OpenAI重磅发布o1模型，AI时代正式开启

就在昨晚，OpenAI 没做任何预告，没有发布会，没有炒作，直接甩出了全新的 o1 模型。这一波操作，可以说是悄无声息地把我们往 AGI 的方向又推了一大步。下面就来全面拆解一下这个新模型，看看它到底有何特别之处。

o1，这个名字代表了什么？

官方给出的解释很有意思：这是复杂推理任务的一次重大飞跃，代表了 AI 能力的新高度。所以他们决定不再延续 GPT 的编号，而是重新开了一个系列，命名为 OpenAI o1。短短一句话，足够让整个 AI 圈炸锅——毕竟，这等于说“此前的游戏规则，要重写了”。

数据说话：o1 的“碾压式”表现

每一次技术突破的背后，都有硬核数据撑腰。看看下面这张对比表，就知道 o1 到底有多能打：

竞赛类型	GPT-4o 准确率	o1 预览版准确率	o1 正式版准确率	人类专家平均准确率
AIME 2024 数学竞赛	13.4%	56.7%	83.3%	-
代码竞赛	11.0%	62%	89%	-
博士级科学问题 (GPQA Diamond)	56.1%	-	78%	69.7%

从这些数字可以清楚看到：o1 在数学、编程、甚至博士级科学问题上，已经能和人类专家正面硬刚，甚至超越。过去我们说 AI 只能处理简单任务，现在这个说法该改改了。通往 AGI 这条路，前所未有的清晰起来。

如何使用 o1 模型？

官方已经明确：从今天起，ChatGPT Plus 用户可以直接在 ChatGPT 中使用全新的 o1 模型。具体来说，Plus 订阅用户可以选择 o1-preview（预览版）或 o1-mini（迷你版）。初期 o1-preview 每周消息限额 30 条，o1-mini 则是 50 条。界面在 ChatGPT 里直接选模型即可，没什么门槛。

o1 是如何实现“像人类一样思考”的？

过去的 AI 擅长“快思考”——快速、自动、凭直觉反应。而 o1 的突破在于引入了“慢思考”能力。它通过自我博弈强化学习（Self-play RL），把复杂问题拆解成多个步骤，一步步深入分析。这种“像人类一样思考”的能力，让它在医学研究、金融决策、科学探索等领域有了无限的想象空间。

从 API 调用 o1 模型

如果你有开发需求，也可以通过 API 调用 o1。目前提供了两种型号： - **o1-preview**：预览版，面向跨领域的复杂推理任务，价格较高。 - **o1-mini**：迷你版，更快更便宜，特别擅长编码、数学和科学类问题。

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