Julian Salazar 对 GPT-4o 和 Moshi 的点评揭示了两者在语音处理上的显著差异。GPT-4o 采用的是回合制模型，专注于语音到语音的序列到序列方案，更适合你说一句，我回应一句的对话场景。而 Moshi 则不同，它采用全双工模型，能同时处理多个音频流，做到随时倾听和说话。Salazar 指出，尽管两者都是端到端模型，但在处理插嘴和中断方面存在显著差异。GPT-4o 更适合预填充和解码的范式，而 Moshi 则在模型级别上实现了全双工，可以在对话过程中灵活应对。
在性能方面，GPT-4o 在处理复杂语音输入和保持对话连贯性方面表现良好，而 Moshi 则在实时响应和多模态处理上有优势。两者在处理插嘴和中断方面都表现良好，但 Moshi 的全双工模型让它在处理多流输入时更加灵活高效。
GPT-4o 的市场定位主要面向那些需要高效、智能交互的用户和场景。其多模态能力和快速响应速度使其在客户服务、智能助手、实时翻译和内容生成等领域有着广泛的应用前景。
Moshi 的市场定位则更注重实时语音交互和多任务处理，适用于智能家居设备、移动应用和其他需要高效语音控制的场景。其全双工模型和多流处理能力使其在这些领域有优势。
Moshi 是由法国 Kyutai 实验室开发的，具备实时语音响应能力，能理解自然语言，还能在对话中途打断。它的优势在于响应速度非常快，同时还能离线运行。不过，Moshi 的知识库相对有限，长时间对话时可能会出现不连贯的情况。
GPT-4o 是由 OpenAI 开发的，采用端到端模型，能够处理文本、视觉和音频输入，提供多模态交互体验。此外，GPT-4o 的广泛应用和免费开放策略使其在用户群体中更具吸引力。