OpenAI - ChatGPT, Sora
Google - Gemini, Nano Banana
Антропический - Клод
xAI - Grok
Глубокий поиск
Alibaba - Qwen
ByteDance - Лучшее от ByteDance
Все модели
Планы предприятия
Разработка приложений на основе искусственного интеллекта
API для перевода с помощью ИИ
Услуги SEO/ГЕ с использованием ИИ
Географически оптимизированная PR-служба
Сервис веб-скрейпинга
Лучшие инструменты ИИ
Лучшие роботы с искусственным интеллектом
Авторизоваться
o1-preview VS o1-mini
С выпуском компанией OpenAI ландшафт искусственного интеллекта претерпел значительные изменения. серия о1Эти модели, в частности. o1-preview и о1-миниОба подхода используют обучение с подкреплением для выполнения логического вывода перед принятием решения. Хотя оба предназначены для решения сложных задач, они выполняют совершенно разные функции с точки зрения производительности, скорости и экономической эффективности.
В этом подробном руководстве анализируются технические характеристики, результаты бенчмарков и реальных испытаний, чтобы помочь вам выбрать модель, подходящую именно для вашего рабочего процесса. Содержание основано на анализе, представленном в разделе «Бенчмарки и характеристики».
Сравнение технических характеристик
| Спецификация | o1-preview | о1-мини |
|---|---|---|
| Контекстное окно | 128 тыс. токенов | 128 тыс. токенов |
| Максимальное количество выходных токенов | 32,768 | 65,536 |
| Скорость обработки | ~23 токена/сек | ~74 токена/сек |
| Крайний срок знаний | Октябрь 2023 г. | Октябрь 2023 г. |
Ключевой вывод: Интересно, что о1-мини Обладает большей производительностью и значительно более высокой скоростью, что делает его "рабочей лошадкой" для задач, требующих интенсивной генерации электроэнергии.
Стандартизированные контрольные показатели
Результаты сравнительных тестов показывают, что, хотя o1-preview является универсальным решением с превосходным уровнем логики, достаточным для работы с программами уровня аспирантуры, o1-mini значительно превосходит ожидания. STEM и программирование.
- 📊 MMLU (Знания): o1-preview (90,8%) против o1-mini (85,2%)
- 🎓 GPQA (Рассуждение): o1-preview (73,3%) против o1-mini (60,0%)
- 💻 HumanEval (кодирование): Обе модели показали одинаковый результат. 92,4%
- 🔢 Математический эталон: о1-мини (90,0%) немного превосходит o1-preview (85,5%)
Практическое тестирование в реальных условиях
Тест 1: Высшая математика
Запрос: Найти наибольшее действительное число меньше BD² для ромба, лежащего на гиперболе.
Подробное, но достигнут неверный предел.
Решено за 23 секунды (Ответ: 480).
Тест 2: Вопросы на тонкости и с подвохом
Запрос: Анализ шариков в перевернутой чашке.
Предварительная модель отлично справляется с пониманием «хитростей» и физических нюансов, которые упускают из виду более мелкие модели. Она правильно определила, что сила тяжести выталкивает шарики из перевернутой чашки.
Анализ затрат и выгод
Для разработчиков и предприятий разница в стоимости является наиболее важным фактором после возможностей логического мышления.
💰 o1-preview: 15,00 долларов США за 1 миллион входных токенов / 60,00 долларов США за 1 миллион выходных токенов.
💰 o1-mini: 3,00 доллара за 1 миллион входных токенов / 12,00 долларов за 1 миллион выходных токенов.
Модель o1-mini примерно на 80% дешевле, чем предварительная версия.
Итоговый вердикт: что же выбрать?
Выберите o1-mini, если: Вы разрабатываете приложения для соревнований по программированию, решения сложных математических задач или вам требуется высокая скорость логического мышления по более низкой цене.
Выберите o1-preview, если: Вам необходимы обширные общие знания, глубокое философское мышление или высокий уровень художественного письма, требующий глубокого понимания контекста.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
В1: Заменяет ли o1-mini GPT-4o?
Нет. Хотя o1-mini лучше справляется с логическими рассуждениями, GPT-4o всё же превосходит его в задачах, требующих просмотра веб-страниц в реальном времени, загрузки файлов и меньшей задержки для простых чатов.
В2: Почему o1-mini превзошла o1-preview в математических тестах?
o1-mini специально оптимизирован для областей STEM (наука, технология, инженерия и математика). Его «цепочка рассуждений» настроена на логику и вычисления, а не на широкие лингвистические нюансы.
В3: Могут ли эти модели обрабатывать большие наборы данных?
Обе модели оснащены контекстным окном размером 128 КБ, что позволяет им обрабатывать объемные документы, хотя o1-mini может генерировать вдвое больше текста в одном ответе.
Вопрос 4: Виден ли процесс рассуждения?
В API и интерфейсе ChatGPT можно увидеть краткое описание процесса принятия решения, хотя полные исходные токены отображаются не всегда.