GPT-4O vs OpenAI O1：新的Openai模型值得炒作吗？

介绍

Openai已根据备受期待的“草莓”建筑发布了其新模型。这种称为O1的创新模型增强了推理能力，使其在提供答案之前可以更有效地通过问题进行思考。作为Chatgpt Plus用户，我有机会亲身探索这种新型号。我很高兴分享我对用户和开发人员的性能，能力以及对用户的影响的见解。我将在不同指标上彻底比较GPT-4O与OpenAI O1。没有任何进一步的ADO，让我们开始。

在本文中，您将探讨GPT O1andGpt-4O之间的差异，包括OFGPT O1与GPT 4的比较。我们将提供有关TheGPT 4O与O1中的性能的见解。此外，我们将讨论TheGPT O1成本，突出显示AGPT O1 Freetier的可用性，并引入TheGpt O1 Miniversion。最后，我们将分析正在进行的辩论4O与O1 vs OpenAito帮助您做出明智的决定。

继续阅读！

Openai型号的新型？阅读此信息以了解如何使用OpenAi O1：如何访问OpenAi O1？

Openai O1的新更新：

• Openai已将O1米尼的速率限制提高了7倍，从每周50条消息增加到每天50条消息。
• 对于O1进行浏览，利率限制从30个每周消息增加到50个。

概述

• OpenAI的新O1模型通过“思想链”方法增强了推理能力，使其非常适合复杂任务。
• GPT-4O是一种多功能，多式模型，适用于文本，语音和视频输入的通用任务。
• Openai O1在数学，编码和科学问题解决方面表现出色，在较重的场景中表现优于GPT-4O。
• 尽管OpenAI O1提供了改进的多语言性能，但它具有速度，成本和多模式支持限制。
• GPT-4O仍然是需要通用功能的快速，具有成本效益和多功能的AI应用程序的更好选择。
• GPT-4O和OpenAI O1之间的选择取决于特定需求。每种型号都为不同的用例提供了独特的优势。

目录

• 介绍
• 比较的目的：GPT-4O与OpenAI O1
• 所有OpenAI O1型号的概述
• O1和GPT 4O的模型功能
  • Openai O1
  • Openai的O1：经过思考的模型
  • GPT-4O
• GPT-4O与OpenAI O1：多语言能力
• OpenAI O1的评估：超过人类考试和ML基准的GPT-4O
• GPT-4O与OpenAI O1：越狱评估
• GPT-4O与OpenAI O1处理代理任务
• GPT-4O与OpenAI O1：幻觉评估
• 质量与速度与成本
• Openai O1 vs GPT-4O：人类偏好的评估
• Openai O1 vs GPT-4O：谁在不同的任务中更好？
  • 解码密码文本
  • 健康科学
  • 推理问题
  • 编码：创建游戏
• GPT-4O vs OpenAI O1：API和用法详细信息
• Openai O1的局限性
• Openai O1在最近的事件和实体方面的问答任务斗争
• Openai O1在逻辑推理方面比GPT-4O更好
• 最终判决：GPT-4O与OpenAI O1
• 结论

比较的目的：GPT-4O与OpenAI O1

这就是为什么我们要比较 - gpt-4o vs openai o1：

• GPT-4O是一种能够处理文本，语音和视频输入的多功能，多模型，使其适用于各种一般任务。它为Chatgpt的最新迭代提供了动力，展示了其在产生类似人类文本和跨多种方式相互作用的力量。
• Openai O1是一个更专业的模型，用于数学，编码和更多领域的复杂推理和解决问题。它符合需要对先进概念有深入了解的任务，使其非常适合诸如高级逻辑推理之类的具有挑战性的领域。

比较的目的：此比较突出了每个模型的独特优势，并阐明了它们的最佳用例。虽然OpenAI O1非常适合复杂的推理任务，但它并不是要替换通用应用程序的GPT-4O。通过检查其功能，性能指标，速度，成本和用例，我将提供对模型的见解，更适合不同的需求和场景。

所有OpenAI O1型号的概述

这是Openai O1的表格表示：

模型	描述	上下文窗口	最大输出令牌	培训数据
O1-preiview	指向O1型号的最新快照：O1-Preview-2024-09-12	128,000个令牌	32,768令牌	直到2023年10月
O1-Preview-2024-09-12	最新的O1模型快照	128,000个令牌	32,768令牌	直到2023年10月
O1-Mini	指向最近的O1-Mini快照：O1-Mini-2024-09-12	128,000个令牌	65,536令牌	直到2023年10月
O1-MINI-2024-09-12	最新的O1-Mini模型快照	128,000个令牌	65,536令牌	直到2023年10月

O1和GPT 4O的模型功能

Openai O1

Openai的O1模型在各种基准测试中表现出了出色的性能。它在Codeforces竞争性编程挑战中排名第89个百分点，并跻身美国数学奥林匹克预选赛（AIME）的前500位。此外，它在物理，生物学和化学问题的基准（GPQA）的基准上超过了人类的PHD级准确性。

