需要深度思考的任务。 - 早期访问。
O1-mini	2024年9月14日	未公开具体参数量	针对边缘设备和移动应用进行了优化，确保在低功耗情况下高效运行，快速响应。	- 更小、更快的推理模型：针对资源受限的环境进行了优化，提供了更快的响应速度。 - 高效部署。