OpenAI o1 与 GPT-4o：两款大模型全面比较你更喜欢哪一款?

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OpenAI发布o1预览模型：推理能力更强可达理科博士生水准

然而，该模型与其前身GPT-4o有很大不同，后者仍然广泛用于通用人工智能任务。

那这两个由同一个公司开发的AI模型，到底有哪些不同呢？

在本文中，我们将详细比较这两个模型，重点介绍它们的优势、局限性和用例，以帮助确定每个模型何时最适合。

OpenAI o1 概述

OpenAI 的 o1 模型于 2024 年底推出，在处理复杂推理任务方面取得了重大进步。o1 通过大规模的强化学习进行训练，并运用了思路链 (CoT) 流程，这让它能把复杂问题拆解成更小的、可控的步骤，最终轻松得出解决方案。这种设计让它在高等数学、编码和科学研究等领域表现得相当出色。

o1 模型的主要亮点包括：

• 在处理推理复杂的任务时的超强表现。
• 支持高达 128k 个标记的大型上下文窗口，特别适合长时间对话和深入的查询。
• 在竞技编程和科学基准测试中取得优异成绩。

o1系列包含两个版本：

• o1-preview：专注于推理和高级问题解决。
• o1-mini：一种更快速、更实惠的版本，主要用于编码应用，非常适合想要高效解决问题的用户。

GPT-4o 的优势

在直接比较之前，我们先来聊聊 GPT-4o 成功的背后原因。

GPT-4o 是一个多模态模型，能同时处理文本、语音和视频输入，这让它在各种任务中都展现了超强的适应能力。它的设计宗旨是提升一般语言理解能力，已经在许多需要自然语言处理 (NLP)、摘要和对话式 AI 的应用中大展拳脚。

GPT-4o 的一些主要优势包括：

• 快速响应：在处理通用任务时，GPT-4o 的反应速度非常快，简单查询几秒钟就能搞定。
• 多模式支持：GPT-4o 支持多种输入形式，使它在需要处理不同媒体的任务中成为理想之选。
• 成本效益：与 o1 相比，GPT-4o 的成本要低得多，无论是计算还是代币使用方面。

推理和解决问题：关键的区别因素

这两个模型之间的最大差异在于它们处理复杂、多步骤推理问题的能力。o1 模型在这一点上表现得相当出色，远胜于 GPT-4o。比如，在竞争性编程挑战中，o1 排名在第 89 个百分位，而 GPT-4o 的表现则不尽人意。此外，在国际数学奥林匹克 (IMO) 资格考试中，o1 能正确解答 83% 的问题，而 GPT-4o 仅有 13.4% 的成功率。

在竞技编程领域，o1 模型更是展现了它的强大。在 Codeforces 平台上，o1 的 Elo 评分达到了惊人的 1807，超越了绝大多数人类选手。该模型擅长将编码问题拆分为更小的、可解决的部分，轻松应对最复杂的编程挑战。虽然 GPT-4o 也能完成编码任务，但在特定领域的复杂性和深度上，它无法与 o1 相提并论。

这种差异主要归功于 o1 的强化学习设计，使其在给出答案之前能够进行更深入的“思考”。思维链推理能力赋予 o1 解决多层复杂问题的能力，这使其在数学、编码、物理、化学和生物等领域的任务中表现得尤为出色。

然而，这种推理能力是有代价的。o1 模型比 GPT-4o 慢得多，有报告表明，它处理答案的时间最多是 GPT-4o 的 30 倍。这种延迟使其不太适合需要快速响应或实时交互的任务。

自然语言处理：GPT-4o 的优势

相比于 o1 的推理能力，GPT-4o 在自然语言处理（NLP）方面更具优势。它在处理典型的对话式 AI 任务，比如回答问题、内容摘要或创意文本生成时，速度更快、效率更高。人类专家普遍认为，GPT-4o 在一般的 NLP 任务中更受欢迎，因为它能够更迅速地提供连贯且相关的回应。

例如，在客户支持聊天机器人和电子邮件摘要等应用场景中，GPT-4o 的处理速度更快且成本更低，因此成为首选方案。在准确性和深度推理不那么重要的情况下，GPT-4o 在性能和性价比之间找到了良好的平衡。

