OpenAI最近发布的o1系列引起了广泛关注。o1 Mini和o1 Preview这两个模型拥有独特的功能和权衡。本文将深入比较这两个模型,重点比较它们的性能、定价以及应用场景。
OpenAI o1 Mini和o1 Preview简介(o1 Mini和o1 Preview是OpenAI的产品)o1 Mini 和 o1 Preview 这两款均于 2024 年 9 月 12 日发布,标志着 OpenAI 模型系列新时代的开始。这些模型有若干共同点:
- 输入上下文长度:这两个模型都支持128K令牌的输入上下文窗口。
- 知识截止日期:这两个模型的知识库更新截止到2023年10月。
- 提供商:这两个模型的提供商均为OpenAI公司。
不过,有一些明显的不同之处:
- 最大输出令牌数:o1 Mini 在单个请求中最多可以生成 65.5K 令牌,而 o1 Preview 限制为 32.8K 令牌。
- 价格:o1 Mini 便宜得多,输入每百万令牌收费 3.00 美元,输出每百万令牌收费 12.00 美元。相比之下,o1 Preview 的输入每百万令牌收费 15.00 美元,输出每百万令牌收费 60.00 美元。
虽然全面的基准测试还在准备中,初步测试和OpenAI的披露内容已经让我们对这些模型在各种任务中的表现有了了解。
数学在美国数学邀请赛(AIME)中:
- o1 迷你版: 70.0%
- o1 预览版: 44.6%
这一表现使得o1 Mini与美国大约前500名高中生的数学水平持平。
写代码在Codeforces竞赛网站:
- Mini: 1650 ELO
- 预览: 1258 ELO
o1 Mini的Elo分数值它在Codeforces平台上处于第86百分位的程序员参赛者之中。
STEM 教育在某些需要推理能力的学术要求上:
- GPQA(科学), o1 Mini 胜过 GPT-4
- MATH-500, o1 Mini 胜过 GPT-4
不过,需要注意的是,o1 Mini因为世界知识更为有限,在GPQA上落后于o1 Preview。
基于人类喜好的评估在具有挑战性和开放性提示的比较中,与GPT-4o相比:
- o1 Mini 更适合需要大量推理的领域
- o1 Mini 在语言为重点的领域则不太适用
o1 Mini 的一个最大优点是其速度,。在比较一个单词推理问题的响应时间时:
- o1 Mini:比GPT-4快3到5倍
- o1 预览:比GPT-4快,但比o1 Mini稍慢一些
这种速度优势使得o1迷你版特别适合要求迅速响应或处理大量数据的应用场景。
瑞典烤肉三明治 瑞典烤肉三明治 专业能力 迷你课程:STEM 课程聚焦o1 Mini 在预训练期间专门针对 STEM 领域的推理进行了优化。因此它在以下方面表现出色:
- 数学
- 编码
- 科学思维
然而,这种专注在其他知识方面却有所欠缺。在非STEM主题上,例如日期、人物传记和一般知识方面,o1 Mini的表现与较小的语言模型,例如GPT-4 mini,差不多。
o1 预览:更强大的功能虽然 o1 Preview 版本在 STEM 领域的表现不如 o1 Mini 版本,但它在以下任务上表现更佳:
- 基础知识
- 语言理解
- 跨领域广泛推理
两者都使用了OpenAI的对齐和安全技术进行训练。但是,o1 Mini在某些方面表现出优势:
- 在内部版本的StrongREJECT数据集上,相比GPT-4,越狱抗性提高了59%
- 通过了与o1预览版同样的严格安全评估和外部红队测试
这种增强的安全特性使O1 Mini在安全和遵守规范极其重要的场景下非常值得选择。
基于案例的用例和应用场景 o1: Mini- STEM 领域:非常适合用于创建问题集、解释复杂概念和解决实际问题,在数学、物理等学科的作业上提供帮助。
- 编程支持:非常适合代码生成、调试及解释多种编程语言的概念。
