在现今的人工智能市场中，ChatGPT是一个备受注视的新型技术。由于GPT模型的独特特性，ChatGPT已成了在社交媒体和聊天平台上进行自然语言处理的理想工具。

但是，你会不会曾想过，如果同时试用多个ChatGPT模型，会产生甚么？

在本文中，我们将会进行一个实验，并比较10个ChatGPT模型的表现。我们将测试它们的完全性、专业性、回答问题的精度，和其他的优点和缺点。我们也会看看这些模型会不会能够处理人类智能难以处理的问题，如理解隐喻和比喻等。

我们将会通过以下10个ChatGPT模型来进行测试：

1. GPT⑵

2. GPT⑶

3. Megatron

4. CTRL

5. RoBERTa

6. BERT

7. DistilBERT

8. ERNIE

9. ALBERT

10. T5

每一个模型都有其独特的优点和缺点。例如，GPT⑵能够比其他的模型更好地理解语义，而GPT⑶能够通过自我学习不断提升自己。Megatron、CTRL、RoBERTa和BERT都有其独特的优点和缺点，如文本生成的速度和生成的内容等方面。

对DistilBERT，其模型的大小和复杂度更小，能够在较小的环境中运行。而ERNIE和ALBERT对中文语言处理有着更好的表现。T5通过将文本生成任务转换为文本完形填空来提高生成的准确率。

我们首先测试每一个模型的完全性和专业性。结果表明，除GPT⑵和GPT⑶外，其他的模型在处理复杂问题时其实不如人类智能表现得好。这些问题可能包括修辞的利用，如隐喻或比喻等。但是，对处理基础问题，如拼写纠错和标点符号的使用等，每一个模型都有着出色的表现。

接下来，我们测试了这些模型在回答问题的精度上的表现。例如，向这些模型提出“谁是现任美国总统？”这个问题，它们的答案应当是“乔·拜登”。我们发现，每一个模型都能够回答这个基本问题，但是在处理更复杂的问题时，如：“甚么时候被认为是21世纪的第一天？”这个问题，GPT⑵和GPT⑶在利用年份的概念上有更好的理解，而其他模型则不太准确。

在进行模型的比较时，我们还要斟酌到它们的速度和运行容易度等因素。我们发现，DistilBERT、ERNIE和ALBERT需要较少的运行时间，但是他们的表现却距离领先的GPT⑵和GPT⑶有一定的差距。

终究的结论是，对处理复杂的任务，GPT⑵和GPT⑶是最优秀的选择，它们能够理解语义、辞汇和语法的关系，处理较复杂的问题。但是，对一些小型利用，如较短的句子或较简单的问题，DistilBERT、ERNIE和ALBERT也有良好的表现。

不管你要处理哪一种任务，截至目前，任何一个ChatGPT模型都没有被我们弄崩溃。毕竟，我们一直在寻觅新的方法来增进自然语言处理技术的发展，ChatGPT的出现，使我们又迈出了一步。