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o1-vista previa vs. o1-mini
El panorama de la inteligencia artificial ha cambiado significativamente con el lanzamiento de OpenAI Serie o1Estos modelos, específicamente o1-vista previa y o1-miniUtilizan el aprendizaje por refuerzo para realizar un razonamiento en cadena antes de responder. Si bien ambos están diseñados para la resolución de problemas complejos, cumplen funciones muy diferentes en términos de rendimiento, velocidad y rentabilidad.
Esta guía completa analiza las especificaciones técnicas, el rendimiento de las pruebas comparativas y los resultados de pruebas reales para ayudarle a decidir qué modelo se adapta mejor a su flujo de trabajo. Contenido inspirado en el análisis de las pruebas comparativas y las especificaciones.
Comparación de especificaciones técnicas
| Especificación | o1-vista previa | o1-mini |
|---|---|---|
| Ventana de contexto | 128.000 tokens | 128.000 tokens |
| Tokens de salida máxima | 32.768 | 65.536 |
| Velocidad de procesamiento | ~23 tokens/seg | ~74 tokens/seg |
| Límite de conocimiento | Octubre de 2023 | Octubre de 2023 |
Visión clave: Curiosamente, el o1-mini Ofrece una mayor capacidad de salida y una velocidad significativamente mayor, lo que lo convierte en el "caballo de batalla" para tareas de generación intensiva.
Puntos de referencia estandarizados
Los puntos de referencia revelan que, si bien o1-preview es un generalista con un razonamiento de nivel de posgrado superior, o1-mini supera con creces su peso en STEM y codificación.
- 📊 MMLU (Conocimiento): o1-preview (90,8%) frente a o1-mini (85,2%)
- 🎓 GPQA (Razonamiento): o1-preview (73,3%) frente a o1-mini (60,0%)
- 💻 HumanEval (codificación): Ambos modelos empataron en 92,4%
- 🔢 Punto de referencia de MATEMÁTICAS: o1-mini (90,0%) Supera ligeramente a o1-preview (85,5%)
Pruebas prácticas en el mundo real
Prueba 1: Matemáticas avanzadas
Consulta: Encuentra el mayor número real menor que BD² para un rombo en una hipérbola.
Detallado pero alcanzó un límite incorrecto.
Resuelto en 23s (Respuesta: 480).
Prueba 2: Preguntas con matices y trampa
Consulta: Análisis de canicas en un vaso invertido.
El modelo de vista previa destaca por comprender los "trucos" y los matices físicos que los modelos más pequeños pasan por alto. Identificó correctamente que la gravedad retiraría las canicas de un vaso invertido.
Análisis costo-beneficio
Para los desarrolladores y las empresas, la diferencia de costos es el factor más decisivo después de las capacidades de razonamiento.
💰 o1-vista previa: $15,00 por 1 millón de tokens de entrada / $60,00 por 1 millón de tokens de salida.
💰 o1-mini: $3,00 por 1 millón de tokens de entrada / $12,00 por 1 millón de tokens de salida.
El o1-mini es aproximadamente un 80% más barato que el modelo preliminar.
Veredicto final: ¿cuál deberías elegir?
Seleccione o1-mini si: Está creando aplicaciones para codificación competitiva, resolviendo cálculos matemáticos complejos o requiere razonamiento de alta velocidad a un precio más bajo.
Seleccione o1-preview si: Necesita un conocimiento general amplio, un razonamiento filosófico profundo o una escritura creativa de alto nivel que requiera una comprensión sofisticada del contexto.
Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿o1-mini reemplaza a GPT-4o?
No. Si bien o1-mini es mejor para razonar, GPT-4o sigue siendo superior para tareas que requieren navegación en tiempo real, carga de archivos y menor latencia para chats simples.
P2: ¿Por qué o1-mini superó a o1-preview en las pruebas de matemáticas?
o1-mini está específicamente optimizado para las áreas STEM. Su cadena de razonamiento está optimizada para la lógica y el cálculo, en lugar de centrarse en matices lingüísticos generales.
P3: ¿Pueden estos modelos manejar grandes conjuntos de datos?
Ambos modelos cuentan con una ventana de contexto de 128K, lo que les permite procesar documentos sustanciales, aunque o1-mini puede generar el doble de texto en una sola respuesta.
P4: ¿Es visible el proceso de razonamiento?
En la API y la interfaz ChatGPT, puedes ver un resumen del "proceso de pensamiento" del razonamiento, aunque no siempre se exponen los tokens completos.