GPT-4.5

Fiche modèle · OpenAI · gpt-4.5

GPT-4.5 is OpenAI's most advanced model, offering improved reasoning, coding, and creative capabilities with faster performance and longer context handling than GPT-4. It features enhanced instruction following, reduced hallucinations, and better factual accuracy.

Fiches modèles

Identité

Organisation	OpenAI
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2025-02-27
Licence	proprietary
Licence commerciale	non
Licence open source	non
Poids ouverts	non
Auto-hébergement (DGX Spark)	non — poids fermés
Modalités	image\|text
Fenêtre de contexte	—
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	—
Paramètres actifs (session)	—
Source des paramètres actifs	—
Curation des paramètres actifs	—
Prix par session	—
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	—
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	—
Créé le	2026-05-07T16:53:33.746865Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:04:59.698971Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/gpt-4.5

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Aucune donnée.

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
chat	0.70
instruction_following	0.80
language	0.80
legal	0.90
long_context	0.50
math	0.80
multimodal	0.70
physics	0.70
reasoning	0.60
spatial_reasoning	0.70
structured_output	0.70
factuality	0.60
finance	0.90
frontend_development	0.40
general	0.60
healthcare	0.80
biology	0.70
chemistry	0.70
code	0.50
communication	0.60
tool_calling	0.60
vision	0.70
writing	0.70

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
aider-polyglot-edit	general	0.45	1.00	0.45	non	oui	2026-11-04T06:04:59.703292Z
aime-2024	math	0.37	1.00	0.37	non	oui	2026-11-04T06:04:59.713118Z
charxiv-d	reasoning	0.90	1.00	0.90	non	oui	2026-11-04T06:04:59.723090Z
charxiv-r	reasoning	0.55	1.00	0.55	non	oui	2026-11-04T06:04:59.728388Z
collie	language	0.72	1.00	0.72	non	oui	2026-11-04T06:04:59.732979Z
complexfuncbench	long_context	0.63	1.00	0.63	non	oui	2026-11-04T06:04:59.738407Z
gpqa	reasoning	0.69	1.00	0.69	non	oui	2026-11-04T06:04:59.743114Z
graphwalks-bfs-<128k	reasoning	0.72	1.00	0.72	non	oui	2026-11-04T06:04:59.753006Z
graphwalks-parents-<128k	reasoning	0.73	1.00	0.73	non	oui	2026-11-04T06:04:59.759536Z
gsm8k	math	0.97	1.00	0.97	non	oui	2026-11-04T06:04:59.763228Z
humaneval	reasoning	0.88	1.00	0.88	non	oui	2026-11-04T06:04:59.769488Z
ifeval	chat	0.88	1.00	0.88	non	oui	2026-11-04T06:04:59.773430Z
internal-api-instruction-following-(hard)	general	0.54	1.00	0.54	non	oui	2026-11-04T06:04:59.782830Z
mathvista	math	0.72	1.00	0.72	non	oui	2026-11-04T06:04:59.787389Z
mmlu	general	0.91	1.00	0.91	non	oui	2026-11-04T06:04:59.790804Z
mmmlu	language	0.85	1.00	0.85	non	oui	2026-11-04T06:04:59.794242Z
mmmu	multimodal	0.75	1.00	0.75	non	oui	2026-11-04T06:04:59.799176Z
multi-if	chat	0.71	1.00	0.71	non	oui	2026-11-04T06:04:59.806002Z
multichallenge	chat	0.44	1.00	0.44	non	oui	2026-11-04T06:04:59.803094Z
openai-mrcr:-2-needle-128k	long_context	0.39	1.00	0.39	non	oui	2026-11-04T06:04:59.809174Z
simpleqa	factuality	0.62	1.00	0.62	non	oui	2026-11-04T06:04:59.814034Z
swe-bench-verified	reasoning	0.38	1.00	0.38	non	oui	2026-11-04T06:04:59.823384Z
swe-lancer	reasoning	0.37	1.00	0.37	non	oui	2026-11-04T06:04:59.828908Z
swe-lancer-(ic-diamond-subset)	reasoning	0.17	1.00	0.17	non	oui	2026-11-04T06:04:59.832014Z
tau-bench-airline	reasoning	0.50	1.00	0.50	non	oui	2026-11-04T06:04:59.835487Z
tau-bench-retail	chat	0.68	1.00	0.68	non	oui	2026-11-04T06:04:59.838555Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
code	209	—	5.74	5	trueskill	2026-10-19	model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04