OpenAI核心发布了2个产品：200美元/月的ChatGPT Pro + 正式版o1模型

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“ 2024年12月5日太平洋时间上午十点（北京时间6号凌晨2点），OpenAI准时开启了十二天连续直播之Day 1。”

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在今天的直播中，OpenAI核心发布了2个产品：

第一，一个超级贵的订阅服务，200美元/月的ChatGPT Pro

第二，更快、更智能和对多模态能力支持有点“瘸腿”的正式版o1模型

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So，200美元/月的ChatGPT Pro贵在哪里？

ChatGPT Pro涵盖的功能包括无限制使用o1模型、o1-mini模型、GPT-4o模型、Advanced Voice（高级声音）模型、和号称高度智能的o1 Pro模式（o1模型的高级版本）。ChatGPT Pro的目标用户是科学家/研究者、工程师和需要日常运用科研级别人工智能能力的个人。

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第一，算的更准了

相较于o1和o1-preview模型，o1 Pro模式在数学、科学和编程的机器学习基准测试中表现更好。简单而言，o1 Pro模式在高难度AIME数学竞赛中作对86%的题目、代码竞赛中作对90%的题目、博士级科学问题答对79%的问题。

第二，可靠性更强

此外，OpenAI强调o1 Pro的可靠性比其他模型更强，只有当模型在四次回答问题都正确的时才算回答正确，以这种更严格的标准测试，o1 Pro回答复杂数学问题的正确率为80%、竞赛级复杂代码问题为75%、博士级科学问题为74%。

第三，解决复杂问题能力更强、体验更好

如果用户问了一个复杂的问题，比如“什么样的蛋白质结构严格符合以下六种标准？”，o1 Pro模型不但可以通过思维链交叉验证自己的思考过程，还会提供一个进度条给用户，舒缓等待的焦虑。。

对于教育行业的影响：

第一，对于服务或着力于K12业务的企业、学校、机构，短期核心要务是用好大模型，做好服务、做好体验，period（没有其他）。

第二，并不是因为大模型不会对K12教育长期产生更深刻的影响，而是因为在相当长一段时间，以OpenAI为代表的公司更期望通过AI支撑科学探索，一个细节讯号是ChatGPT Pro赞助了10个美国医学领域的科学家。

第三，当下以OpenAI为代表的顶尖大模型公司更重视让大模型解决更难、更复杂的问题，而不是让模型更可靠。而K12教育和高等教育的一个重要区别恰恰在此，教孩子不能教错了，但科学探索却有很大的容错性。

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更快、更智能的o1模型

从o1-preview升级到正式的o1模型后，重大错误的错误率降低了34%，“思考（反应）”速度提高了50%。

OpenAI的研究员举了一个例子，要求模型“列出罗马帝国第二世纪的皇帝，并包括他们的在位日期和主要成就。”

速度上，o1模型思考了14秒，o1-preview模型思考了33秒（算力完全切换到o1模型后，预计模型反应速度提升60%）

对于教育行业的影响：

毫无疑问对需要即时反馈、容错率较高的产品是一个利好，比如口语陪练是一个典型场景，大模型可以在更短的时间，给到用户更高质量的反馈。

大模型更有利于“小白”而非专家。人——本质上就是一个人形大模型，如果用户自身就高度专业，其实有没有大模型都无所谓，技术能带来的帮助更多是在工程效率上的提升；但如果用户自身水平就较弱，比如教学水平，那么大模型就可以对老师的能力带来很大的提升。如果我们把边界再扩展一下，家长在大模型的支持下就可以变成一个差不多的老师，也正所谓“人人皆师”。

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“瘸腿”但重要的多模态特性支持

升级后的o1模型可以支持上传和分析图片了——但是文件上传和互联网检索还需要等一段时间。OpenAI的研究员画了一个“太空数据中心“草图让o1模型完成三个任务：

- 估算该数据中心（托管GPU）所需散热器表面积的下限

- 数据中心如何应对太阳辐射和深空环境？

- 热力学第一定律在其中如何发挥作用？

OpenAI的研究员标识o1模型回答的还不错，首先模型捕捉到了草图中的一个细节但重要的参数（1 GW的输入功率），并且也领会了研究员故意遗漏的前提条件。

对教育行业的影响：

更好的多模态支持尤其对低龄段教学尤为有益，比如绘本阅读，其实有时候老师打开绘本也不知道该怎么教。我用OpenAI最新的o1正式版模型模拟老师/家长与孩子基于绘本材料的对话，效果令人诧异，对话的流畅性和前后连贯性非常好。

放松一下

OpenAI的研究员最后讲了一个冷笑话作为结尾，临近美国圣诞节，圣诞老人尝试用大语言模型解决数学题，他非常努力的使用提示词让大语言模型回答问题但是搞不定，圣诞老人最终解决问题的方式是通过使用“reindeer enforcement learning（麋鹿强化训练学习，强化学习的谐音梗，reinforcement learning）"

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