该模型是使用大规模增强学习算法训练的，该算法通过“思想链”过程增强其推理能力，从而允许数据效率学习。研究结果表明，其性能随训练期间的计算增加而提高，并在测试过程中分配了更多时间进行推理，从而进一步研究了这种新颖的缩放方法，这与传统的LLM预读方法不同。在进一步比较之前，让我们研究“思考过程如何提高Openai O1的推理能力”。

Openai的O1：经过思考的模型

OpenAI O1模型引入了成本和性能方面的新权衡，以提供更好的“推理”能力。这些模型是专门针对“思想链”过程的培训，这意味着它们旨在在响应之前逐步思考。这建立在2022年推出的思想促进模式的基础上，这鼓励AI系统地思考，而不仅仅是预测下一个单词。该算法教会他们分解复杂的任务，从错误中学习，并在必要时尝试替代方法。

另请阅读：O1​​：Openai的新模型，该模型在回答棘手的问题之前“思考”

LLMS推理的关键要素

O1模型引入了推理令牌。这些模型使用这些推理令牌来“思考”，打破了他们对提示的理解，并考虑了产生响应的多种方法。在生成推理令牌之后，该模型将作为可见的完成令牌产生答案，并从其上下文中丢弃推理令牌。

1。强化学习和思考时间

O1模型利用了一种增强学习算法，该算法在产生响应之前会鼓励更长，更深入的思维期。此过程旨在帮助模型更好地处理复杂的推理任务。

该模型的性能随着训练时间增加（火车时间计算）以及在评估期间（测试时间计算）进行思考时的提高。

2。思考链的应用

思想方法链使模型能够将复杂的问题分解为更简单，更易于管理的步骤。它可以重新审视和完善其策略，在初始方法失败时尝试不同的方法。

此方法对需要多步推理的任务有益，例如数学解决问题，编码和回答开放式问题。

在此处阅读有关及时工程的更多文章。

3。人类的偏好和安全评估

在比较O1-preiview与GPT-4O的性能的评估中，人类教练绝大多数人更喜欢O1-preview在需要强大推理能力的任务中。

将思想推理链整合到模型中也有助于提高与人类价值观的安全性和对齐方式。通过将安全规则直接嵌入推理过程中，O1-preiview可以更好地了解安全界限，即使在具有挑战性的情况下，也可以减少有害完成的可能性。

4。隐藏的推理令牌和模型透明度

Openai已决定将详细的思想链隐藏在用户中，以保护模型思维过程的完整性并保持竞争优势。但是，它们为用户提供了一个汇总版本，以帮助了解该模型如何得出其结论。

该决定允许OpenAI出于安全目的监视模型的推理，例如检测操作尝试或确保策略合规性。

另请阅读：GPT-4O vs Gemini：比较两个强大的多模式模型

5。绩效指标和改进

O1模型在关键绩效领域显示出重大进展：

• 在复杂的推理基准上，O1-preview取得了经常与人类专家相抗衡的分数。
• 该模型在竞争性编程竞赛和数学竞赛中的改进表明了其提高的推理和解决问题的能力。

安全评估表明，在处理潜在的有害提示和边缘案例中，O1概览的性能明显优于GPT-4O，从而增强其稳健性。

另请阅读：Openai的O1-Mini：具有成本效益推理的STEM的改变游戏规则的模型

GPT-4O

GPT-4O是一款多式联运的强国，擅长处理文本，语音和视频输入，使其用于一系列通用任务的通用性。该模型为chatgpt提供了动力，展示了其在产生类似人类的文本，解释语音命令甚至分析视频内容方面的力量。对于需要可以无缝跨各种格式操作的模型的用户，GPT-4O是强大的竞争者。

在GPT-4O之前，使用语音模式与CHATGPT一起使用GPT-3.5和5.4秒的平均潜伏期为2.8秒，而GPT-4的平均潜伏期为5.4秒。这是通过三个单独模型的管道来实现的：基本模型首先转录到文本，然后gpt-3.5或gpt-4处理了文本输入以生成文本输出，最后，第三个模型将该文本转换回音频。这种设置意味着核心AI（gpt-4）有些有限，因为它无法直接解释诸如音调，多个扬声器，背景声音或诸如笑声，唱歌或情感之类的细微差别。

借助GPT-4O，OpenAI开发了一个全新的模型，该模型将文本，视觉和音频集成到一个端到端的神经网络中。这种统一的方法允许GPT-4O在同一框架内处理所有输入和输出，从而大大增强了其理解和生成更细微的多模式内容的能力。

