TechWeb 文/卞海川
毫无预热的情况下，Open AI于9月13日凌晨发布了o1系列的大模型，这是传闻中内部代号为“草莓”的项目，也是OpenAI首款具备复杂推理能力的大模型。
与其前代模型相比，新模型o1擅长通用复杂推理，在物理、信息学等领域表现优异，OpenAI CEO奥特曼称它是一种新范式的开始：可以进行通用复杂推理的人工智能。
OpenAI把新的模型发布称为「预览版」，强调o1系列仍处于早期阶段。
作为早期模型，它尚不具备ChatGPT的许多有用功能，例如联网搜索以及上传文件和图像。
虽然处于开发初期，但o1系列在竞赛数学、编码、科学等类目都有非常不错的表现，其中竞赛数学类甚至大幅领先GPT-4o。
你可以简单理解为，o1系列模型是一个极度“偏科”的理工型人才。
根据官方的解释，o1系列模型采取“思维链”的模式进行训练，以此提升大模型的逻辑推理能力。
所以在回答问题之前，它会花更长时间思考，也就是说，o1系列并不追求信息输出反馈的速度，而是更在乎推理结果的准确性。
为了更好的了解o1系列的能力，我们对它进行了一些简单的测试。
我们首先用一些之前大模型都爱翻车的简单题目来测试一下o1系列的推理能力。
“单词strawberry里面到底有几个r”
不出意外，GPT-4o依旧翻车，给出的答案是错误的。
让我们惊喜的是，GPT-o1的回答就非常准确，
“9.11和9.8谁更大？”
GPT-4o在1秒内回答，但是给出了错误答案。
难倒了一众大模型的小数位比大小问题，o1系列没有翻车，在等待了10多秒以后，o1给出的答案是正确的。
我们再来一些正常的推理题，选择经典的小学奥数水平“空瓶换汽水”问题。
原题如下：“1元钱一瓶汽水，喝完后两个空瓶换一瓶汽水，问：你有20元钱，最多可以喝到几瓶汽水？”
很遗憾，在第一次回答的结果上，4o和o1系列都给出了错误的39瓶答案。
但区别在于，如果我告诉它正确的答案，o1系列会纠正自己的错误，给出新的解题思路，但GPT-4o依旧觉得自己的回答是正确的。
接下来我们把难度升级，测试一下竞赛类题目o1系列模型的能力。
据 OpenAI 介绍，在测试中，o1系列模型在物理、化学和生物等具有挑战性的基准任务上的表现达到了博士生的水平。
这一模型在数学和编码方面表现出色。在国际数学奥林匹克（IMO）的资格考试中，GPT-4o 只正确解决了 13% 的问题，而 o1 模型的得分率则高达 83%。
o1系列模型的编码能力也在竞赛中得到了评估，在 Codeforces 竞赛中达到了第 89 个百分点。
Open AI CEO奥特曼在刚刚结束的2024 IOI信息学奥赛题目中，o1的微调版本在每题尝试50次条件下取得了213分，属于人类选手中前49%的成绩。也就是说，它已经超过了大多数人类数学天才!
如果允许它每道题尝试10000次，就能获得362.14分，高于金牌选手门槛，可获得金牌。
我们选取了AIME 2023的真题，该数学竞赛的题目难度比IMO稍低，但仍处于数学竞赛题目难度前列。
经过测试，o1和4o给出了两个完全不一样的答案，虽然解题思路步骤我们没看懂，但从官方给出的答案来看，o1的结果是正确的。
最后，我们来测试一下o1系列代码能力，以经典的俄罗斯方块小游戏作为考题。
我们给o1模型提了要求，然后将所有代码复制运行，一字未改，成功实现俄罗斯方块小游戏。
写在最后
经过我们的简单测试，o1系列模型的最大亮点是显著增加了逻辑推理能力，以前GPT-4o回答不上来的问题，o1系列可以给出正确的解题思路，它已经不仅仅是简单的生成答案，而是能够提前规划、思考，更接近人类的思维过程。尤其是在数学领域表现突出。
不过，它在特定领域的精确度与应对复杂对话的表现上仍有待进一步优化，在数据分析、编程和数学等重推理的类别中，人们更倾向于选择o1-preview。但在一些自然语言任务中，GPT-4o更胜一筹。
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