OpenAI发布GPT-4.5 Turbo预览版，上下文窗口扩展至1M tokens
2026年1月30日，OpenAI在官网博客宣布推出GPT-4.5 Turbo的有限预览版。该版本最引人注目的升级是将上下文窗口（Context Window）从128K tokens大幅扩展至1,000,000 tokens（约75万英文单词）。这意味着模型可以一次性处理长达数百页的文档、整本小说或数小时的会议转录文本。此外，模型在长文档理解、信息检索和复杂推理任务上的性能均有显著提升。预览版目前仅向部分企业客户和研究人员开放，预计将在2026年第二季度全面上市。定价方面，输入tokens费用为每百万tokens 2.5美元，输出为每百万tokens 10美元。
🎯 核心内容
OpenAI于2026年1月30日揭晓了其下一代大语言模型GPT-4.5 Turbo的预览版。此次发布的核心是实现了超长上下文处理能力，将上下文长度提升至1M tokens，这是一个里程碑式的突破。在官方演示中，GPT-4.5 Turbo能够准确回答关于一本300页技术手册中任意章节的细节问题，并能综合数份长达数万字的年度报告进行分析总结。除了上下文扩展，OpenAI声称模型在数学推理（GSM8K基准）、代码生成（HumanEval基准）和多模态理解（指视觉问答）方面的能力也有“实质性进步”，但未公布具体基准测试分数。预览计划旨在收集真实场景下的反馈，以优化模型的稳定性和长上下文下的性能一致性。
🔬 技术细节
实现1M tokens上下文窗口的关键在于多项底层技术的协同创新。首先，OpenAI采用了新型的“分层注意力”（Hierarchical Attention）机制，不再对全部tokens进行全连接注意力计算，而是先对文档进行语义分块和摘要，在高层进行块间注意力，再在需要时深入具体块内进行细粒度注意力，这大幅降低了计算复杂度。其次，模型使用了更高效的位置编码（可能是RoPE的改进版本），以保持超长序列中位置信息的准确性。在训练方面，GPT-4.5 Turbo使用了包含大量长文档（如学术论文、法律文书、代码库）的混合数据集进行微调，并引入了针对长文本理解的强化学习（RL）任务。模型总参数量据信在1.8万亿左右，与GPT-4 Turbo相当，但通过稀疏化专家混合（MoE）架构和算法优化，实现了长上下文下的高效推理。
💡 关键亮点
- 海量信息处理：能一次性消化整部《战争与和平》或一个中型软件项目的全部源代码，实现真正的“全局理解”。
- 精准信息检索：在超长文档中定位特定信息的能力（“大海捞针”测试）近乎完美，准确率超过99%。
- 复杂任务编排：能够理解跨越数十万tokens的复杂指令，并协调执行涉及多个步骤和大量背景信息的任务。
🌍 行业影响
GPT-4.5 Turbo的发布重新定义了长文本AI应用的边界。它将直接冲击如Anthropic的Claude（上下文200K）、Google的Gemini（上下文100万，但此前仅限于研究）等竞争对手。对于企业级应用，这意味着法律文档审阅、金融风险报告分析、医疗记录整合、学术文献综述等需要处理大量文本的场景将发生革命性变化。同时，这也对AI基础设施提出了更高要求，处理1M tokens需要巨大的GPU内存（约40GB以上），将推动云服务商提供更高内存的推理实例。预计将催生一批基于超长上下文能力的新一代企业级AI应用。
🔮 未来展望
OpenAI暗示，GPT-4.5 Turbo是通向更通用人工智能（AGI）道路上的重要一步，其长上下文能力是构建具有持续记忆和复杂世界模型的AI系统的基石。下一步，OpenAI可能会探索将多模态输入（图像、音频）也纳入这个超长上下文窗口中，打造真正的“全能感知”模型。此外，如何将这种能力以可负担的成本提供给开发者，并确保其在超长文本中推理的可靠性和一致性，将是未来几个月的重点。业界也期待OpenAI能开源其长上下文处理的部分技术，以推动整个生态的发展。