5月14日， OpenAI 对外发布新一代生成模型 GPT-4o（o：Omnimodel/全能模型）。该模型不仅具有「GPT-4 水准」的智能，还在单个模型中同时集成了文本、视觉（如：图片理解和生成、人机实时面对面、表情识别）和音频（如：实时语音翻译）三种模态。
GPT-4o 在英语文本和代码上的性能与 GPT-4 Turbo 的性能相匹配，但在非英语文本上的性能显著提高。同时，GPT-4o API 的速度也更快，成本降低了 50%。
Hiplot官网以最快速度成功对接了该接口，为广大用户提供升级版的学术版GPT-4o。最大亮点就是：
文献Figure一秒解析，反应速度狂飙，费用大幅下降超60%。
Hiplot（网址：https://hiplot.com.cn）
云工具-绘图工具中一键到达
学术版GPT的一键PDF英文文献翻译是很多科研同仁们常用的功能。我们以一篇15页的英文PDF格式的 SCI 文献为例，分别采用GPT4.0Turbo版和GPT-4o版进行多参数的比较，以下所有数据为实测结果。
输入的PDF文献的信息说明：
题目：Hiplot: a comprehensive and easy-to-use web service for boosting publication-ready biomedical data visualization
来源：https://doi.org/10.1093/bib/bbac261；
发表的期刊：Briefings in Bioinformatics（IF：11.3）；
PDF大小：3.1M；PDF页数：15页；Figure：6个
对比参数 | GPT4.0 Turbo | GPT-4o | 对比 |
PDF上传时间 | 1-2s | 1s | 更快 |
翻译完整度 | 99-100% | 100% | 更完整、更规整 |
翻译所需时间 | 8分 | 2分14秒 | 速度提高3-4倍 |
扣费金额 | 12.5元 | 5.06元 | 价格降低超60% |
翻译效果对比（摘选） | 探索和挖掘实验检测、组学研究和临床观察中源自多维生物医学数据，主要依赖现代图形和统计学。提高假设驱动和数据驱动科学研究的可解释性、可重复性和效率，是可视化数据挖掘技术理应发挥的关键作用。十年前，用户只能使用功能有限、可扩展性不足的桌面应用程序来日常可视化和分析科学数据。然而，近期，基于Web的云应用程序以其更好的可扩展性成为了优选方案，目标用户是缺乏编程技能的生物学家和临床医生。 | 通过现代图形和统计方法，探索和挖掘来自实验测试、组学研究和临床观察的多维生物医学数据成为了主要手段。提高假设和数据驱动的科学研究的可解释性、可重复性和有效性是可视化数据挖掘技术应该发挥的关键作用。十多年前，用户只能使用功能有限、可扩展性差的桌面应用程序进行日常的科学数据可视化和分析。然而，近年来，具备更好可扩展性的基于网络的云应用程序已成为那些缺乏编程技能的生物学家和临床医生利用复杂生物医学数据的理想选择。
| GPT4-o翻译后的表述方式更符合我们中国人的表述习惯，汉语应用的更加醇熟、地道，更易于理解。 |
*本次GPT-4o 价格大幅下降的原因主要有两个：
①中文token计算方法更新，同样一段文字新方法计算token数量变少；②token单价降为4turbo的一半。
读懂文献Figure，从此不求人！
学术版GPT4o 最重磅的功能应该就是图形识别。在输入区可见明显的图像上传区。
可选择【低质量】，进行图像压缩，以降低解读成本。
我们以Hiplot上非常受欢迎的热图示例为例，通过学术版GPT4o对其进行解读，实测总费用为0.32元。
结果如下：
这张图表是一个热图（Heatmap），用于展示不同样本间基因表达量的变化。以下是对它的详细解释：
主标题: Heatmap Plot
颜色说明:
色条代表不同的数值：从蓝色（低表达量）到红色（高表达量）。
顶端的色条：Age（年龄） - 从25（浅棕色）到50（深棕色）。
左侧色条：Group（组别） - 对照组为淡蓝色，癌症组为暗蓝色。
右侧色条：Pathway（通路） - 代谢通路为橙色，癌症通路为棕色。
横轴：
样本（Sample）：
用M1, M2, … M8标记。不同颜色说明了不同样本的属性。
M1到M4属于对照组（Control Group, 蓝色）
M5到M8属于癌症组（Cancer Group, 蓝色）
纵轴：
基因（Genes）：
列出了不同基因的名称，如 RPS3, ANXA1, FOS等等。
热图的主要内容：
热图上的每一个小方块表示一个样本中一个基因的表达水平。
红色表示高表达，蓝色表示低表达。
行和列的聚类：
树状图展示的是基因和样本的聚类分析结果。
树状图的分支越短，表示它们之间的相似性越高。可以观察到一些样本和基因在图中形成了不同的簇。
具体观察：
纵向聚类（样本）：样本按照表达模式被聚类成两大类。
一类包括对照组样本（M1, M2, M3, M4）
另一类，包括了癌症组样本（M5, M6, M7, M8）
横向聚类（基因）：基因按照表达模式也被聚类成几类，如图中左侧树状图所示。
总结：
这张图主要展示的是不同基因在对照组和癌症组中表达水平的差异。
两组样本根据基因表达的相似性被清晰地区分开来。
可以通过观察哪些基因在这两组中表达差异显著，找出潜在的研究对象或生物标记。
希望上述解释能够帮你理解这张热图。如有其他问题，请随时提问。
这是以一张细胞图为例，学术版GPT4o给出的解析
Q&A
1：为什么OpenAI宣布GPT-4o可免费使用，但Hiplot却在收费？
Re：OpenAI官网上的免费用户使用 GPT-4o 有使用限制，目前测试大概是 3 小时 10 条的样子。收费的 ChatGPT Plus用户可享受高达5 倍的消息访问上限，也不是无限制的。Hiplot 学术版GPT-4o通过付费方式获取OpenAI的API接口为国内的科研工作者提供访问服务。
2：之前给GPT4.0和4.0turbo预充的充值金可以和GPT-4o共用吗？
Re：可共用，无需额外再对4o进行另外充值。Hiplot上3.5版是月会员无限量使用；4.0系列（包括4.0/4.0turbo/4o）都是通过在Hiplot云市场中购买20元/次的充值金进行预充值，然后根据使用的“流量”，按量扣费。（Tips:Hiplot月会员购买充值金有折扣）
3：Hiplot上的4o也有视频和语音的读入和输出功能吗？
Re：因为OpenAI官方的API接口仅开放了文字和图片的识别，所以学术版GPT4o也无法对语音和视频的输入进行识别。我们也会持续跟进API接口的功能变化，及时为国内的科研人员提供与国际接轨的科研服务智能工具。
ChatGPT使用方法见下方：
ChatGPT学术专用版使用教程，一键润色纠错+中英互译+批量翻译PDF
更多功能的使用，一起去Hiplot官网探索吧~
网址：https://hiplot.com.cn