尽管 o1 主要是为推理密集型任务而设计的，但它在一般的自然语言任务中仍然表现良好。然而，对于简单的对话和总结任务，GPT-4o 仍然是更好的选择。虽然 o1 在形式逻辑和专业法律等类别中的表现优于 GPT-4o，但 GPT-4o 在个人写作和编辑文本等任务中仍占据一席之地。

幻觉：AI 模型中的信息生成误差

幻觉，指的是 AI 模型生成不准确或虚构信息的情况，是大型语言模型中的一个已知问题。

在测试中，o1 的幻觉发生率明显低于 GPT-4o。在 SimpleQA 测试中，o1 的幻觉发生率为 0.44，远低于 GPT-4o 的 0.61。这使得 o1 在那些对事实准确性要求极高的任务中（比如医疗和法律应用）成为一个更可靠的选择。

安全与合规

OpenAI 在这两种模型中都将安全性放在首位，但 o1 模型在遵循安全准则方面表现得更为出色，并且对越狱尝试的抵抗力更强。

在一系列测试中，旨在评估模型对安全协议的遵守情况时，o1 的表现明显优于 GPT-4o，因此在敏感或受监管的环境中，o1 是更佳选择，因为合规性至关重要。

o1 安全性的提升得益于其高级训练，这使得它在实时环境中更有效地推理安全规则。因此，操控 o1 制作不安全或不当内容的难度增大，使其在医疗、法律和金融等领域具有显著优势。

成本和可用性

在选择 GPT-4o 和 o1 时，成本是一个重要的考量因素。

o1 模型的价格明显高于 GPT-4o。例如，处理 100 万个输入代币时，o1 的费用为 15 美元，而 GPT-4o 仅需 2.5 美元。在输出代币方面，这种差距更为明显：o1 每百万个代币要 60 美元，而 GPT-4o 则只需 10 美元。

如果用例需要高级推理，这种成本差异是合理的，但对于一般任务，o1 的成本效益比更难证明。此外，o1-preview和o1-mini都有使用限制：o1-preview 每周 30 条消息，o1-mini 每周 50 条消息。这些限制不适用于 GPT-4o，使日常用户更容易使用它。

延迟和性能

o1 模型的延迟是另一个缺点。

它的思路链处理需要更多的计算资源和时间，有报道称，与可以在几秒钟内做出响应的 GPT-4o 相比，o1 最多需要2-3分钟来处理复杂查询。

在需要最高精度的场景中，这种延迟可能不是什么问题，但它使 o1 不太适合实时应用，例如对话代理或实时决策系统。

何时选择 OpenAI o1 与 GPT-4o

• 有利于 OpenAI o1 的场景

• 高级推理任务：数学、竞技编程或科学研究中的高复杂性问题解决。
• 事实准确性：减少幻觉至关重要的用例，例如医疗保健或法律人工智能。
• 多语言任务：O1 在处理约鲁巴语和斯瓦希里语等低资源语言方面表现出了更高的性能。

• 有利于 GPT-4o 的场景

• 通用应用程序：对话式人工智能、客户支持和需要快速响应的任务。
• 成本敏感型项目：GPT-4o 的代币成本较低，使其更适合预算受限的小型项目和企业。

最后有话说

OpenAI o1模型代表了人工智能处理复杂推理能力的重大飞跃，在需要深度思考和多步骤解决问题的任务中表现优于GPT-4o。

然而，这种优势也带来了较低的性能和更高的运营成本，使得在速度和成本效益更为重要的一般任务中，o1 显得不那么实用。

另一方面，GPT-4o 仍然是一个高性能的通用模型，尤其在需要快速、连贯的自然语言处理响应时表现出色。最终，选择使用哪种模型应基于任务的复杂性、所需的准确性以及可用的预算。

随着人工智能的不断演进，观察这两种模型如何进一步发展以满足更广泛的需求，以及如何将它们结合起来相辅相成，以实现更强大、更高效的 AI 驱动解决方案，将是非常有趣的。

多尝试，多比较，总会有你更倾向的一款。