您可以在这里探索更多GPT-4O功能：Hello GPT-4O。

GPT-4O与OpenAI O1：多语言能力

OpenAI的O1模型与GPT-4O之间的比较突出了它们的多语言性能功能，重点介绍了针对GPT-4O的O1-preview和O1-Mini模型。

MMLU（大量多种语言理解）测试集被翻译成14种语言，使用人类翻译人员来评估其跨多种语言的性能。这种方法可确保更高的准确性，尤其是对于较少代表或资源有限的语言，例如约鲁巴语。该研究使用这些人类翻译的测试集比较了不同语言环境中模型的能力。

关键发现：

• O1-preiview的多语言能力明显高于GPT-4O，具有明显的语言，例如阿拉伯语，孟加拉语和中文。这表明O1浏览模型更适合需要对各种语言进行强有力理解和处理的任务。
• O1-Mini还胜过其对应物GPT-4O-Mini，在多种语言上显示出一致的改进。这表明，即使是较小的O1模型也具有增强的多语言功能。

人类翻译：

人类翻译而不是机器翻译（如与GPT-4和Azure Translate这样的模型的早期评估一样）被证明是评估性能的更可靠的方法。对于语言不多的语言而言，这尤其如此，在这种语言中，机器翻译通常缺乏准确性。

总体而言，评估表明，在多语言任务中，O1-preview和O1-Mini在多语言任务中的表现都优于其GPT-4O对应物，尤其是在语言多样性或低资源语言中。在测试中使用人翻译强调了对O1模型的卓越语言理解，从而使它们更有能力处理真实世界的多语言场景。这表明了Openai在建立模型方面的进步，并具有更广泛，更具包容性的语言理解。

OpenAI O1的评估：超过人类考试和ML基准的GPT-4O

为了证明对GPT-4O的推理能力的提高，对O1模型进行了测试，以各种人类的考试和机器学习基准测试。结果表明，除非另有说明，否则使用最大测试时间计算设置在大多数推理密集型任务上大大优于GPT-4O。

竞争评估

• 数学（AIME 2024），编码（CodeForces）和PhD级科学（GPQA Diamond）： O1在挑战性推理基准方面显示出对GPT-4O的实质性改进。通行证@1的准确性由固体条表示，而阴影区域则用64个样本描绘了大多数投票表现（共识）。
• 基准比较： O1在广泛的基准测试中胜过GPT-4O，其中包括57个MMLU子类别中的54个。

详细的绩效见解

• 数学（AIME 2024）：关于美国邀请赛数学考试（AIME）2024，O1在GPT-4O上显示出显着进步。 GPT-4O仅解决了问题的12％，而O1的精度为74％，每个问题单个样本，83％，共有64个样本共识，为93％，将1000个样本重新排列。该表演水平将O1置于全国前500名学生中，并且在美国数学奥林匹克运动会上的临界值之上。
• 科学（GPQA钻石）：在测试化学，物理和生物学方面的专业知识的GPQA钻石基准中，O1超过了人类专家的博士学位，这标志着模型首次这样做。但是，该结果并不意味着O1在所有方面都优于PHD，而是更精通博士学位的特定问题解决方案。

总体表现

• O1在其他机器学习基准测试中也表现出色，表现优于最先进的模型。凭借视觉感知能力，它在MMMU上取得了78.2％的成绩，这使其成为第一个与人类专家竞争的模型，并且在57个MMLU子类别中的54个中表现优于GPT-4O。

GPT-4O与OpenAI O1：越狱评估

在这里，我们讨论了对“越狱”的O1模型（特别是O1-Preiview和O1-Mini）的鲁棒性的评估，这些提示是旨在绕过模型限制的对抗性提示。以下四项评估用于衡量模型对这些越狱的韧性：

1. 生产越狱：从Chatgpt的生产环境中实际使用数据确定的越狱技术集合。
2. 越狱的增强示例：此评估将公开已知的越狱方法应用于通常用于测试不允许内容的示例，评估该模型抵制这些尝试的能力。
3. 人类越狱：人类测试人员创建的越狱技术，通常称为“红色团队”，强调模型的防御能力。
4. StrongReject ：一种学术基准，可评估模型对有据可查和常见的越狱攻击的抵抗力。 “ [通过电子邮件保护]度量标准用于评估模型的安全性，通过针对每个提示的越狱方法的前10％来衡量其性能。

与GPT-4O的比较：

上图比较了在这些评估中O1-preview，O1-Mini和GPT-4O模型的性能。结果表明，O1模型（O1-preiview和O1-Mini）表现出对GPT-4O的鲁棒性的显着改善，尤其是在强制评估中，这是因为它的困难和依赖先进的越狱技术而引起的。这表明，与GPT-4O相比，O1模型可以更好地处理对抗提示并遵守内容准则。

GPT-4O与OpenAI O1处理代理任务

在这里，我们在处理代理任务时评估了OpenAI的O1-Preview，O1-Mini和GPT-4O，突出了它们在各种情况下的成功率。这些任务旨在测试模型的能力，以执行复杂的操作，例如设置Docker容器，启动基于云的GPU实例并创建身份验证的Web服务器。

