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o1-preview VS o1-mini
O cenário da inteligência artificial mudou significativamente com o lançamento do OpenAI. série o1Esses modelos, especificamente o1-pré-visualização e o1-mini, utilizam aprendizado por reforço para realizar raciocínio em "cadeia de pensamento" antes de responder. Embora ambos sejam projetados para a resolução de problemas complexos, desempenham funções muito diferentes em termos de desempenho, velocidade e custo-benefício.
Este guia completo analisa as especificações técnicas, o desempenho em benchmarks e os resultados de testes práticos para ajudar você a decidir qual modelo se adapta melhor ao seu fluxo de trabalho específico. Conteúdo inspirado na análise de benchmarks e especificações.
Comparação de especificações técnicas
| Especificação | o1-pré-visualização | o1-mini |
|---|---|---|
| Janela de contexto | 128 mil tokens | 128 mil tokens |
| Tokens de saída máxima | 32.768 | 65.536 |
| Velocidade de processamento | ~23 Tokens/seg | ~74 Tokens/seg |
| Limite de conhecimento | Outubro de 2023 | Outubro de 2023 |
Principal conclusão: Curiosamente, o o1-mini Oferece maior capacidade de produção e velocidade significativamente superior, tornando-se a "ferramenta de trabalho" ideal para tarefas que exigem grande geração de energia.
Critérios de comparação padronizados
Os testes de desempenho revelam que, embora o o1-preview seja um generalista com raciocínio superior ao de um aluno de pós-graduação, o o1-mini tem um desempenho significativamente acima da média. STEM e Programação.
- 📊 MMLU (Conhecimento): o1-preview (90,8%) vs o1-mini (85,2%)
- 🎓 GPQA (Raciocínio): o1-preview (73,3%) vs o1-mini (60,0%)
- 💻 HumanEval (Codificação): Ambos os modelos empataram em 92,4%
- 🔢 Critério de avaliação em matemática: o1-mini (90,0%) supera ligeiramente o1-preview (85,5%)
Testes práticos no mundo real
Teste 1: Matemática Avançada
Pergunta: Encontre o maior número real menor que BD² para um losango em uma hipérbole.
Detalhado, mas atingiu o limite incorreto.
Resolvido em 23s (Resposta: 480).
Teste 2: Nuances e perguntas capciosas
Consulta: Análise de bolinhas de gude em um copo virado de cabeça para baixo.
O modelo de pré-visualização se destaca na compreensão de "truques" e nuances físicas que modelos menores não percebem. Ele identificou corretamente que a gravidade removeria as bolinhas de gude de um copo invertido.
Análise de custo-benefício
Para desenvolvedores e empresas, a diferença de custo é o fator mais decisivo depois das capacidades de raciocínio.
💰 o1-pré-visualização: US$ 15,00 por 1 milhão de tokens de entrada / US$ 60,00 por 1 milhão de tokens de saída.
💰 o1-mini: US$ 3,00 por 1 milhão de tokens de entrada / US$ 12,00 por 1 milhão de tokens de saída.
O o1-mini é aproximadamente 80% mais barato que o modelo de pré-visualização.
Veredito final: Qual você deve escolher?
Selecione o1-mini se: Você está desenvolvendo aplicativos para programação competitiva, resolução de problemas matemáticos complexos ou precisa de raciocínio de alta velocidade a um custo mais acessível.
Selecione o1-preview se: Você precisa de amplo conhecimento geral, raciocínio filosófico profundo ou escrita criativa de alto nível que exija uma compreensão sofisticada do contexto.
Perguntas frequentes (FAQ)
P1: O o1-mini substitui o GPT-4o?
Não. Embora o o1-mini seja melhor em raciocínio, o GPT-4o ainda é superior para tarefas que exigem navegação em tempo real, uploads de arquivos e menor latência para bate-papos simples.
Q2: Por que o1-mini superou o1-preview nos testes de matemática?
O o1-mini foi especificamente otimizado para as áreas de STEM (Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática). Sua "cadeia de raciocínio" é ajustada para lógica e cálculo, em vez de nuances linguísticas amplas.
Q3: Esses modelos conseguem lidar com grandes conjuntos de dados?
Ambos os modelos possuem uma janela de contexto de 128K, permitindo o processamento de documentos substanciais, embora o o1-mini possa gerar o dobro de texto em uma única resposta.
Q4: O processo de raciocínio é visível?
Na API e na interface do ChatGPT, você pode ver um resumo do raciocínio ("processo de pensamento"), embora os tokens brutos completos nem sempre sejam expostos.