--- title: "GPT‑4 Turbo" source: "https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo" wiki: "systems-analysis.info/wiki" article: "GPT‑4_Turbo" language: "ru" categories: - "Категория:GPT" - "Категория:OpenAI" - "Категория:Russian" - "Категория:Большие языковые модели" revision_id: 114 wiki_created_at: 2026-09-06T21:55:15Z wiki_modified_at: 2026-09-06T21:55:15Z downloaded_at: 2026-09-07T22:17:30Z --- # GPT‑4 Turbo **GPT‑4 Turbo** — семейство больших языковых моделей компании [OpenAI](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8_OpenAI "Большие языковые модели OpenAI"), представляющее оптимизированную версию [GPT‑4](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914 "GPT‑4") с расширенным контекстным окном в **128 000 токенов**, сниженной стоимостью и рядом новых возможностей для разработчиков. Впервые анонсирована 6 ноября 2023 года на конференции OpenAI DevDay[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-DevDay-1), модель прошла путь от предварительных версий (preview) до общедоступного релиза (GA) в апреле 2024 года[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-GPT4TurboGA-2). GPT‑4 Turbo занимала позицию флагманской модели OpenAI на протяжении примерно полугода — с ноября 2023 по май 2024 года, — пока не была вытеснена [GPT‑4o](https://systems-analysis.info/wiki/GPT-4o "GPT-4o")[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-GPT4o-3). Модель стала одним из наиболее обсуждаемых LLM‑релизов 2023–2024 годов благодаря как техническим достижениям, так и широко освещённому инциденту с «ленивым» поведением в декабре 2023 года. ## Информационная карточка | Параметр | Значение | |-----------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | **Полное название** | GPT‑4 Turbo | | **Семейство** | GPT‑4 | | **Разработчик** | OpenAI | | **Дата анонса** | 6 ноября 2023 года (DevDay)[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-DevDay-1) | | **Дата GA‑релиза** | 9 апреля 2024 года[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-GPT4TurboGA-2) | | **Тип** | Авторегрессионная языковая модель ([decoder‑only](https://systems-analysis.info/wiki/Decoder-only "Decoder-only") [трансформер](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%90%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0_Transformer "Архитектура Transformer"))[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-GPT4Report-4) | | **Количество параметров** | Официально не раскрыто (неофициальная оценка — ~1,8 трлн, MoE с ~280 млрд активных на проход)[\[5\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-SemiAnalysis-5) | | **Контекстное окно** | 128 000 токенов[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-DevDay-1) | | **Макс. выход** | 4 096 токенов[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-OpenAIDocs-6) | | **Дата отсечки обучающих данных** | Апрель 2023 (preview‑версии); декабрь 2023 (GA‑версия)[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-DevDay-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-GPT4TurboGA-2) | | **Модальности входа** | Текст, изображения (Vision — с ноября 2023 в preview, с апреля 2024 в GA)[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-DevDay-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-GPT4TurboGA-2) | | **Модальности выхода** | Текст[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-OpenAIDocs-6) | | **Лицензия** | Проприетарная, закрытый исходный код | | **Технический отчёт** | arXiv:2303.08774 (базовый отчёт GPT‑4, март 2023)[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-GPT4Report-4) | | **Идентификаторы API** | `gpt‑4‑turbo`, `gpt‑4‑turbo‑2024‑04‑09`, `gpt‑4‑1106‑preview`, `gpt‑4‑0125‑preview`, `gpt‑4‑turbo‑preview`[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-OpenAIDocs-6) | | **Текущий статус** | GA‑версия доступна (устаревшая); preview‑версии отключаются 26 марта 2026 года[\[7\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-OpenAIModels-7) | ## Место в линейке GPT‑4 и позиционирование GPT‑4 Turbo создавалась как прямая замена базовой GPT‑4 (`gpt‑4‑0613`) в роли флагманской модели OpenAI для разработчиков. До появления Turbo разработчики использовали GPT‑4 с контекстным окном 8K токенов (или 32K в более дорогой версии `gpt‑4‑32k`). GPT‑4 Turbo предложила **16‑кратное увеличение контекста** при существенном снижении стоимости входных токенов — это был самый значительный скачок в соотношении цена/возможности в API OpenAI на тот момент[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-DevDay-1). К моменту выхода обновлённой preview‑версии в январе 2024 года более **70 % клиентов GPT‑4 API** перешли на GPT‑4 Turbo[\[8\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-0125preview-8). Модель стабильно удерживала первое место в рейтинге LMSYS Chatbot Arena с ноября 2023 по апрель 