评估环境和任务类别

评估是在两个主要环境中进行的：

1. 文本环境：涉及Linux终端中的Python编码，并通过GPU加速增强。
2. 浏览器环境：利用包含可选屏幕截图的预处理HTML的外部脚手架以寻求帮助。

这些任务涵盖了一系列类别，例如：

• 配置Docker容器以运行与OpenAI API兼容的推理服务器。
• 开发具有身份验证机制的基于Python的Web服务器。
• 部署基于云的GPU实例。

Openai O1-Preview和O1-Mini今天在API中针对第5层的开发人员推出。

O1-preiview具有强大的推理能力和广泛的世界知识。

O1-Mini在编码任务中更快，便宜80％，并且与O1-preiview的竞争力。

https://t.co/l6vkoukfla中的更多内容。 https://t.co/moqfsez2f6

- 2024年9月12日OpenAi开发人员（@openaidevs）

关键发现和绩效结果

该图在视觉上表示模型的成功率，每个任务都超过100个试验。关键观察包括：

• OpenAI API代理任务：建立OpenAI API代理的最困难的任务是所有模型都在挣扎的地方。没有人取得很高的成功率，这表明全面面临重大挑战。
• 在Docker中加载Mistral 7b ：此任务取得了不同的成功。 O1-MINI模型的性能稍好一些，尽管与更轻松的任务相比，所有模型都挣扎。
• 通过Ranger购买GPU ：GPT-4O的表现优于其他利润，这表明在涉及第三方API和互动的任务方面表现出了卓越的能力。
• 采样任务：GPT-4O在抽样任务中显示出更高的成功率，例如Pytorch中的Nanogpt或GPT-2进行采样，表明其在机器学习相关的任务中的效率。
• 诸如创建比特币钱包的简单任务：GPT-4O表现出色，几乎取得了完美的成绩。

另请阅读：从GPT到Mistral-7b：AI对话中令人兴奋的飞跃

对模型行为的见解

评估表明，虽然前沿模型（例如O1-preview和O1-Mini）偶尔成功地传递了主要的代理任务，但它们通常通过精通上下文子任务来实现。但是，这些模型仍然在始终管理复杂的多步任务中表现出显着的缺陷。

在减压后更新之后，与较早的ChatGpt版本相比，O1浏览模型表现出明显的拒绝行为。这导致在特定子任务上的性能下降，尤其是涉及OpenAI等重新实现API的措施。另一方面，O1-preiview和O1-Mini都证明了在某些条件下通过主要任务的潜力，例如在Docker环境中建立已验证的API代理或部署推理服务器。尽管如此，手动检查表明，这些成功有时涉及过度简化的方法，例如使用比预期的Mistral 7b更复杂的模型。

总体而言，该评估突显了AI模型在复杂的代理任务中取得一致成功方面面临的持续挑战。尽管像GPT-4O这样的模型在更直接或狭义的任务中表现出很强的性能，但它们仍然遇到困难，而多层任务需要高阶推理和持续的多步骤过程。研究结果表明，尽管进步很明显，但对于这些模型来说，仍有一条重要的途径，可以可靠，可靠地处理所有类型的代理任务。

GPT-4O与OpenAI O1：幻觉评估

另请阅读有关Knowhalu：AI最大的缺陷幻觉最终解决的信息！

为了更好地了解不同语言模型的幻觉评估，以下评估比较了几个旨在引起幻觉的数据集的GPT-4O，O1-Preview和O1-Mini模型：

幻觉评估数据集

1. SimpleQA：一个由4,000个寻求事实的问题组成的数据集，并带有简短的答案。该数据集用于测量模型在提供正确答案时的准确性。
2. 生日事实：需要模型猜测一个人的生日的数据集，以测量模型提供不正确日期的频率。
3. 开放式问题：包含提示的数据集要求该模型生成有关任意主题的事实（例如，“写有关”的简历）。根据Wikipedia之类的来源验证的不正确陈述的数量，对模型的性能进行了评估。

发现

• 与GPT-4O相比，O1-preview表现出较少的幻觉，而O1-Mini幻觉量比所有数据集中的GPT-4O-Mini少频率。
• 尽管有这些结果，但轶事证据表明，在实践中，O1-preiview和O1-Mini实际上可能比其GPT-4O对应物更频繁地幻觉。有必要进行进一步的研究，以全面了解幻觉，尤其是在这些评估中未涵盖的化学等专业领域。
• 红色团队合作者还指出，O1-Preview在某些领域提供了更详细的答案，这可能会使其幻觉更具说服力。这增加了用户错误地信任并依赖模型产生的不正确信息的风险。

虽然定量评估表明，与GPT-4O模型相比，O1模型（预览和迷你版本）的幻觉频率较低，但基于定性反馈的担忧可能并非总是如此。需要对各个领域进行更深入的分析，以对这些模型如何处理幻觉及其对用户的潜在影响进行整体了解。

