OpenAI新模型o1与o1 pro对比测试：哪款更值得投资？

OpenAI近期在“12 Days of OpenAI – Live updates”活动中发布了o1和o1 pro两款AI模型，并推出了200美元的ChatGPT Pro订阅服务，提供无限访问权限。关于这两款模型的能力，外界众说纷纭，我不禁想问：这笔投资是否值得？为了找到答案，我将这两款模型在六项具有挑战性的任务中进行了对比测试。本文将深入探讨它们的优势、劣势以及整体表现。通过阅读，你将清楚地了解200美元的ChatGPT Pro订阅是否适合你！

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目录

1. 挑战1：解决斑马问题
2. 挑战2：找不同
3. 挑战3：解决数学问题
4. 挑战4：分析文章
5. 挑战5：图像生成
6. 挑战6：创建逻辑流程图
7. 结果对比：o1 vs o1 pro
8. 总结

挑战1：解决斑马问题

作为o1和o1 pro的第一项测试，我选择了一个来自某网站的斑马问题（难度：困难）。看看哪款模型能更好地解决它！

提示：
解决以下斑马问题：

o1的响应：
提供的解决方案不正确。

o1 pro的响应：
提供的解决方案正确。

观察：
o1 pro的响应时间比o1长。o1未能解决问题，而o1 pro成功解决。

结论：
o1：失败 | o1 pro：成功

挑战2：找不同

提示：
在两幅图片中找到3处不同。

o1的响应：
1. 手中物品：左图中她拿着勺子，右图中她拿着冰淇淋。
2. 发饰：左图中她的头发是普通的，右图中她戴了一个粉色蝴蝶结。
3. 背景物品：左图中她身后的架子上有一台绿色缝纫机，右图中缝纫机被替换为一个简单的绿色盒子。

观察：
只有第二处不同（发饰）是正确的，其他两处不正确。

o1 pro的响应：
1. 发饰：右图中她戴了一个粉色蝴蝶结，左图中没有。
2. 手中物品：左图中她拿着勺子，右图中她拿着冰淇淋。
3. 冰淇淋碗中中间一勺的颜色：左图中是粉色，右图中变为白色。

观察：
只有第一处不同（发饰）是正确的，其他两处不正确。

结论：
o1和o1 pro都未能正确完成任务，但o1的响应速度更快。

挑战3：解决数学问题

提示：
解决以下数学问题：

o1和o1 pro的响应（相同）：
两者都提供了正确答案，但o1的响应速度更快。

结论：
o1：成功 | o1 pro：成功

挑战4：分析文章

提示：
阅读以下文章，总结构建Wikipedia数据向量数据库的关键步骤：
文章链接

o1的响应：
提供的总结较为笼统，缺乏技术细节。

o1 pro的响应：
提供的总结更接近文章的实际内容，包括使用特定库（如LangChain和OpenAI嵌入）、加载Wikipedia数据、使用Chroma作为向量数据库，以及实现高级RAG组件（如查询重述、文档相关性评分和Web搜索集成）。

结论：
o1：一般 | o1 pro：优秀

挑战5：图像生成

提示：
生成一张猫的图片。

o1和o1 pro的响应：
两者都未能生成图片，表明这两款模型不支持图像生成功能。相比之下，GPT-4o成功生成了图片。

结论：
o1：失败 | o1 pro：失败

挑战6：创建逻辑流程图

提示：
创建一个展示Agentic AI中反思模式的流程图。

o1和o1 pro的初始响应：
两者都提供了不完整的流程图。

更新后的提示：
以下是反思模式的步骤：
1. 生成初始输出
2. 自我审查/批评输出
3. 识别错误、漏洞或改进领域
4. 提出改进建议
5. 修订/优化输出
6. 重复步骤2-5，直到获得满意结果

o1的响应：
提供了实际的流程图。

o1 pro的响应：
仅提供了正确的内容，未生成流程图。

结论：
o1：成功 | o1 pro：一般

结果对比：o1 vs o1 pro

| 挑战 | 结论 |
|------|------|
| 斑马问题 | o1 pro成功，但速度较慢 |
| 找不同 | 两者表现不佳 |
| 数学问题 | 两者均成功，o1更快 |
| 分析文章 | o1 pro提供更多深度 |
| 图像生成 | 两者均失败（GPT-4o成功） |
| 创建逻辑流程图 | o1胜出，提供了实际流程图 |

总结

o1 pro在复杂问题解决和深度理解方面略胜一筹，尤其是在解决斑马问题和分析技术文章等任务中表现出色。然而，o1在简单任务中表现更快，且在某些情况下（如创建流程图）表现更好。总体来看，o1 pro在复杂或技术性挑战中更具优势。

然而，考虑到OpenAI不断优化这些模型，建议在做出最终决策前等待进一步更新。OpenAI可能会在未来为200美元的ChatGPT Pro订阅计划增加更多功能。

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作者：Nitika Sharma
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