ChatGPT-4o VS o1-mini

Bei der Auswahl zwischen den zukunftsweisenden Modellen von OpenAI fällt es Entwicklern und Unternehmen oft schwer, sich zwischen den vielseitigen Modellen zu entscheiden. GPT-4o und die auf Vernunft ausgerichtete o1-miniWährend der o1-mini für herausragende Leistungen in MINT-Fächern konzipiert wurde, ist der GPT-4o auch für allgemeine Aufgaben ein leistungsstarkes System. Dieser Vergleich beleuchtet die technischen Daten, Benchmark-Ergebnisse und die Leistung im praktischen Einsatz, um Ihnen die Entscheidung zu erleichtern.

1. Spezifikationen: o1-mini vs. GPT-4o

Der wichtigste technische Unterschied liegt in der Ausgangsleistung und der Geschwindigkeit. o1-mini ist für hohe Belastungen mit einem massiven Ausgabetoken-Limit ausgelegt, während GPT-4o Geschwindigkeit hat Priorität.

2. Technische Benchmarks

Basierend auf offiziellen Versionshinweisen und offenen Benchmarks ergibt sich folgendes Bild in spezifischen Bereichen:

• 🎓 Undergraduate Knowledge (MMLU): GPT-4o (88,7 %) vs. o1-mini (85,2 %)
• 🧠 Graduate Reasoning (GPQA): GPT-4o (53,6%) vs. o1-mini (60,0 %)
• 💻 Codierung (menschliche Bewertung): GPT-4o (90,2%) vs. o1-mini (92,4%)
• 🔢 Mathematik (MATH): GPT-4o (70,2%) vs. o1-mini (90,0%)

3. Praxistests: Realweltszenarien

Benchmarks sind nützlich, aber erst die Leistung in der Praxis zeigt die wahren Fähigkeiten. Wir testeten logisches Denken, Sprachverständnis und Programmierkenntnisse.

4. API-Preisvergleich

Im Gegensatz zum üblichen Trend, bei dem neuere „Mini“-Modelle günstiger sind, erzielt der o1-mini aufgrund seiner Denkfähigkeiten einen höheren Preis.

5. Wie Sie sie selbst vergleichen können

Sie können einen direkten Vergleich mithilfe des unten stehenden Python-Skripts durchführen. Fügen Sie einfach Ihren API-Schlüssel hinzu.

 import openai def main(): # Hier Ihre API-Schlüsselkonfiguration einfügen model1 = 'gpt-4o-2024-08-06' model2 = 'o1-mini' selected_models = [model1, model2] for model in selected_models: try: response = client.chat.completions.create( model=model, messages=[{'role': 'user', 'content': "Ihre Eingabeaufforderung hier"}], max_tokens=2000, ) print(f"{model} Antwort: {response.choices[0].message.content}") except Exception as error: print(f"Fehler bei {model}:", error) if name == "main": main() 

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

1. Welches Modell eignet sich besser zum Codieren, o1-mini oder GPT-4o?

o1-mini eignet sich im Allgemeinen besser für komplexe algorithmische Programmierung und Backend-Logik. GPT-4o hingegen erzielt oft bessere Ergebnisse bei Frontend-Aufgaben wie HTML, CSS und UI-Design.

2. Ist o1-mini günstiger als GPT-4o?

Nein, o1-mini ist etwas teurer. Die Inputkosten sind etwa 20 % höher, und auch die Outputkosten sind im Vergleich zum Standard-GPT-4o-Modell höher.

3. Kann o1-mini Bilder verarbeiten?

GPT-4o ist derzeit die beste Wahl für multimodale Aufgaben, einschließlich Bildanalyse und Bildverarbeitung. o1-mini ist primär für textbasiertes Schließen optimiert.

4. Wie hoch ist das Limit für Ausgabetoken bei o1-mini?

o1-mini unterstützt eine massive Ausgabe von 64k Tokens, was deutlich höher ist als das Token-Limit von GPT-4o von 16k, wodurch es sich ideal für die Generierung langer Dokumente oder umfangreicher Code-Dateien eignet.