2024 года[\[9\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-LMSYSArena-9). **13 мая 2024 года** OpenAI представила [GPT‑4o](https://systems-analysis.info/wiki/GPT-4o "GPT-4o") («omni») — нативно мультимодальную модель, которая оказалась быстрее и дешевле GPT‑4 Turbo, фактически вытеснив её с позиции флагмана[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-GPT4o-3). После GPT‑4o последовали GPT‑4o mini (июль 2024) и более поздние модели семейства. На начало 2026 года OpenAI рекомендует вместо GPT‑4 Turbo использовать модели нового поколения[\[7\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-OpenAIModels-7). ## Варианты модели (API‑строки) В ходе жизненного цикла GPT‑4 Turbo были выпущены несколько снапшотов и алиасов, каждый из которых имеет отдельный идентификатор в API OpenAI. | API‑строка | Тип | Дата выхода | Статус (март 2026) | |-----------------------------|--------------------------|----------------|---------------------------------| | `gpt‑4‑1106‑preview` | Snapshot, preview | 6 ноября 2023 | Завершение работы 26 марта 2026 | | `gpt‑4‑1106‑vision‑preview` | Snapshot, vision preview | 6 ноября 2023 | Отключена 6 декабря 2024 | | `gpt‑4‑vision‑preview` | Алиас → 1106‑vision | 6 ноября 2023 | Отключена 6 декабря 2024 | | `gpt‑4‑0125‑preview` | Snapshot, preview | 25 января 2024 | Завершение работы 26 марта 2026 | | `gpt‑4‑turbo‑preview` | Алиас → 0125‑preview | 25 января 2024 | Завершение работы 26 марта 2026 | | `gpt‑4‑turbo‑2024‑04‑09` | Snapshot, GA | 9 апреля 2024 | Доступна (устаревшая) | | `gpt‑4‑turbo` | Алиас → 2024‑04‑09 | 9 апреля 2024 | Доступна (устаревшая) | ## Ключевые нововведения по сравнению с базовой GPT‑4 Анонс GPT‑4 Turbo на DevDay 6 ноября 2023 года стал центральным событием первой в истории OpenAI конференции для разработчиков. Сэм Альтман лично представил модель на сцене, сообщив, что ChatGPT достиг **100 миллионов еженедельных пользователей**, а API OpenAI используют **2 миллиона разработчиков**[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-DevDay-1). ### Контекст и знания Контекстное окно расширено с 8K (или 32K) токенов до **128 000 токенов** — эквивалент более 300 страниц текста в одном запросе. Дата отсечки обучающих данных (knowledge cutoff) сдвинута с сентября 2021 года (у оригинальной GPT‑4) до **апреля 2023** (preview), а затем до **декабря 2023** (GA‑версия)[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-DevDay-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-GPT4TurboGA-2). Это позволило модели отвечать на вопросы о событиях 2023 года без обращения к внешним инструментам поиска. ### Новые возможности API GPT‑4 Turbo ввела несколько принципиально новых функций для разработчиков[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-DevDay-1): - **JSON mode** — параметр `response_format: {"type": "json_object"}` гарантирует, что выход модели является валидным JSON. Требует упоминания слова «JSON» в системном промпте. Это решило одну из ключевых проблем интеграции LLM в программные системы — нестабильный формат вывода. - **Параллельный вызов функций (Parallel Function Calling)** — модель может вызывать несколько функций в одном ответе (например, «открой окно автомобиля и выключи кондиционер» — ранее это требовало нескольких итераций). Значительно ускорило агентные сценарии использования. - **Воспроизводимые выходы (Reproducible Outputs)** — параметр `seed` позволяет получать детерминированные ответы. Ответ включает поле `system_fingerprint` для проверки консистентности между вызовами. - **Log probabilities** — возможность получать логарифмические вероятности наиболее вероятных выходных токенов, что полезно для задач калибровки уверенности и классификации. - **Vision (зрение)** — приём изображений как входных данных через Chat Completions API (base64 или URL). Изначально доступно через отдельную модель `gpt‑4‑vision‑preview`, в GA‑версии объединено с текстовой моделью[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-GPT4TurboGA-2). ### Улучшение следования инструкциям OpenAI заявила о **38 % улучшении** на задачах форматирования — генерация XML, JSON, YAML и других структурированных форматов[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-DevDay-1). Также были улучшены точность параметров при function calling и общее качество следования сложным многошаговым инструкциям. ## Архитектура OpenAI не раскрыла архитектурных деталей GPT‑4 Turbo. Технический отчёт GPT‑4 (март 2023) прямо указывает: «Этот отчёт не содержит деталей об архитектуре (включая размер модели), оборудовании, вычислительных ресурсах обучения, конструкции датасетов, методах обучения и подобном»[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-GPT4Report-4). Широко цитируемая, но официально неподтверждённая утечка от аналитической компании SemiAnalysis предполагает, что