OpenAI作为全球领先的人工智能公司，近日发布了全新的大语言模型O1系列，标志着其对AI模型能力与推理性能的巨大进步。然而，O1系列的推出并未沿用备受期待的“GPT”命名体系，而是采取了全新的“Open IOE”命名，显示出OpenAI对这一新模型寄予的厚望。那么，为什么OpenAI选择抛弃原有的命名，并将新模型从零重置？O1模型究竟带来了哪些突破？本文将从性能、实际用户体验、价格与模型能力的平衡等多个维度，全面剖析这一引发行业热议的新模型。
一、命名的背后：从GPT到O1的重大变革
O1的推出备受关注，不仅因为这是OpenAI自GPT-4以来的又一次重大升级，还因为其背后的命名策略发生了根本性变化。众所周知，“GPT”命名体系象征着OpenAI在自然语言处理领域的多次飞跃，而这一次，OpenAI选择将新模型命名为“Open IOE”，并将版本号重新归零为1。这一做法引发了广泛的猜测与讨论。
根据OpenAI官方的解释，O1代表的是人工智能在复杂推理任务上的重要进展。这不仅仅是一次模型迭代，更是新一代推理范式的开端。O系列模型旨在通过重新设计模型架构与推理方式，使AI能够在数学、科学、编程等复杂领域展现出更强的能力，显示了OpenAI对O1系列的高度信心。
二、性能评测：O1在多项任务中表现亮眼
在性能评测方面，O1模型的表现可谓傲视群雄。根据OpenAI的官方测试，O1在无需专门训练的情况下，便能在数学奥林匹克竞赛中获得金牌，甚至在博士级别的科学问答环节中击败人类专家。通过一系列的人类考试和机器学习基准测试，O1模型在绝大多数推理任务中都显著优于GPT-4。
1. 数学领域的突出表现
OpenAI特别选择了美国高水平的高中生奥数竞赛AIME（American Invitational Mathematics Examination）来评估模型的数学能力。在2024年的AIME考试中，GPT-4的通过率仅为12%，64个样本的平均准确率为13%。然而，O1预览版一次通过的准确率便达到了43%，64个样本的平均准确率为56.7%。在O1正式版中，这一数字更是跃升至74%，64个样本的平均准确率高达83%。经过学习过的评分函数对1000个样本重新排序后，准确率达到了惊人的93%。
在实际应用中，这相当于O1能够在15分钟内获得13.9分，而这一分数足以让它跻身全美前500名，超过美国数学奥林匹克竞赛的分数线。这一数据无疑表明，O1在数学推理方面的表现已经远远超越了之前的模型。
2. 专业知识领域的超越
除了数学领域的出色表现，OpenAI还在专业知识基准测试GPAQ（General Professional AI Qualification）上评估了O1的智力表现。这一测试涉及化学、物理和生物学等学科，通常用来考核博士级别的知识。在这一测试中，O1竟然取得了超越人类专家的成绩，成为第一个能够在这一高难度测试中超越人类博士的模型。
值得注意的是，OpenAI自己也强调，这一成绩并不意味着O1已经达到了可以完全取代人类博士的水平，而是表明它在某些需要博士解决的问题上，表现得更加熟练。
三、编程能力：O1在算法竞赛中的突破
在编程能力方面，O1的表现同样可圈可点。OpenAI对O1进行了编程能力的专项训练，并推出了一个专门的编程模型——O1-Lymodel。在2024年的国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）中，O1模型在6个高难度的算法问题中取得了213分，达到了排名前49的水平。值得一提的是，O1与参赛者使用的评测条件完全相同，即必须在10小时内解决所有问题，并且每个问题只能提交50次答案。
此外，OpenAI还模拟了Codeforces主办的编程竞赛，以此来展示O1模型的代码生成能力。在这一测试中，O1预览版得分为1258分，超过了64%的人类竞争对手；O1正式版的得分达到了1673分，超过了89%的人类参赛者。而微调后的O1-Lymodel则表现更加突出，得分高达1807分，超过了93%的人类竞争对手。
四、用户体验：纸面数据与实际效果的差距
尽管O1的测试数据相当亮眼，但用户实际体验却未能达到预期。许多用户在初次使用O1时并未感受到与GPT-4的显著差距，甚至在一些方面表现不及GPT-4。尤其是在推理和生成内容方面，O1的表现并未如预期般“划时代”，这导致了许多用户的失望情绪。
1. 上下文长度问题
根据OpenAI的宣传，O1的上下文长度可达到64K，但用户在实际使用中发现，模型的输出长度远未达到这一数字。例如，有用户要求O1生成一篇不少于2万字的黑神话悟空同人小说，然而模型实际返回的内容只有1000余字。经过进一步测试，问题很可能出在O1采用的全新推理范式上。
2. 思维链的消耗
O1系列模型采用了“自我对弈强化学习”（Self-play Reinforcement Learning）这一全新推理范式。简单来说，这一范式让模型通过与自身不断交互，逐步学习优化策略，类似于AI自我下棋，逐步理解每一步操作背后的意义。这种推理范式虽然提高了模型的推理能力，但也导致了思维链的冗长和复杂，消耗了大量Token。
在API调用过程中，OpenAI会隐藏模型的中间思考过程，然而这些思维链仍然占用了大量的Token，推高了用户的成本。例如，用户输入简单的提示“你好”，O1模型在推理时使用了471个Token，其中448个用于推理，只有23个Token是实际输出内容。这意味着，用户花费的大部分费用实际上是被模型的思维链所消耗，而并非用于实际生成内容。
五、价格与性能的失衡
与GPT-4相比，O1模型的价格大幅提升。在多个测试中，用户发现O1模型的费用是GPT-4的数十倍之多。例如，完成一个简单任务，GPT-4的费用为0.00011美元，而O1则为0.02841美元，价格相差约250倍。更为令人不满的是，O1的实际表现并没有比GPT-4强250倍。对于某些较为复杂的任务，例如解释特定问题的背后逻辑，O1的表现甚至不如GPT-4。
这种高昂的成本让许多用户感到困惑和失望，尤其是在O1的API使用过程中，思维链的消耗占用了大量Token，使得用户的费用大幅增加，而实际生成的内容却与期望相去甚远。
六、未来展望：O1的潜力与挑战
尽管O1模型的初期表现引发了不少争议，但作为OpenAI推出的新一代模型，O1仍然具备巨大的潜力。其在数学、科学、编程等复杂任务中的表现表明，O1在特定领域已经取得了实质性进展。然而，如何平衡模型的性能与用户体验、价格之间的关系，将成为O1未来发展的关键。
OpenAI已经展示了O1系列模型的强大能力，但其预览版尚未达到用户的期望。未来，随着正式版的逐步完善，O1是否能够真正实现AI领域的又一次革命，仍需时间检验。
结语
O1的发布标志着OpenAI在AI推理领域的又一次重要尝试。尽管测试数据表现优秀，但用户的实际体验反映出O1仍存在许多问题。未来，O1是否能够在市场中立足，依然取决于其能否在正式版中解决当前的种种不足，并为用户带来更为实用且高效的AI体验。
（完）
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