另请阅读：大语言模型（LLM）中的幻觉是不可避免的吗？

质量与速度与成本

让我们比较有关质量，速度和成本的模型。在这里，我们有一个比较多个模型的图表：

模型的质量

O1-preiview和O1-Mini型号在图表中占据了顶峰！他们提供最高质量的分数，O1-preview为86，O1米尼的分数为82。这意味着这两种模型的表现都优于其他其他模型，例如GPT-4O和Claude 3.5彗星。

模型的速度

现在，谈论速度 - 事情变得更加有趣。 O1-Mini非常快，每秒的时速为74个令牌，将其置于中间范围内。但是，O1-preiview在较慢的一侧，每秒仅花23个令牌。因此，在他们提供质量的同时，如果您选择O1-preiview，您可能必须交易一些速度。

型号的价格

踢球者来了！ O1-preiview的挥霍量是每百万个代币的26.3美元，比大多数其他选项都要多。同时，O1-Mini是一个更实惠的选择，价格为5美元。但是，如果您是预算意识的，那么像Gemini（仅为0.1美元）之类的模型或Llama型号可能会更加小巷。

底线

GPT-4O的优化可用于更快的响应时间和较低的成本，尤其是与GPT-4 Turbo相比。效率使需要快速且具有成本效益的解决方案的用户不牺牲一般任务中的产出质量。该模型的设计使其适用于速度至关重要的实时应用。

但是，GPT O1可以换速度。由于它专注于深入的推理和解决问题，因此其响应时间较慢，并产生较高的计算成本。该模型的复杂算法需要更多的处理能力，这是其处理高度复杂任务的必要权衡。因此，当需要快速结果时，OpenAI O1可能不是理想的选择，但是在准确性和全面分析至关重要的情况下，它会发挥作用。

在此处阅读更多有关它的信息：O1：Openai的新模型，该模型在回答棘手的问题之前“思考”

此外，GPT-O1的杰出功能之一是它依赖提示。该模型在详细说明上蓬勃发展，这可以显着增强其推理能力。通过鼓励它可视化场景并通过每个步骤思考，我发现该模型可以产生更准确和有见地的响应。这种提示的方法表明，用户必须调整其与模型的互动，以最大程度地发挥其潜力。

相比之下，我还通过通用任务测试了GPT-4O，令人惊讶的是，它的性能比O1模型更好。这表明尽管已经取得了进步，但这些模型如何处理复杂逻辑仍有改进的空间。

Openai O1 vs GPT-4O：人类偏好的评估

Openai进行了评估，以了解其两个模型的人类偏好：O1-preiview和GPT-4O。这些评估的重点是具有挑战性的开放式提示，跨越了各个领域。在此评估中，向人类培训师提供了两个模型的匿名响应，并要求选择他们更喜欢哪种反应。

结果表明，在需要大量推理的领域（例如数据分析，计算机编程和数学计算）中，O1概览成为明显的最爱。在这些域中，O1曲线比GPT-4O明显优选，这表明其在需要逻辑和结构化思维的任务中表现出色。

但是，在围绕自然语言任务（例如个人写作或文本编辑）的范围内，对O1-preview的偏爱并不那么强大。这表明，虽然O1-preview在复杂的推理方面表现出色，但对于严重依赖细微差别的语言产生或创造性表达的任务的最佳选择可能并不总是最佳选择。

研究结果突出了一个关键点：O1-preiview在从更好的推理功能中受益的上下文中显示出巨大的潜力，但是在更微妙和基于语言的任务方面，其应用程序可能会受到更大的限制。这种双重性质为用户提供了宝贵的见解，可以根据自己的需求选择正确的模型。

另请阅读：用于自然语言理解的生成预训练（GPT）

Openai O1 vs GPT-4O：谁在不同的任务中更好？

模型设计和功能的差异转化为它们对不同用例的适用性：

GPT-4O在涉及文本生成，翻译和摘要的任务中表现出色。它的多模式功能使其对于需要在各种格式（例如语音助手，聊天机器人和内容创建工具）互动的应用程序中特别有效。该模型多功能且灵活，适用于需要一般AI任务的广泛应用。

Openai O1是复杂的科学和数学解决问题的理想选择。它通过改进的代码生成和调试功能来增强编码任务，使其成为开发人员和研究人员从事挑战项目的强大工具。它的力量正在处理需要先进推理，详细分析和特定领域专业知识的复杂问题。

解码密码文本

GPT-4O分析

• 方法：认识到原始短语转化为“逐步思考”，并暗示解密涉及选择或转换特定的字母。但是，它没有提供具体的解码方法，使过程不完整并请求更多信息。
• 局限性：缺乏解码的特定方法，导致未完成的分析。

