ChatGPT-4o frente a o1-mini

Al elegir entre los modelos de frontera de OpenAI, los desarrolladores y las empresas a menudo tienen dificultades para decidir entre los versátiles GPT-4o y el razonamiento centrado o1-miniSi bien el o1-mini está diseñado para destacar en las áreas STEM, el GPT-4o sigue siendo un equipo potente para tareas generales. Esta comparación desglosa las especificaciones técnicas, los puntos de referencia y el rendimiento real para ayudarte a decidir.

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

La principal distinción técnica radica en la capacidad de producción y la velocidad. o1-mini está diseñado para trabajos pesados ​​con un límite de token de salida masivo, mientras que GPT-4o Prioriza la velocidad.

2. Puntos de referencia técnicos

Según las notas de la versión oficial y los puntos de referencia abiertos, así es como se comparan en dominios específicos:

• Conocimientos de Pregrado (MMLU): GPT-4o (88,7%) frente a o1-mini (85,2%)
• 🧠 Razonamiento de Posgrado (GPQA): GPT-4o (53,6%) frente a. o1-mini (60,0%)
• 💻 Codificación (evaluación humana): GPT-4o (90,2%) frente a. o1-mini (92,4%)
• 🔢 Matemáticas (MATH): GPT-4o (70,2%) frente a. o1-mini (90,0%)

3. Pruebas prácticas: escenarios del mundo real

Los puntos de referencia son útiles, pero el rendimiento real revela las verdaderas capacidades. Evaluamos el razonamiento lógico, la comprensión del lenguaje y la codificación.

4. Comparación de precios de API

Contrariamente a las tendencias típicas donde los modelos "mini" más nuevos son más baratos, el o1-mini tiene un precio superior debido a sus capacidades de razonamiento.

5. Cómo compararlos usted mismo

Puedes realizar una comparación directa con el script de Python a continuación. Simplemente añade tu clave API.

 import openai def main(): # Inserte aquí la configuración de su clave API 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': "Su mensaje aquí"}], max_tokens=2000, ) print(f"{model} response: {response.choices[0].message.content}") except Exception as error: print(f"Error con {model}:", error) if name == "main": main() 

Preguntas frecuentes (FAQ)

1. ¿Qué modelo es mejor para codificar, o1-mini o GPT-4o?

o1-mini suele ser mejor para codificación algorítmica compleja y lógica de backend. Sin embargo, GPT-4o suele tener mejor rendimiento para tareas de frontend como HTML, CSS y diseño de interfaz de usuario.

2. ¿Es o1-mini más barato que GPT-4o?

No, el o1-mini es ligeramente más caro. Los costos de entrada son aproximadamente un 20 % más altos, y los costos de salida también son mayores en comparación con el modelo GPT-4o estándar.

3. ¿Puede o1-mini procesar imágenes?

Actualmente, GPT-4o es la mejor opción para tareas multimodales, incluidas las capacidades de análisis de imágenes y visión. o1-mini está optimizado principalmente para el razonamiento basado en texto.

4. ¿Cuál es el límite de token de salida para o1-mini?

o1-mini admite una salida masiva de 64k tokens, que es significativamente más alta que el límite de 16k tokens de GPT-4o, lo que lo hace ideal para generar documentos largos o archivos de código extensos.