- 科学研究:在 STEM 领域的数据分析、假设生成和文献回顾方面提供支持。
- 快速原型设计:其快速迭代的能力,适合于软件开发和工程设计。
- 自动推理:在需要基于结构化数据做出快速逻辑决策的应用中非常有用。
- 内容创作——更适合生成各种主题的多样化内容,因为它具有更广泛的知识基础。
- 更擅长进行细致入微的多语言翻译和理解上下文。
- 能够处理跨不同行业的各种客户咨询。
- 更适合处理和分析多样化的市场趋势和消费者行为。
- 更适合进行综合性跨学科研究,涵盖STEM领域之外的内容。
成本考虑
这些模型的定价模式在它们被采用的过程中扮演着至关重要的角色。
- o1 Mini的价格比o1 Preview便宜大约80%
- 这种成本效益让o1 Mini在大规模应用中,特别是在STEM领域,非常有吸引力
对于主要专注于STEM应用的组织而言,o1 Mini设备在这些领域提供了显著的成本效益,同时在性能表现方面也不打折扣。
限制和未来的发展方向 o1 Mini- 在非STEM领域的知识有限
- 在这些任务上可能有些吃力,因为它们需要广泛的文化或历史知识
OpenAI已经表示计划在未来的版本中解决这些问题,有望将o1 Mini的功能扩展到STEM领域以外的其他领域和专业。
o1 预览一下- 较高的成本可能使它在某些应用中受到限制
- 处理速度比o1 Mini慢一些
未来的更新可能会侧重于提高处理速度和效率,使o1 Preview在与o1 Mini的竞争中更具优势。
集成与易访问性:这两个模型都可以通过OpenAI的API接口获得,但在访问上有一些不同。
- 仅适用于 ChatGPT Plus 用户(包括团队和企业用户)
- API 访问权限仅对 API 使用层级 5 的开发者开放
- 在 ChatGPT 中,o1 Preview 每周的消息上限为 30 条
- o1 Mini 每周的消息上限则为 50 条
达到这些限制时,用户需要换成相应的GPT-4o版本。
结论部分所以说,结论
结论是o1 Mini 和 o1 Preview 的发布标志着AI模型能力的重大进步,特别是在推理和特定任务方面。o1 Mini 在STEM(科学、技术、工程和数学)领域表现出色且性价比高,使其成为这些领域内专注于这些组织的吸引力选择。其在数学和编程方面的速度和专业能力使其区别于之前的模型,突显其优势。
另一方面,o1 Preview 提供了一种更为均衡的方法,在更广泛的任务上表现出色,并提供更全面的通用知识。虽然它的价格更高,但其多功能性使其适用于需要多种能力的应用。
对于用户或组织来说,最终选择 o1 Mini 还是 o1 Preview 取决于具体需求。对于那些需要在成本效益和速度方面有高要求的STEM领域的应用,o1 Mini 显然是更好的选择。而对于需要广泛知识和灵活性的一般用途应用,相比之下,尽管 o1 Preview 的成本较高,它可能更适合那些需要广泛知识和灵活性的一般用途。
随着 OpenAI 继续改进这些模型,我们可以期待在专门化和通用能力方面都会有进一步的改进。AI 社区热切期待未来的发展,这些发展可能弥合专门化和通用型模型之间的差距,可能彻底改变我们处理各个领域中的复杂问题解决和决策的方式,从而推动技术革新。
总之,如果你想在一个地方统一管理所有的AI模型,可以考虑以下内容:
- O1-preview,O1-mini,以及可能的OpenAI的O1
- Claude 3.5 十四行诗
- Llama 3.1 405B 参数
- Google Gemini
- 海豚 llama 3(未经过审查的大语言模型)
- 还包括像 FLUX、DALLE 3 和 Stable Diffusion 3 这样的图像生成模型
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