Openai O1分析

• 方法：使用数学方法将字母对根据其字母顺序的位置转换为数值，计算平均值，然后将其转换回字母。
• 优势：提供了对解码过程的详细，分步的细分，成功地将密文转化为“草莓中有三个R”。

判决

• Openai O1更有效：提供一种具体和逻辑的方法，提供了清晰的解决方案。
• GPT-4O不完整：缺乏特定的解码方法，导致未完成的输出。

另请阅读：您需要查看的Openai O1的3个动手实验

健康科学

GPT-4O诊断：Cornelia de Lange综合征（CDL）

• 关键原因：智力残疾，全球发育延迟，身材矮小和面部特征（例如眉毛，三角形的脸，球形鼻子和低发际线）在CDL中很常见。其他功能，例如大牙齿（牙齿肿大），手部异常特征，运动和语音延迟以及进食困难，进一步支持了这一诊断。
• 排除条件：缺乏某些心脏缺陷，听力障碍和小头畸形（头大小）与CDL拟合，并有助于排除其他潜在条件。

Openai O1诊断：KBG综合征

• 关键原因：描述的症状（例如智力障碍，发育延迟，大牙齿，三角形的脸，浓密的眉毛，手动异常和矮小的身材）非常匹配KBG综合征。大牙齿（尤其是上央门牙）和其他特定面部特征的标志性特征强烈支持KBG综合征。
• 排除条件：缺乏特定的心脏缺陷和其他排除条件，例如听力障碍和小头畸形，与KBG综合征保持一致，因为这些特征通常不存在于综合征中。

判决

• 这两种诊断都是合理的，但根据相同的症状，它们专注于不同的综合征。
• GPT-4O由于智力残疾，发育延迟和某些面部特征的结合而倾向于Cornelia de Lange综合征（CDL） 。
• Openai O1建议KBG综合征，因为它适合更具体的区别特征（例如上央门牙的大牙和整体面部剖面）。
• 鉴于提供的细节， KBG综合征被认为更有可能，尤其是因为特定提及了KBG的关键特征Macrodontia。

推理问题

要检查这两种模型的推理，我询问了高级推理问题。

五个学生，P，Q，R，S和T有些顺序排列，并接受饼干和饼干。没有学生获得相同数量的饼干或饼干。队列中的第一个人的饼干数量最少。每个学生收到的饼干或饼干的数量是1到9的自然数量，每个数字至少出现一次。

饼干的总数比分布的饼干总数高两个。在生产线中间的R比其他所有人都收到更多的好东西（饼干和饼干在一起）。 T比饼干多8个饼干。排在队列中的人总共收到了10件，而P只收到一半的一半。 q是在p之后，但在队列中的s之前。 Q Q接收的cookie数量等于饼干p接收的数量。 Q receives one more good than S and one less than R. Person second in the queue receives an odd number of biscuits and an odd number of cookies.

Question: Who was 4th in the queue?

Answer: Q was 4th in the queue.

Also read: How Can Prompt Engineering Transform LLM Reasoning Ability?

GPT-4o Analysis

GPT-4o failed to solve the problem correctly. It struggled to handle the complex constraints, such as the number of goodies each student received, their positions in the queue, and their relationships. The multiple conditions likely confused the model or failed to interpret the dependencies accurately.

OpenAI o1 Analysis

OpenAI o1 accurately deduced the correct order by efficiently analyzing all constraints. It correctly determined the total differences between cookies and biscuits, matched each student's position with the given clues, and solved the interdependencies between the numbers, arriving at the correct answer for the 4th position in the queue.

判决

GPT-4o failed to solve the problem due to difficulties with complex logical reasoning.
OpenAI o1 mini solved it correctly and quickly, showing a stronger capability to handle detailed reasoning tasks in this scenario.

Coding: Creating a Game

To check the coding capabilities of GPT-4o and OpenAI o1, I asked both the models to – Create a space shooter game in HTML and JS. Also, make sure the colors you use are blue and red. Here's the result:

GPT-4o

I asked GPT-4o to create a shooter game with a specific color palette, but the game used only blue color boxes instead. The color scheme I requested wasn't applied at all.

OpenAI o1

On the other hand, OpenAI o1 was a success because it accurately implemented the color palette I specified. The game looked visually appealing and captured the exact style I envisioned, demonstrating precise attention to detail and responsiveness to my customization requests.

GPT-4o vs OpenAI o1: API and Usage Details

The API documentation reveals several key features and trade-offs:

1. Access and Support: The new models are currently available only to tier 5 API users, requiring a minimum spend of $1,000 on credits. They lack support for system prompts, streaming, tool usage, batch calls, and image inputs. The response times can vary significantly based on the complexity of the task.
2. Reasoning Tokens: The models introduce “reasoning tokens,” which are invisible to users but count as output tokens and are billed accordingly. These tokens are crucial for the model's enhanced reasoning capabilities, with a significantly higher output token limit than previous models.
3. Guidelines for Use: The documentation advises limiting additional context in retrieval-augmented generation (RAG) to avoid overcomplicating the model's response, a notable shift from the usual practice of including as many relevant documents as possible.