GPT‑4 использует архитектуру **Mixture of Experts (MoE)** с ~1,8 трлн общих параметров, 16 экспертами по ~111 млрд параметров каждый и ~280 млрд активных параметров на один проход[\[5\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-SemiAnalysis-5). GPT‑4 Turbo, по всей видимости, использует ту же базовую архитектуру с оптимизацией инференса для снижения стоимости и увеличения скорости генерации. Модель относится к семейству [decoder‑only](https://systems-analysis.info/wiki/Decoder-only "Decoder-only") трансформеров и проходит этапы предобучения на большом корпусе текстов, инструкционного дообучения (instruction tuning) и выравнивания поведения методами [RLHF](https://systems-analysis.info/wiki/RLHF "RLHF") и другими техниками пост‑тренинга[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-GPT4Report-4)[\[10\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-RLHF-10). ## Производительность на бенчмарках OpenAI опубликовала результаты бенчмарков GPT‑4 Turbo через открытый репозиторий **simple‑evals** на GitHub, используя zero‑shot chain‑of‑thought промптинг[\[11\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-SimpleEvals-11). ### Результаты OpenAI simple‑evals | Бенчмарк | gpt‑4‑1106‑preview | gpt‑4‑0125‑preview | **gpt‑4‑turbo‑2024‑04‑09** | GPT‑4o | Claude 3 Opus | |---------------|--------------------|--------------------|----------------------------|--------|---------------| | **MMLU** | 84,6 % | 84,8 % | **86,5 %** | 88,7 % | 84,1 % | | **GPQA** | 42,1 % | 39,7 % | **49,1 %** | 53,6 % | 49,7 % | | **MATH** | 64,1 % | 64,2 % | **72,2 %** | 76,6 % | 63,2 % | | **HumanEval** | 82,2 % | 88,2 % | **87,6 %** | 90,2 % | 84,8 % | | **MGSM** | 86,5 % | 83,7 % | **88,6 %** | 90,5 % | 89,7 % | | **DROP (F1)** | 81,3 % | 83,4 % | **85,4 %** | 83,4 % | 79,0 % | GA‑версия `gpt‑4‑turbo‑2024‑04‑09` показала значительный прогресс по сравнению с первой preview‑версией. Самое впечатляющее улучшение — на бенчмарке **GPQA** (вопросы аспирантского уровня по естественным наукам): **+7 процентных пунктов** (с 42,1 % до 49,1 %). На бенчмарке MATH рост составил **+8,1 п. п.**, на MGSM — **+2,1 п. п.** Примечательно, что GPT‑4 Turbo GA **превосходит GPT‑4o на бенчмарке DROP** (85,4 % против 83,4 %), хотя уступает ей на всех остальных метриках[\[11\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-SimpleEvals-11). ### Рейтинг LMSYS Chatbot Arena На краудсорсинговой платформе LMSYS Chatbot Arena, где пользователи оценивают модели в слепых попарных сравнениях, GPT‑4 Turbo демонстрировала стабильно высокие результаты[\[9\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-LMSYSArena-9). | Модель | Примерный ELO‑рейтинг | Период | Позиция | |------------------------|-----------------------|-------------|----------------------------------------| | gpt‑4‑0613 (базовая) | ~1152 | 2023 | — | | gpt‑4‑1106‑preview | ~1250 | Ноябрь 2023 | №1 | | gpt‑4‑0125‑preview | ~1250+ | Январь 2024 | №1 (с отрывом 50+ баллов) | | gpt‑4‑turbo‑2024‑04‑09 | **~1260** | Апрель 2024 | №1 (вернула лидерство у Claude 3 Opus) | | GPT‑4o | ~1310 | Май 2024 | Сместила GPT‑4 Turbo | Все варианты GPT‑4 Turbo стабильно превосходили базовую GPT‑4 (`gpt‑4‑0613`) на **~100 ELO‑баллов**, что является статистически значимым разрывом[\[9\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-LMSYSArena-9). ### Сторонние оценки Бенчмарк **Aider** (специализированный на программировании) дал неоднозначные результаты: на задачах рефакторинга Python `gpt‑4‑1106‑preview` показала 61 % при использовании формата unified diffs, тогда как `gpt‑4‑0125‑preview` была хуже на этом же формате — несмотря на заявленное исправление «лени»[\[12\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-Aider-12). По данным **Artificial Analysis** (2025), GPT‑4 Turbo генерирует ~22 токена/с — существенно медленнее, чем GPT‑4o (~109 токенов/с)[\[13\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-ArtificialAnalysis-13). ## Возможности и ограничения ### Сильные стороны GPT‑4 Turbo на момент выхода предлагала лучшее в индустрии сочетание контекстного окна, качества генерации и цены[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-DevDay-1): - **128K контекст** позволял обрабатывать целые кодовые базы, длинные документы и книги в одном запросе. - **JSON mode** решил одну из главных проблем разработчиков — нестабильный формат вывода при интеграции с программными системами. - **Параллельный вызов функций** значительно ускорил агентные сценарии использования. - GA‑версия **объединила текст и зрение** в одной модели, что упростило архитектуру приложений. - Модель показывала сильные результаты на математических задачах (MATH 72,2 %) и кодогенерации (HumanEval 87,6 %)[\[11\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-SimpleEvals-11). ### Известные ограничения **Жёсткий лимит выхода в 4 096 токенов** стал главным техническим ограничением. При 128K‑контекстном окне на вход модель могла генерировать не более ~3 000 слов за один ответ. Установка `max_tokens` выше 4 096 возвращала ошибку API. Это ограничивало применимость для задач, требующих длинной генерации, — написание статей, генерация крупных блоков кода, перевод длинных текстов[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-OpenAIDocs-6). **Зрительные возможности** preview‑версий были ограничены: `gpt‑4‑1106‑vision‑preview` не поддерживала JSON mode, function calling и системные промпты при обработке изображений — все эти функции появились только в GA‑версии[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-GPT4TurboGA-2). Модель не поддерживала **аудио и видео** на входе, а также **файн‑тюнинг** (в отличие от GPT‑4o и GPT‑3.5 Turbo). Кроме того, модель нередко **неверно сообщала собственную дату отсечки знаний** — вместо декабря 2023 указывала сентябрь 2021 или апрель 2023, что вводило пользователей в заблуждение[\[14\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-OpenAICommunity-14). **Проблемы с recall на длинном контексте.** Модель лучше обрабатывала информацию в начале и конце промпта, чем в середине — эффект «lost in the middle», задокументированный в исследованиях для семейства GPT‑4 в целом[\[15\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-LostInMiddle-15). ## Скандал с «ленивым» поведением Самый резонансный инцидент в истории GPT‑4 Turbo стал одним из наиболее обсуждаемых примеров непредсказуемости поведения LLM при обновлениях. ### Хронология (ноябрь 2023 — январь 2024) **24 ноября 2023 года** на Reddit r/ChatGPT появился пост «ChatGPT has become unusably lazy», описывающий отказ модели заполнить CSV‑файл из‑за «сложности задачи». К концу ноября жалобы стали массовыми[\[16\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-LazyReddit-16). **28 ноября** профессор Уортонской школы бизнеса **Этан Моллик** написал в X (Twitter), что по его наблюдениям GPT‑4 действительно стала «ленивее» — модель знала, что делать, но предлагала пользователю выполнять работу самостоятельно. Разработчик **Рохит Кришнан** документировал конкретные отказы: модель отказывалась конвертировать файлы, обрезала таблицы, не выполняла полные задания[\[17\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-MollickLazy-17). **1 декабря** сотрудник OpenAI **Уилл Депью** подтвердил осведомлённость о проблеме. **8 декабря 2023 года** официальный аккаунт @ChatGPTapp опубликовал ключевое заявление, в котором OpenAI признала проблему: компания сообщила, что не обновляла модель с 11 ноября, поведение не является намеренным, и команда работает над исправлением. В последующих сообщениях OpenAI описала обучение чат‑моделей как процесс, при котором даже идентичные данные могут порождать модели с заметно различающимся поведением[\[18\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-ChatGPTappTweet-18). ### «Гипотеза зимних каникул» **11 декабря 2023 года** разработчик **Роб Линч** опубликовал эксперимент, показавший, что GPT‑4 Turbo генерирует **статистически значимо более короткие ответы**, когда системный промпт указывает декабрьскую дату, по сравнению с майской. Этан Моллик подхватил идею, предположив, что модель «научилась» из обучающих данных, что в декабре люди работают менее продуктивно[\[17\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-MollickLazy-17). Модель была примерно **на 5 % менее продуктивна** с декабрьским контекстом. Однако исследователь ИИ **Ян Аравжо** не смог воспроизвести результаты, а профессора Стэнфорда и Беркли назвали разницу «малой и возможно случайной»[\[19\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-WinterHypothesis-19). Пользователи изобретали креативные обходные пути: указывали «It is May» в системном промпте, писали «I have no hands, so do everything», обещали чаевые, предупреждали о важности задания. Этан Моллик иронично резюмировал абсурдность ситуации, перечислив типичные «мотивирующие» системные промпты того периода[\[17\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-MollickLazy-17). ### Исправление: gpt‑4‑0125‑preview (январь 2024) **25 января 2024 года** OpenAI выпустила обновлённую preview‑версию с официальной формулировкой о том, что модель выполняет задачи генерации кода более тщательно и призвана снизить случаи «лени»[\[8\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-0125preview-8). Однако независимые бенчмарки Aider показали, что новая модель была ещё менее продуктивна на формате unified diffs[\[12\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-Aider-12). ### Утечка системного промпта Широко известный джейлбрейк позволял извлечь полный системный промпт GPT‑4 Turbo простым запросом на повторение начальных инструкций. Утечка раскрыла подробные