GPT 3.5 Turbo Instruct
5124°
OpenAI | 4,095 令牌上下文 | $1.50/M 输入，$2.00/M 输出。该模型是 GPT-3.5 Turbo 的变体，针对指令提示进行了调优，省略了聊天相关的优化。训练数据截止至2021年9月。
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船长笔记
2026-10-13 的笔记
GPT-3.5 Turbo Instruct 是 OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo 完成式变体，去除聊天格式，调优为单轮提示-响应模式下直接遵循指令。它更像旧版 text-davinci 模型而非聊天助手，适合需要原始完成的流水线。知识截止于 2021 年 9 月。
以……著称
- 完成式输出，无需聊天框架。
- 干净地遵循直接命令式指令。
- 比更重的聊天调优模型延迟更低，适合简单任务。
- 可预测的单轮行为，适合自动化流水线。
注意
- 上下文窗口仅 4095 令牌，按当前标准较紧。
- 权重闭源，仅 API 访问，无法本地运行或检查。
- 知识截止 2021 年 9 月，无法知晓近期信息。
推荐尝试的提示词
清晰重写
重写以下段落，使其清晰、直接且无行话。保留所有事实。仅返回重写后的段落。
段落：The utilisation of advanced methodological frameworks in the context of organisational change management necessitates a holistic consideration of stakeholder alignment and iterative feedback loops to ensure transformational outcomes.
提取结构化数据
从以下文本提取字段并返回 JSON 对象：company_name, founding_year, headquarters, number_of_employees。
文本：Meridian Logistics 于 1998 年在鹿特丹成立。公司现拥有约 4200 名员工，分布于欧洲和亚洲业务。
一句话总结
用不超过 30 个词的单句总结以下文本，抓住主要观点。
文本：三所大学的研究人员进行了一项为期两年的研究，追踪了 1200 名成年人的睡眠模式。发现每晚睡眠少于六小时的人在工作中报告注意力难以集中概率比睡七到九小时的人高 40%。
与……比较
- GPT-5.4 Nano仅限API模型400,000 令牌上下文 · $0.20/M 输入，$1.25/M 输出
- gpt-oss-20b开源权重模型131,072 令牌上下文 · $0.02/M 输入，$0.09/M 输出
- gpt oss 120b Ultra开源权重模型131,072 令牌上下文 · $0.20/M 输入，$0.95/M 输出
- gpt-oss-safeguard-20b开源权重模型131,072 令牌上下文 · $0.07/M 输入，$0.30/M 输出
来自 openai 的更多文本模型
常见问题
- 我可以本地运行 GPT-3.5 Turbo Instruct 吗？
- 不可以。OpenAI 未发布权重，仅支持 API 访问，无法下载或自托管。
- 费用是多少，支持多长上下文？
- 输入每百万令牌 1.50 美元，输出每百万令牌 2.00 美元，上下文窗口为 4095 令牌。
- 与 GPT-3.5 Turbo 有何不同？
- 调优为完成式指令遵循提示，省略聊天优化，更像经典文本完成模型而非对话助手。
船长评语一款专注完成式的窄用途主力模型，适合需要干净指令遵循且无聊天开销的流水线，但 4K 上下文是明显限制。
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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这个评分是怎么计算的
这个模型还没有任何来源的流行度数据，所以它用一个低于 7,000° 的替代数值来保持列表完整。它永远不会排在有数据的模型前面。一旦有来源报告数据，分解就会显示在这里。
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
GPT 3.5 Turbo Instruct 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，并查看热度分数了解趋势。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153