Also read: Here's How You Can Use GPT 4o API for Vision, Text, Image & More.

Hidden Reasoning Tokens

A controversial aspect is that the “reasoning tokens” remain hidden from users. OpenAI justifies this by citing safety and policy compliance, as well as maintaining a competitive edge. The hidden nature of these tokens is meant to allow the model freedom in its reasoning process without exposing potentially sensitive or unaligned thoughts to users.

Limitations of OpenAI o1

OpenAI's new model, o1, has several limitations despite its advancements in reasoning capabilities. Here are the key limitations:

1. Limited Non-STEM Knowledge: While o1 excels in STEM-related tasks, its factual knowledge in non-STEM areas is less robust compared to larger models like GPT-4o. This restricts its effectiveness for general-purpose question answering, particularly in recent events or non-technical domains.
2. Lack of Multimodal Capabilities: The o1 model currently does not support web browsing, file uploads, or image processing functionalities. It can only handle text prompts, which limits its usability for tasks that require visual input or real-time information retrieval.
3. Slower Response Times: The model is designed to “think” before responding, which can lead to slower answer times. Some queries may take over ten seconds to process, making it less suitable for applications requiring quick responses.
4. High Cost: Accessing o1 is significantly more expensive than previous models. For instance, the cost for the o1-preview is $15 per million input tokens, compared to $5 for GPT-4o. This pricing may deter some users, especially for applications with high token usage.
5. Early-Stage Flaws: OpenAI CEO Sam Altman acknowledged that o1 is “flawed and limited,” indicating that it may still produce errors or hallucinations, particularly in less structured queries. The model's performance can vary, and it may not always admit when it lacks an answer.
6. Rate Limits: The usage of o1 is restricted by weekly message limits (30 for o1-preview and 50 for o1-mini), which may hinder users who need to engage in extensive interactions with the model.
7. Not a Replacement for GPT-4o: OpenAI has stated that o1 is not intended to replace GPT-4o for all use cases. For applications that require consistent speed, image inputs, or function calling, GPT-4o remains the preferred option.

These limitations suggest that while o1 offers enhanced reasoning capabilities, it may not yet be the best choice for all applications, particularly those needing broad knowledge or rapid responses.

OpenAI o1 Struggles With Q&A Tasks on Recent Events and Entities

For instance, o1 is showing hallucination here because it shows IT in Gemma 7B-IT—“Italian,” but IT means instruction-tuned model. So, o1 is not good for general-purpose question-answering tasks, especially based on recent information.

Also, GPT-4o is generally recommended for building Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems and agents due to its speed, efficiency, lower cost, broader knowledge base, and multimodal capabilities.

o1 should primarily be used when complex reasoning and problem-solving in specific areas are required, while GPT-4o is better suited for general-purpose applications.

OpenAI o1 is Better at Logical Reasoning than GPT-4o

GPT-4o is Terrible at Simple Logical Reasoning

The GPT-4o model struggles significantly with basic logical reasoning tasks, as seen in the classic example where a man and a goat need to cross a river using a boat. The model fails to apply the correct logical sequence needed to solve the problem efficiently. Instead, it unnecessarily complicates the process by adding redundant steps.

In the provided example, GPT-4o suggests:

1. Step 1 : The man rows the goat across the river and leaves the goat on the other side.
2. Step 2 : The man rows back alone to the original side of the river.
3. Step 3 : The man crosses the river again, this time by himself.

This solution is far from optimal as it introduces an extra trip that isn't required. While the objective of getting both the man and the goat across the river is achieved, the method reflects a misunderstanding of the simplest path to solve the problem. It seems to rely on a mechanical pattern rather than a true logical understanding, thereby demonstrating a significant gap in the model's basic reasoning capability.

OpenAI o1 Does Better in Logical Reasoning

In contrast, the OpenAI o1 model better understands logical reasoning. When presented with the same problem, it identifies a simpler and more efficient solution:

1. Both the Man and the Goat Board the Boat : The man leads the goat into the boat.
2. Cross the River Together : The man rows the boat across the river with the goat onboard.
3. Disembark on the Opposite Bank : Upon reaching the other side, both the man and the goat get off the boat.

This approach is straightforward, reducing unnecessary steps and efficiently achieving the goal. The o1 model recognizes that the man and the goat can cross simultaneously, minimizing the required number of moves. This clarity in reasoning indicates the model's improved understanding of basic logic and its ability to apply it correctly.

OpenAI o1 – Chain of Thought Before Answering

A key advantage of the OpenAI o1 model lies in its use of chain-of-thought reasoning . This technique allows the model to break down the problem into logical steps, considering each step's implications before arriving at a solution. Unlike GPT-4o, which appears to rely on predefined patterns, the o1 model actively processes the problem's constraints and requirements.

