OpenAI 於 9 月 13 日正式推出全新 AI 模型 o1，同時也推出 o1 mini 版本。o1 模型是 OpenAI 開發團隊早期的一款 LLM 模型，經過多次改良和訓練後，展現出更強大的能力，能夠解決更多科學、程式撰寫、數學邏輯等複雜問題。o1 模型的設計理念是透過不斷學習來補足思考過程，並利用不同的邏輯和步驟來修正。OpenAI 強調，o1 並不是用來取代 GPT-4，而是以 GPT-4 為基礎進行強化。
o1 模型的驚人表現
根據 OpenAI 的測試結果，o1 模型在國際數學奧林匹亞競賽（IMO）的考題中，解答率高達 83%，遠遠超過 GPT-4 的 13%，也比 Google 語言模型表現更出色。在物理、化學、生物學等學科領域，o1 的表現也與博士生不相上下，甚至在數學和程式編寫方面更為出色。
使用 o1 模型解答一個網路上的邏輯推理題目，題目描述了 8 人座位排列，需要透過描述理清座位位置並選出正確答案。o1 模型成功給出正確答案，而 GPT-4 只給出部分正確答案。這證明 o1 模型在推理能力上確實更強大。
o1 模型的不足之處
o1 模型無法解決圖像分析、圖像生成、瀏覽網頁、上傳檔案以及語音相關的功能，這些功能目前仍由 GPT-4 表現最佳。
由於 o1 模型在思考和推理過程中需要執行更多步驟，嘗試各種可能的排列組合，因此執行速度相對 GPT-4 較慢。
o1 模型的 API 使用費率比 GPT-4 貴上不少，o1 Preview 模型每 100 萬個輸入 token 收費 15 美元、輸出 token 收費 60 美元，而 GPT-4 在輸入與輸出上分別是 5 美元與 15 美元。
o1 模型的應用範例
o1 模型可以協助科學家進行更複雜的計算和分析，加速研究進程。
o1 模型可以協助程式開發人員解決程式碼錯誤，優化程式碼結構。
o1 模型可以為學生提供更個性化的學習體驗，協助他們理解更抽象的知識。
o1 模型的優勢和劣勢
優勢
劣勢
o1 模型的未來發展
OpenAI 預計會不斷擴展 o1 模型的功能，使其能夠解決更多種類的問題，包括圖像分析、圖像生成等。
OpenAI 會持續優化 o1 模型的執行速度，使其能夠更快地完成任務。
隨著 o1 模型的普及，OpenAI 可能會降低 API 使用費率。
常見問題QA
A: ChatGPT Plus 會員現在就可以在模型選項中選擇 o1 來使用。ChatGPT 企業版或教育版的會員將在下週陸續開始使用。一般 ChatGPT 會員未來也會開放使用，但目前開放時間尚未確定。
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