OpenAI悄然发布了它的额最新模型Openai-o1，包含o1-preview和o1-mini，简直像是给AI圈扔了一颗深水炸弹，让大家对AI的期待值瞬间飙升，而且，性能上听说相当能打。
可以说这个模型让大家期待已久，虽然说并不是期待中的GPT 5模型，但其能力也是让人跃跃欲试。
相比于之前的模型，这些新模型在响应前会花费更多时间思考，在科学、编码、数学等领域都有出色表现，据官方介绍，其推理性能远超 GPT-4o，在多项基准测试中都能超越人类专家的水平。 
目前国内可以用GPT-模型的Chatgpt平台并不多，因为openai对此模型做出了限制。
这里推荐一个可以使用GPT-o1模型的平台：支持GPT-3.5、GPT-4.0、GPT-4o、claude-3-opus、sonnet、haiku系列模型、以及最新的GPT-o1-preview和o1-mini（官方介绍中此为OpenAI o1 系列不属于GPT系列中的模型）：
Openai-o1使用地址：https://gpt.fxwc.net
刚对接目前这还没有对这两个模型的性能做出测试，如有需要，可以自行测试。
GPT-O1模型官方介绍地址：https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/
现在每周发送消息次数限制为o1-preview 30条消息和o1-mini 50条消息，这极低的并发相当的苛刻，感觉像是赶鸭子上架的产品，这也是很多人没办法使用GPT-o1系列模型的原因，现在每周发送消息次数限制为o1-preview 30条消息和o1-mini 50条消息，这极低的并发相当的苛刻，感觉像是赶鸭子上架的产品，这也是很多人没办法使用GPT-o1系列模型的原因。
另外一个原因是这个系列的模型很多参数和GPT系列不同，不支持支持stream和max_tokens，所以很多网页版Chatgpt还需要调试，不够根据官方介绍，相信很快就会提模型的限制。
OpenAI发布的这个主要产品代号为Strawberry的生成式AI模型，更准确地说，o1实际上是一系列模型，ChatGPT和OpenAI的API中将提供两个模型：o1-preview和o1-mini，后者是一个更小、更高效的模型，旨在生成代码。
o1聊天机器人体验目前相当简陋，与o1的前身GPT-4o不同，o1尚无法浏览网页或分析文件，该模型确实具有图像分析功能，但这些功能已被禁用，等待进一步测试。
而且在费用方面，o1模型很贵，非常昂贵，在API中，o1-preview每100万个输入令牌收费15美元，每100万个输出令牌收费60美元。与GPT-4o相比，输入成本是其3倍，输出成本是其4倍。（令牌是原始数据位；100万个令牌相当于大约75万个单词。）
OpenAI介绍中说，O1与其他生成式AI模型相比，有一个关键区别，那就是它能够在回答问题之前进行深度思考。
当O1有更多时间进行思考时，它可以更全面地推理任务，提前规划并执行一系列复杂的操作，从而得出答案。
这种能力使O1非常适合需要整合多个子任务的任务，比如检测律师收件箱中的特权邮件，或是头脑风暴制定产品营销策略。
OpenAI采用了一种全新的优化算法和训练数据集，其中包含专门为推理任务设计的推理数据和科学文献，思考的时间越长，模型表现得越好。
另外还接受了强化学习训练，这让系统学会了在通过私人推理链作出反应之前思考，O1在答对时会得到奖励，答错时则会受到惩罚。
所以它在处理更复杂，多方面的分析时表现会非常在一个国际数学奥林匹克（IMO）资格考试中的正确率达到了83%，而GPT-4o仅为13%，虽然谷歌DeepMind的AI在正式IMO竞赛中赢得了银牌，这让O1的成绩显得稍逊一筹，但在编程挑战赛Codeforces中，O1的表现则相当亮眼，达到了第89百分位，超过了DeepMind的旗舰系统AlphaCode。
O1在数据分析、科学和编码问题上表现更为出色，GitHub用其AI编码助手GitHub Copilot对O1进行了测试，结果显示该模型在优化算法和应用代码方面表现优异，至少根据OpenAI的基准测试，O1在多语言处理能力上也比GPT-4o有所提升，尤其在阿拉伯语和韩语等语言方面表现尤为突出。
不过现在O1也并不完美，第一，O1的响应速度可能比其他模型慢，具体取决于查询的复杂性，有时需要10秒以上才能回答某些问题。
由于生成式AI模型的不可预测性，O1也可能会有其他缺陷和局限性，O1有时会在简单的井字游戏中出错，OpenAI在一篇技术论文中提到，一些测试人员的反馈显示，O1比GPT-4o更容易产生幻觉（即自信地编造信息），而且当模型没有正确答案时，往往很少承认自己不知道。
© 版权声明
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。
相关文章
探索互联，发现更多精彩！