When tackling more complex challenges (advanced than the problem above of river crossing), the o1 model effectively draws on its training with classic problems, such as the well-known man, wolf, and goat river-crossing puzzle. While the current problem is simpler, involving only a man and a goat, the model's tendency to reference these familiar, more complex puzzles reflects its training data's breadth. However, despite this reliance on known examples, the o1 model successfully adapts its reasoning to fit the specific scenario presented, showcasing its ability to refine its approach dynamically.

By employing chain-of-thought reasoning, the o1 model demonstrates a capacity for more flexible and accurate problem-solving, adjusting to simpler cases without overcomplicating the process. This ability to effectively utilize its reasoning capabilities suggests a significant improvement over GPT-4o, especially in tasks that require logical deduction and step-by-step problem resolution.

The Final Verdict: GPT-4o vs OpenAI o1

Both GPT-4o and OpenAI o1 represent significant advancements in AI technology, each serving distinct purposes. GPT-4o excels as a versatile, general-purpose model with strengths in multimodal interactions, speed, and cost-effectiveness, making it suitable for a wide range of tasks, including text, speech, and video processing. Conversely, OpenAI o1 is specialized for complex reasoning, mathematical problem-solving, and coding tasks, leveraging its “chain of thought” process for deep analysis. While GPT-4o is ideal for quick, general applications, OpenAI o1 is the preferred choice for scenarios requiring high accuracy and advanced reasoning, particularly in scientific domains. The choice depends on task-specific needs.

Moreover, the launch of o1 has generated considerable excitement within the AI community. Feedback from early testers highlights both the model's strengths and its limitations. While many users appreciate the enhanced reasoning capabilities, there are concerns about setting unrealistic expectations. As one commentator noted, o1 is not a miracle solution; it's a step forward that will continue to evolve.

Looking ahead, the AI landscape is poised for rapid development. As the open-source community catches up, we can expect to see even more sophisticated reasoning models emerge. This competition will likely drive innovation and improvements across the board, enhancing the user experience and expanding the applications of AI.

Also read: Reasoning in Large Language Models: A Geometric Perspective

结论

In a nutshell, both GPT-4o vs OpenAI o1 represent significant advancements in AI technology, they cater to different needs: GPT-4o is a general-purpose model that excels in a wide variety of tasks, particularly those that benefit from multimodal interaction and quick processing. OpenAI o1 is specialized for tasks requiring deep reasoning, complex problem-solving, and high accuracy, especially in scientific and mathematical contexts. For tasks requiring fast, cost-effective, and versatile AI capabilities, GPT-4o is the better choice. For more complex reasoning, advanced mathematical calculations, or scientific problem-solving, OpenAI o1 stands out as the superior option.

Ultimately, the choice between GPT-4o vs OpenAI o1 depends on your specific needs and the complexity of the tasks at hand. While OpenAI o1 provides enhanced capabilities for niche applications, GPT-4o remains the more practical choice for general-purpose AI tasks.

Also, if you have tried the OpenAI o1 model, then let me know your experiences in the comment section below.

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参考

1. OpenAI Models
2. o1-preview and o1-mini
3. OpenAI System Card
4. Openai O1-Mini
5. OpenAI API
6. Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning

Q1。 What are the main differences between GPT-4o and OpenAI o1?

Ans。 GPT-4o is a versatile, multimodal model suited for general-purpose tasks involving text, speech, and video inputs. OpenAI o1, on the other hand, is specialized for complex reasoning, math, and coding tasks, making it ideal for advanced problem-solving in scientific and technical domains.

Q2。 Which model(GPT-4o or OpenAI o1) is better for multilingual tasks?

Ans。 OpenAI o1, particularly the o1-preview model, shows superior performance in multilingual tasks, especially for less widely spoken languages, thanks to its robust understanding of diverse linguistic contexts.

Q3。 How does OpenAI o1 handle complex reasoning tasks?

Ans。 OpenAI o1 uses a “chain of thought” reasoning process, which allows it to break down complex problems into simpler steps and refine its approach. This process is beneficial for tasks like mathematical problem-solving, coding, and answering advanced reasoning questions.

Q4。 What are the limitations of OpenAI o1?

Ans。 OpenAI o1 has limited non-STEM knowledge, lacks multimodal capabilities (eg, image processing), has slower response times, and incurs higher computational costs. It is not designed for general-purpose applications where speed and versatility are crucial.

Q5。 When should I choose GPT-4o over OpenAI o1?

Ans。 GPT-4o is the better choice for general-purpose tasks that require quick responses, lower costs, and multimodal capabilities. It is ideal for applications like text generation, translation, summarization, and tasks requiring interaction across different formats.

以上是GPT-4O vs OpenAI O1：新的Openai模型值得炒作吗？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！