不過，開發(fā)人員訪問o1非常昂貴，在API（應(yīng)用程序編程接口）中，o1-preview每100萬個輸入token收費15美元，是GPT-4o成本的三倍，每100萬個輸出token收費60美元，是GPT-4o成本的四倍。100萬個token即模型解析文字塊的規(guī)模大小，相當(dāng)于大約75萬個單詞。

OpenAI的研究負責(zé)人Jerry Tworek對媒體稱，o1背后的訓(xùn)練方式與之前的模型有著根本不同。

首先，o1“使用了一種全新的優(yōu)化算法和專門為其量身定制的新訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練”，這個數(shù)據(jù)集中包含“推理數(shù)據(jù)”和專門為其量身定制的科學(xué)文獻。

其次，之前的GPT模型訓(xùn)練方法是模仿數(shù)據(jù)集的規(guī)律/范式（pattern），而o1采用“強化學(xué)習(xí)”的方式，通過獎勵和懲罰來教導(dǎo)模型自行解決問題，再通過“思路鏈”（chain of thoughts）來處理用戶查詢的問題，給出思路鏈的總結(jié)摘要版，類似于人類一步步來處理問題的方式。

右圖可以點開思路鏈看o1模型如何“思考”

對于一個復(fù)雜數(shù)學(xué)問題的思路鏈展示圖

OpenAI認為，這種全新的訓(xùn)練方法會讓o1模型更加準(zhǔn)確，會減少瞎編回答的“幻覺”問題，但也無法完全杜絕出現(xiàn)“幻覺”。新模型與GPT-4o的主要區(qū)別在于能夠更好地解決編程和數(shù)學(xué)等復(fù)雜問題，同時還能完善其推理過程、嘗試不同策略，并識別和修正自身答案中的錯誤。

認知將躍升至“理科博士生水準(zhǔn)”

OpenAI曾解釋過，2023年發(fā)布的GPT-4類似于高中生的智能水平，而GPT-5則是完成AI從“高中生躍升至博士”的成長。這個o1模型就是其中關(guān)鍵的一步。

相較于GPT-4o等現(xiàn)有的大模型，OpenAI o1能夠解決更加困難的推理問題，同時改善過往模型中存在的機制性缺陷。

舉例而言，這個新模型能夠數(shù)清楚strawberry里到底有幾個“r”。

同時AI在解答編程問題時也會更有條理，在著手寫代碼前，把整個回答的流程全部思考完一遍，再動手輸出代碼。

例如在預(yù)設(shè)條件的寫詩任務(wù)（例如第二句的最后一個單詞需要以i收尾）中，“拿起筆就寫”的GPT-4o的確給出了回答，但往往只會滿足了一部分條件，同時不會自我糾正。這意味著AI必須在第一次生成時就能碰上正確的答案，否則就一定會出錯。但在o1模型中，AI會不斷試錯并打磨答案，從而顯著提高生成結(jié)果的準(zhǔn)確率和質(zhì)量。

有趣的是，點開AI思考的過程，還會出現(xiàn)AI表示“我在思考這個事情這么做行不行”、“啊時間不夠了得盡快給出答案”等。OpenAI確認，這里展示的并不是原始的思維鏈，而是“模型生成的摘要”，公司也坦率承認這里有保持“競爭優(yōu)勢”的因素。

OpenAI的研究負責(zé)人Jerry Tworek透露，o1模型背后的訓(xùn)練與之前的產(chǎn)品有著根本性的區(qū)別。之前的GPT模型旨在模仿其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式，而o1的訓(xùn)練旨在讓其獨立解決問題。在強化學(xué)習(xí)的過程中，使用獎勵和懲罰機制來“教育”AI使用“思維鏈”來處理問題，就像人類習(xí)得拆解、分析問題的方式一樣。

根據(jù)測試，o1模型在國際數(shù)學(xué)奧林匹克的資格考試中，能夠拿到83%的分?jǐn)?shù)，而GPT-4o只能正確解決13%的問題。而在編程能力比賽Codeforces中，o1模型拿到89%百分位的成績，而GPT-4o只有11%。

OpenAI表示，根據(jù)測試，在下一個更新的版本中，AI在物理、化學(xué)和生物學(xué)的挑戰(zhàn)性基準(zhǔn)測試中，表現(xiàn)能夠與博士生水平類似。

缺點：無法瀏覽實時網(wǎng)頁、無法上傳文件和圖片、缺乏廣泛世界知識、或更易產(chǎn)生幻覺

但作為o1模型的最初始版本，今日發(fā)布的o1-預(yù)覽版也有明顯缺點。例如，只是一款“純文字版”，暫時無法瀏覽網(wǎng)頁信息以及上傳文件和圖片，也就是說不具備ChatGPT的許多使用功能，在許多常見用例中不如GPT-4o那么強大，而且還有用量限制，o1預(yù)覽版每周上限為30條消息，迷你版每周上限為50條。

其他被提及的局限性包括：o1模型在很多領(lǐng)域的能力不如GPT-4o，在關(guān)于世界的事實知識方面表現(xiàn)不佳；有的用例下推理能力較慢，可能需要更長的時間來回答問題；目前o1只是一個純文本模型，缺乏針對特定文檔進行推理，或者從網(wǎng)絡(luò)收集實時信息的能力。

此外，讓AI模型玩井字棋（Tic-Tac-Toe）一直被認為是個業(yè)界難題，擁有推理能力的o1新模型也還是會在這個游戲中出錯，即無法完全攻克技術(shù)難關(guān)。

OpenAI還在一篇技術(shù)論文中承認，其收到了一些“軼事反饋”，稱o1預(yù)覽版和迷你版比GPT-4o及其迷你版更容易產(chǎn)生“幻覺”，也就是AI仍在很自信地編造答案，而且o1很少會承認它不知道問題的答案。

知名科技媒體Techcrunch指出，OpenAI在o1模型相關(guān)的博文中點明，其決定不向用戶展示這一新模型的原始“思維鏈”，而是選擇在答案中給出思維鏈的總結(jié)摘要，目的是為了維持“競爭優(yōu)勢”，為了彌補可能的缺點，“我們努力教導(dǎo)模型在答案中重現(xiàn)思路鏈中的任何有用想法。”

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