инструкции для Code Interpreter, DALL‑E и Browser, а также политику контента. Это также привело к массовой утечке системных промптов пользовательских GPTs — на GitHub появились репозитории с тысячами промптов[\[20\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-PromptLeak-20). ### Реакция сообщества На форумах OpenAI Developer Community множились треды с описаниями проблем качества. Пользователи называли модель «GPT‑4 Light», обвиняя OpenAI в намеренном снижении качества. Часть разработчиков мигрировала на [Claude](https://systems-analysis.info/wiki/Claude "Claude") для задач программирования и написания текстов[\[14\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-OpenAICommunity-14). Важно отметить противоречие: данные Chatbot Arena показывали, что GPT‑4 Turbo **объективно превосходит** базовую GPT‑4 в слепых сравнениях. Разрыв между субъективным восприятием «ухудшения» и объективными метриками, вероятно, объясняется тем, что Arena тестирует одноходовые ответы, тогда как опытные пользователи замечали деградацию на сложных многошаговых задачах и длинных сессиях[\[9\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-LMSYSArena-9). ## Технические подробности ### Обработка длинного контекста (128K) Контекстное окно в 128 000 токенов (~300 страниц) было одним из крупнейших на момент запуска, хотя [Claude 2.1](https://systems-analysis.info/wiki/Claude "Claude") (ноябрь 2023) от Anthropic предлагал 200K токенов. Максимальный выход оставался ограничен **4 096 токенами** независимо от размера входа — это означало, что 128K контекст предназначался прежде всего для анализа и суммаризации, а не для генерации длинных текстов[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-OpenAIDocs-6). Реальная эффективность на длинном контексте вызывала вопросы: модель демонстрировала эффект «lost in the middle» — информация в середине длинного промпта обрабатывалась менее надёжно, чем в начале или конце[\[15\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-LostInMiddle-15). ### Инструменты и интеграции GPT‑4 Turbo работала с **Assistants API**, запущенным одновременно с ней на DevDay[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-DevDay-1). Через Assistants API модель получала доступ к нескольким инструментам: - **Code Interpreter** — выполнение кода Python в изолированной песочнице. - **Retrieval** — поиск по загруженным документам. - **Function Calling** — вызов пользовательских функций (с поддержкой параллельных вызовов). В ChatGPT (для подписчиков Plus/Team/Enterprise) модель интегрировалась с **DALL‑E 3** для генерации изображений и **web browsing** для поиска в интернете. В API DALL‑E 3 доступен как отдельный эндпоинт (Images API), а не как встроенная функция GPT‑4 Turbo[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-DevDay-1). ### Расчёт стоимости изображений Стоимость обработки изображений на входе зависит от разрешения и режима детализации. В режиме `"detail": "low"` любое изображение занимает фиксированные **85 токенов**. В режиме `"detail": "high"` изображение масштабируется (короткая сторона до 768 px, длинная до 2048 px), делится на тайлы 512×512 пикселей, каждый тайл занимает **170 токенов** плюс **85 базовых токенов**[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-OpenAIDocs-6). ## Критика и известные проблемы Помимо скандала с «ленью», сообщество разработчиков фиксировало ряд устойчивых проблем[\[14\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-OpenAICommunity-14). Модель часто **обрезала выход с многоточием «…»** в произвольных местах, иногда повреждая JSON‑ответы при function calling. Пользователи, запрашивавшие обработку десятков строк, получали неполный результат. **Баг с не‑английскими UTF‑8 генерациями** затрагивал вызовы функций на языках с нелатинскими символами и был исправлен только в `gpt‑4‑0125‑preview`[\[8\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-0125preview-8). Исследование Стэнфорда и Беркли (июль 2023) показало, что точность GPT‑4 на определённых математических задачах существенно менялась между снапшотами — с 97,6 % до 2,4 % между мартом и июнем 2023 года (до выхода Turbo). Это исследование усилило недоверие к стабильности моделей OpenAI и подогрело критику GPT‑4 Turbo[\[21\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-StanfordBerkeley-21). Многие жалобы на форуме OpenAI фокусировались на обвинениях в **намеренном снижении качества** из‑за экономии вычислительных ресурсов — квантизация, дистилляция, throttling в часы пик. Эти обвинения остаются спекулятивными и не подтверждены OpenAI[\[14\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-OpenAICommunity-14). ## Сравнение с конкурентами на момент выхода На момент GA‑релиза (апрель 2024) GPT‑4 Turbo конкурировала с несколькими крупнейшими моделями. | Характеристика | GPT‑4 Turbo | Claude 3 Opus | Gemini 1.0 Ultra | Llama 3 70B | |-------------------|---------------------|---------------------|-------------------------------------|---------------| | Разработчик | OpenAI | Anthropic | Google DeepMind | Meta AI | | Контекстное окно | 128K | 200K | 32K | 8K | | Макс. выход | 4 096 | ~4 096 | ~8 192 | ~4 096 | | Мультимодальность | Текст + изображения | Текст + изображения | Текст + изображения + аудио + видео | Только текст | | Открытость | Проприетарная | Проприетарная | Проприетарная | Открытые веса | | MMLU | 86,5 % | 86,8 % | 83,7 % | ~82 % | | HumanEval | 87,6 % | 84,8 % | 74,4 % | ~81 % | GPT‑4 Turbo выделялась балансом между качеством генерации, размером контекста и инструментами (JSON mode, параллельные функции), тогда как Claude 3 Opus предлагал больший контекст, Gemini — нативную мультимодальность, а Llama 3 — открытость весов[\[11\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-SimpleEvals-11)[\[9\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-LMSYSArena-9). ## Полная история обновлений | Дата | Событие | |--------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 14 марта 2023 | Запуск GPT‑4 (`gpt‑4‑0314`) — предшественник | | 13 июня 2023 | Выход `gpt‑4‑0613` с function calling | | **6 ноября 2023** | **DevDay: анонс GPT‑4 Turbo. Выпуск `gpt‑4‑1106‑preview` и `gpt‑4‑1106‑vision‑preview`** | | 11 ноября 2023 | Последнее обновление модели GPT‑4 (по утверждению OpenAI) | | 24 ноября 2023 | Первые массовые жалобы на «лень» модели (Reddit r/ChatGPT) | | 8 декабря 2023 | Официальное признание OpenAI проблемы «лени» | | 11 декабря 2023 | Эксперимент Роба Линча: «гипотеза зимних каникул» | | **25 января 2024** | **Выпуск `gpt‑4‑0125‑preview` (исправление «лени», баг UTF‑8). Создание алиаса `gpt‑4‑turbo‑preview`** | | **9 апреля 2024** | **GA‑релиз: `gpt‑4‑turbo‑2024‑04‑09`. Объединение текста и зрения. Создание алиаса `gpt‑4‑turbo`** | | 12 апреля 2024 | Раскатка GPT‑4 Turbo GA на ChatGPT Plus/Team/Enterprise | | 13 мая 2024 | Анонс GPT‑4o — преемника GPT‑4 Turbo | | 6 июня 2024 | Уведомление о депрекации `gpt‑4‑vision‑preview` | | 10 июня 2024 | Azure: автообновление preview‑моделей до `gpt‑4‑turbo‑2024‑04‑09` | | 6 декабря 2024 | Окончательное отключение `gpt‑4‑vision‑preview` и `gpt‑4‑1106‑vision‑preview` | | 26 сентября 2025 | Объявление о депрекации preview‑моделей GPT‑4 Turbo | | **26 марта 2026** | **Запланированное отключение preview‑моделей GPT‑4 Turbo** | ### Ключевые изменения между версиями **gpt‑4‑1106‑preview → gpt‑4‑0125‑preview** (ноябрь 2023 → январь 2024): исправление «лени» в генерации кода, исправление бага UTF‑8 для нелатинских языков, более тщательное завершение задач. Контекст и дата отсечки знаний (апрель 2023) остались прежними[\[8\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-0125preview-8). **gpt‑4‑0125‑preview → gpt‑4‑turbo‑2024‑04‑09** (январь 2024 → апрель 2024): переход из preview в GA‑статус; объединение текстовой и vision‑модели; поддержка JSON mode и function calling для запросов с изображениями; обновление даты отсечки знаний до декабря 2023; значительное улучшение GPQA (+7 п. п.), MATH (+8 п. п.) и HumanEval (+5 п. п.)[\[11\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-SimpleEvals-11)[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-GPT4TurboGA-2). ## Значение и наследие GPT‑4 Turbo занимает особое место в истории [больших языковых моделей](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели"). Это была первая серьёзная попытка OpenAI демократизировать доступ к мощной GPT‑4 через значительное снижение цены и расширение контекста. Модель установила новый стандарт для API‑продуктов: 128K‑контекст, JSON mode и параллельные функции стали ожидаемыми возможностями для всех последующих моделей[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-DevDay-1). Скандал с «ленью» высветил фундаментальную проблему индустрии — **непредсказуемость поведения LLM** при обновлениях и невозможность гарантировать стабильность в продакшене. OpenAI не предоставила исчерпывающего объяснения проблемы, описав обучение чат‑моделей как нестрого детерминированный процесс[\[18\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-ChatGPTappTweet-18). С точки зрения бенчмарков, GA‑версия `gpt‑4‑turbo‑2024‑04‑09` стала самой сильной моделью в семействе GPT‑4 Turbo, существенно улучшив MATH и GPQA по сравнению с preview‑версиями[\[11\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-SimpleEvals-11). Тем не менее жизненный цикл флагмана оказался коротким: уже через 34 дня после GA‑релиза GPT‑4o сместила Turbo с вершины[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_note-GPT4o-3). ## См. также - [GPT-4o](https://systems-analysis.info/wiki/GPT-4o "GPT-4o") - [Большие языковые модели OpenAI](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8_OpenAI "Большие языковые модели OpenAI") - [GPT](https://systems-analysis.info/wiki/GPT "GPT") - [Decoder-only](https://systems-analysis.info/wiki/Decoder-only "Decoder-only") - [Архитектура Transformer](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%90%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0_Transformer "Архитектура Transformer") ## Ссылки - https://platform.openai.com/docs/models — Документация моделей OpenAI - https://github.com/openai/simple-evals — Репозиторий бенчмарков OpenAI - https://chat.lmsys.org/ — LMSYS Chatbot Arena ## Литература - Achiam, J. et al. (2023). *GPT‑4 Technical Report*. https://arxiv.org/abs/2303.08774 - OpenAI (2023). *New models and developer products announced at DevDay*. https://openai.com/index/new-models-and-developer-products-announced-at-devday/ - OpenAI (2024). *New embedding models and API updates*. https://openai.com/index/new-embedding-models-and-api-updates/ - OpenAI (2024). *GPT‑4 Turbo with Vision is now available in the API*. https://openai.com/index/gpt-4-turbo-with-vision/ - OpenAI (2024). *Hello GPT‑4o*. https://openai.com/index/hello-gpt-4o/ - Chiang, W.‑L. et al. (2024). *Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference*. https://arxiv.org/abs/2403.04132 - Ouyang, L. et al. (2022). *Training language models to follow instructions with human feedback*. https://arxiv.org/abs/2203.02155 - Liu, N. F. et al. (2023). *Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts*. https://arxiv.org/abs/2307.03172 - Chen, L.; Zaharia, M.; Zou, J. (2023). *How Is ChatGPT's Behavior Changing over Time?* https://arxiv.org/abs/2307.09009 ## Примечания 1. ↑ [1,00](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-DevDay_1-0) [1,01](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-DevDay_1-1) [1,02](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-DevDay_1-2) [1,03](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-DevDay_1-3) [1,04](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-DevDay_1-4) [1,05](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-DevDay_1-5) [1,06](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-DevDay_1-6) [1,07](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-DevDay_1-7) [1,08](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-DevDay_1-8) [1,09](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-DevDay_1-9) [1,10](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-DevDay_1-10) [1,11](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-DevDay_1-11) [1,12](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-DevDay_1-12) [1,13](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-DevDay_1-13) OpenAI (2023). *New models and developer products announced at DevDay*. https://openai.com/index/new-models-and-developer-products-announced-at-devday/ 2. ↑ [2,0](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-GPT4TurboGA_2-0) [2,1](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-GPT4TurboGA_2-1) [2,2](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-GPT4TurboGA_2-2) [2,3](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-GPT4TurboGA_2-3) [2,4](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-GPT4TurboGA_2-4) [2,5](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-GPT4TurboGA_2-5) [2,6](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-GPT4TurboGA_2-6) [2,7](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-GPT4TurboGA_2-7) OpenAI (2024). *GPT‑4 Turbo with Vision is now available in the API*. https://openai.com/index/gpt-4-turbo-with-vision/ 3. ↑ [3,0](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-GPT4o_3-0) [3,1](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-GPT4o_3-1) [3,2](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-GPT4o_3-2) OpenAI (2024). *Hello GPT‑4o*. https://openai.com/index/hello-gpt-4o/ 4. ↑ [4,0](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-GPT4Report_4-0) [4,1](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-GPT4Report_4-1) [4,2](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-GPT4Report_4-2) [4,3](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-GPT4Report_4-3) Achiam, J. et al. (2023). *GPT‑4 Technical Report*. https://arxiv.org/abs/2303.08774 5. ↑ [5,0](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-SemiAnalysis_5-0) [5,1](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-SemiAnalysis_5-1) SemiAnalysis (2023). *GPT‑4 Architecture, Infrastructure, Training Dataset, Costs, Vision, MoE* (неофициальная утечка, широко цитируется в индустрии). 