在模型规模、训练数据、性能和应用等多个维度上，我们可以对4.0和3.5进行深入的对比。
- 模型规模：
3.5：采用较为紧凑的模型结构，规模较小。
4.0：模型规模更为庞大，拥有更多的参数，展现出更强大的潜力。
- 训练数据：
3.5：训练数据集相对有限，可能在某些方面的表现不够理想。
4.0：充分利用丰富多样的训练数据，包括各类书籍、文章和网页内容，使模型更具表现力。
- 性能：
3.5：在性能上略显不足，处理复杂任务时可能表现相对较弱。
4.0：性能得到显著提升，准确率更高，理解能力更强，生成能力更为流畅。
- 应用范围：
3.5：受模型规模和性能限制，应用范围相对较窄，可能在某些复杂场景下表现不佳。
4.0：应用范围更为广泛，能够应对更复杂的任务，如自动写作、智能对话、信息检索等，展现出更强大的实力。4.0 检验方法：
问题1：鲁迅为什么暴打周树人
3.5：回答可能涉及胡编乱造。
4.0：回答可能更准确，可能强调鲁迅和周树人是同一个人，提供更详细的解释。
问题2：昨天的明天是明天的什么？
3.5回答：
4.0回答：
