本文详细解析了OpenAI的模型命名规则，揭示了其通过基础名称、版本号和功能后缀来区分不同模型定位的策略。文章列举了包括GPT-5、GPT-4o、DALL·E 3和Sora等在内的商业闭源模型，并介绍了gpt-oss系列等开源模型。通过对比不同模型在发布时间、核心能力、上下文长度、多模态支持以及典型应用场景等方面的差异，帮助用户更清晰地理解各类OpenAI模型的特点和适用范围。

📝 OpenAI模型命名遵循“基础名称+版本号+功能后缀”的模式，其中主版本号越大代表技术越新，如GPT-4相比GPT-3在多模态支持上是重大升级。字母后缀如'o'代表全能多模态，'oss'则标识开源模型。

🚀 性能后缀如'Turbo'表示响应速度优化，'Pro'代表性能增强，'mini'则指轻量级版本，这些后缀共同构成了OpenAI模型命名体系，便于用户根据需求选择。

💡 专用系列如O系列（O3、O4-mini）专注于逻辑推理和工具调用，而DALL·E和Sora则分别专注于图像和视频生成，体现了OpenAI在特定领域的模型研发方向。

📊 文章提供了详细的商业闭源模型（如GPT-5、GPT-4o）和开源模型（如gpt-oss系列、Whisper）清单，对比了它们的发布时间、核心能力、参数、上下文长度、多模态支持和应用场景，为用户提供了全面的参考信息。

🌐 OpenAI的模型覆盖了从通用多模态交互到特定任务（如图像生成、视频生成、语音识别）的广泛能力，并根据性能、成本和部署需求提供了不同的版本选择，展现了其技术生态的多样性。

一、OpenAI模型命名规则解析

OpenAI的命名体系通过基础名称+版本号+功能后缀的组合反映模型定位，具体规则如下：

主版本号（如GPT-3/4/5）

数字越大代表技术代际越新，核心架构升级（如GPT-4支持多模态，GPT-5统一产品线）。

字母后缀

o：代表“omni”（全能），支持多模态输入输出（如GPT-4o支持文本、图像、音频）。oss：开源模型标识（如gpt-oss-120b）。

性能后缀

Turbo：响应速度优化版（如GPT-3.5 Turbo）。Pro：增强性能版（如o1-pro）。mini：轻量级版本，资源占用低（如o4-mini）。

专用系列

O系列：专注逻辑推理与工具调用（如O3、O4-mini）。DALL·E/Sora：图像/视频生成专用模型。

二、常见模型清单与对比

1. 商业闭源模型

模型名称	类型	发布时间	核心能力与参数	典型应用场景	多模态支持
GPT-5	全能多模态	2024年8月	文本/图像/音频/视频交互，400K上下文	跨媒体创作、实时会议纪要	✅ 全支持
GPT-4o	全能多模态	2024年5月	文本/图像/音频/视频交互，128K上下文	跨媒体创作、实时会议纪要	✅ 全支持
GPT-4.5	文本优化	2025年2月	情感表达优化，32K上下文	社交媒体文案、客户沟通	❌
o3	推理旗舰	2025年4月	复杂逻辑推理，工具调用，视觉推理	科研分析、商业决策	🟡 有限支持
o4-mini	轻量推理	2025年4月	200K上下文，低成本高吞吐	数据清洗、编程辅助	❌
GPT-4.1	长文本处理	2025年4月	100万Token上下文，精准指令执行	法律合同分析、金融文档审核	❌
DALL·E 3	图像生成	2024年	高分辨率图像生成与编辑	创意设计、营销素材生成	✅ 图像
Sora	视频生成	2025年	文本生成视频（未全面开放）	短视频创作、影视预演	✅ 视频

2. 开源模型

模型名称	类型	发布时间	核心能力与参数	典型应用场景	多模态支持
gpt-oss-120b	推理生产级	2025年8月	117B参数（MoE），128K上下文	企业级推理、工具链调用	🟡 有限支持
gpt-oss-20b	轻量本地化	2025年8月	21B参数（MoE），消费级设备可部署	边缘计算、专用场景推理	🟡 有限支持
Whisper	语音识别	2022年	多语言转录与翻译	会议记录、字幕生成	✅ 音频