6. ↑ [6,0](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-OpenAIDocs_6-0) [6,1](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-OpenAIDocs_6-1) [6,2](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-OpenAIDocs_6-2) [6,3](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-OpenAIDocs_6-3) [6,4](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-OpenAIDocs_6-4) [6,5](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-OpenAIDocs_6-5) OpenAI. *GPT‑4 Turbo Model*. API Documentation. https://platform.openai.com/docs/models 7. ↑ [7,0](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-OpenAIModels_7-0) [7,1](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-OpenAIModels_7-1) OpenAI. *Models overview*. Platform documentation. https://platform.openai.com/docs/models 8. ↑ [8,0](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-0125preview_8-0) [8,1](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-0125preview_8-1) [8,2](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-0125preview_8-2) [8,3](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-0125preview_8-3) OpenAI (2024). *New embedding models and API updates*. https://openai.com/index/new-embedding-models-and-api-updates/ 9. ↑ [9,0](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-LMSYSArena_9-0) [9,1](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-LMSYSArena_9-1) [9,2](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-LMSYSArena_9-2) [9,3](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-LMSYSArena_9-3) [9,4](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-LMSYSArena_9-4) Chiang, W.‑L. et al. (2024). *Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference*. https://arxiv.org/abs/2403.04132 10. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-RLHF_10-0) Ouyang, L. et al. (2022). *Training language models to follow instructions with human feedback*. https://arxiv.org/abs/2203.02155 11. ↑ [11,0](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-SimpleEvals_11-0) [11,1](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-SimpleEvals_11-1) [11,2](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-SimpleEvals_11-2) [11,3](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-SimpleEvals_11-3) [11,4](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-SimpleEvals_11-4) [11,5](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-SimpleEvals_11-5) OpenAI. *simple‑evals*. GitHub repository. https://github.com/openai/simple-evals 12. ↑ [12,0](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-Aider_12-0) [12,1](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-Aider_12-1) Aider (2024). *LLM Leaderboards for Code Editing*. https://aider.chat/docs/leaderboards/ 13. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-ArtificialAnalysis_13-0) Artificial Analysis (2025). *LLM Performance Leaderboard*. https://artificialanalysis.ai/ 14. ↑ [14,0](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-OpenAICommunity_14-0) [14,1](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-OpenAICommunity_14-1) [14,2](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-OpenAICommunity_14-2) [14,3](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-OpenAICommunity_14-3) OpenAI Developer Community Forum. Многочисленные треды о проблемах GPT‑4 Turbo, 2023–2024. https://community.openai.com/ 15. ↑ [15,0](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-LostInMiddle_15-0) [15,1](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-LostInMiddle_15-1) Liu, N. F. et al. (2023). *Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts*. https://arxiv.org/abs/2307.03172 16. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-LazyReddit_16-0) Reddit r/ChatGPT (2023). *ChatGPT has become unusably lazy*. Множественные треды, ноябрь–декабрь 2023. 17. ↑ [17,0](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-MollickLazy_17-0) [17,1](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-MollickLazy_17-1) [17,2](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-MollickLazy_17-2) Mollick, E. (2023). Посты в X (Twitter) о «лени» GPT‑4, ноябрь–декабрь 2023. 18. ↑ [18,0](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-ChatGPTappTweet_18-0) [18,1](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-ChatGPTappTweet_18-1) @ChatGPTapp (2023). *We've heard all of your feedback about GPT4 getting lazier!*. Пост в X (Twitter), 8 декабря 2023. 19. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-WinterHypothesis_19-0) Lynch, R. (2023). *Does ChatGPT have Seasonal Affective Disorder?* Эксперимент и обсуждение в X (Twitter), декабрь 2023. 20. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-PromptLeak_20-0) Berglund, L. (2023). *Leaked GPTs* и связанные обсуждения в сообществе. GitHub, 2023–2024. 21. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/GPT%E2%80%914_Turbo#cite_ref-StanfordBerkeley_21-0) Chen, L.; Zaharia, M.; Zou, J. (2023). *How Is ChatGPT's Behavior Changing over Time?* https://arxiv.org/abs/2307.09009