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o1-preview VS o1-mini
Le paysage de l'intelligence artificielle a considérablement évolué avec la publication par OpenAI de série o1Ces modèles, en particulier o1-aperçu et o1-miniIls utilisent l'apprentissage par renforcement pour effectuer un raisonnement séquentiel avant de répondre. Bien que tous deux soient conçus pour la résolution de problèmes complexes, ils remplissent des rôles très différents en termes de performance, de rapidité et de rapport coût-efficacité.
Ce guide complet analyse les spécifications techniques, les performances de référence et les résultats de tests en conditions réelles pour vous aider à choisir le modèle le mieux adapté à votre flux de travail. Son contenu s'inspire des analyses présentées dans la section « Benchmarks et spécifications ».
Comparaison des spécifications techniques
| Spécification | o1-aperçu | o1-mini |
|---|---|---|
| Fenêtre contextuelle | 128 000 jetons | 128 000 jetons |
| Jetons de sortie maximum | 32 768 | 65 536 |
| Vitesse de traitement | ~23 jetons/seconde | ~74 jetons/seconde |
| Seuil de connaissances | Octobre 2023 | Octobre 2023 |
Point clé : Il est intéressant de noter que o1-mini Il offre une capacité de production plus importante et une vitesse nettement supérieure, ce qui en fait le « cheval de bataille » des tâches exigeant une production intensive.
Points de référence normalisés
Les analyses comparatives révèlent que si o1-preview est un outil généraliste doté d'un raisonnement de niveau supérieur, o1-mini surpasse largement ses capacités dans Sciences, technologies, ingénierie et mathématiques (STEM) et programmation.
- 📊 MMLU (Connaissances) : o1-preview (90,8%) vs o1-mini (85,2%)
- 🎓 GPQA (Raisonnement) : o1-aperçu (73,3 %) vs o1-mini (60,0 %)
- 💻 Évaluation humaine (codage) : Les deux modèles étaient à égalité. 92,4%
- 🔢 Référence en MATHÉMATIQUES : o1-mini (90,0%) légèrement supérieur à l'aperçu o1 (85,5 %)
Tests pratiques en situation réelle
Test 1 : Mathématiques avancées
Requête : Trouver le plus grand nombre réel inférieur à BD² pour un losange sur une hyperbole.
Détaillé mais limite incorrecte atteinte.
Résolu en 23 secondes (Réponse : 480).
Test 2 : Questions de nuance et pièges
Requête : Analyse des billes dans une tasse retournée.
Le modèle préliminaire excelle dans la compréhension des subtilités et des nuances physiques que les modèles plus petits ne perçoivent pas. Il a correctement identifié que la gravité ferait tomber les billes d'une tasse renversée.
Analyse coûts-avantages
Pour les développeurs et les entreprises, la différence de coût est le facteur le plus déterminant après les capacités de raisonnement.
💰 o1-aperçu : 15,00 $ par million de jetons d'entrée / 60,00 $ par million de jetons de sortie.
💰 o1-mini : 3,00 $ par million de jetons d'entrée / 12,00 $ par million de jetons de sortie.
Le o1-mini est environ 80 % moins cher que le modèle de prévisualisation.
Verdict final : lequel choisir ?
Sélectionnez o1-mini si : Vous développez des applications pour la programmation compétitive, la résolution de problèmes mathématiques complexes ou vous avez besoin d'un raisonnement à grande vitesse à un prix plus abordable.
Sélectionnez o1-aperçu si : Vous avez besoin de vastes connaissances générales, d'un raisonnement philosophique approfondi ou d'une écriture créative de haut niveau nécessitant une compréhension sophistiquée du contexte.
Foire aux questions (FAQ)
Q1 : Est-ce que o1-mini remplace GPT-4o ?
Non. Bien que o1-mini soit meilleur en matière de raisonnement, GPT-4o reste supérieur pour les tâches nécessitant une navigation en temps réel, le téléchargement de fichiers et une latence plus faible pour les conversations simples.
Q2 : Pourquoi o1-mini a-t-il surpassé o1-preview aux tests de mathématiques ?
o1-mini est spécifiquement optimisé pour les domaines STEM. Sa « chaîne de raisonnement » est axée sur la logique et le calcul plutôt que sur les subtilités linguistiques générales.
Q3 : Ces modèles peuvent-ils traiter de grands ensembles de données ?
Les deux modèles disposent d'une fenêtre de contexte de 128 Ko, ce qui leur permet de traiter des documents volumineux, bien que l'o1-mini puisse générer deux fois plus de texte dans une seule réponse.
Q4 : Le processus de raisonnement est-il visible ?
Dans l'API et l'interface ChatGPT, vous pouvez voir un résumé du raisonnement, même si les jetons bruts complets ne sont pas toujours exposés.