ChatGPT-4o VS o1-mini

Au moment de choisir entre les modèles de pointe d'OpenAI, les développeurs et les entreprises ont souvent du mal à se décider entre les modèles polyvalents GPT-4o et le raisonnement axé sur o1-miniBien que l'O1-mini soit conçu pour exceller dans les domaines scientifiques, technologiques, d'ingénierie et mathématiques (STEM), le GPT-4o reste un outil puissant pour les tâches générales. Ce comparatif détaille les spécifications techniques, les performances de référence et les résultats concrets pour vous aider à faire votre choix.

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

La principale différence technique réside dans la capacité de production et la vitesse. o1-mini est conçu pour les tâches exigeantes avec une limite de jetons de sortie massive, tandis que GPT-4o privilégie la vitesse.

2. Références techniques

D’après les notes de version officielles et les benchmarks ouverts, voici comment ils se comparent dans des domaines spécifiques :

• 🎓 Connaissances de premier cycle (MMLU) : GPT-4o (88,7 %) contre o1-mini (85,2 %)
• 🧠 Raisonnement des diplômés (GPQA) : GPT-4o (53,6 %) vs. o1-mini (60,0%)
• 💻 Codage (Évaluation humaine) : GPT-4o (90,2%) vs. o1-mini (92,4%)
• 🔢 Mathématiques (MATH) : GPT-4o (70,2%) vs. o1-mini (90,0%)

3. Tests pratiques : scénarios réels

Les tests de performance sont utiles, mais ce sont les performances réelles qui révèlent les véritables capacités. Nous avons testé le raisonnement logique, la compréhension du langage et la programmation.

4. Comparaison des prix des API

Contrairement à la tendance habituelle où les nouveaux modèles « mini » sont moins chers, l'o1-mini est vendu à un prix plus élevé en raison de ses capacités de raisonnement.

5. Comment les comparer soi-même

Vous pouvez effectuer une comparaison directe à l'aide du script Python ci-dessous. Il vous suffit d'ajouter votre clé API.

 import openai def main(): # Insérez ici votre configuration de clé 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': "Votre message ici"}], max_tokens=2000, ) print(f"{model} réponse : {response.choices[0].message.content}") except Exception as error: print(f"Erreur avec {model} :", error) if name == "main": main() 

Foire aux questions (FAQ)

1. Quel modèle est le meilleur pour la programmation, o1-mini ou GPT-4o ?

o1-mini est généralement plus adapté au codage algorithmique complexe et à la logique backend. Cependant, GPT-4o est souvent plus performant pour les tâches frontend telles que le HTML, le CSS et la conception d'interfaces utilisateur.

2. Le o1-mini est-il moins cher que le GPT-4o ?

Non, le modèle o1-mini est légèrement plus cher. Les coûts d'entrée sont environ 20 % plus élevés, et les coûts de sortie sont également supérieurs à ceux du modèle standard GPT-4o.

3. L'o1-mini peut-il traiter des images ?

Actuellement, GPT-4o est le choix privilégié pour les tâches multimodales, notamment l'analyse d'images et les capacités de vision. o1-mini est optimisé principalement pour le raisonnement textuel.

4. Quelle est la limite de jetons de sortie pour o1-mini ?

o1-mini prend en charge une production massive de 64 000 jetons, ce qui est nettement supérieur à la limite de 16 000 jetons de GPT-4o, ce qui le rend idéal pour générer de longs documents ou des fichiers de code volumineux.