OpenAI o1 非 GPT-4o 直接进化，在成本与性能上妥协

• 新模型发布：OpenAI推出了新模型OpenAI o1的两大变体——o1-preview与o1-mini，这些模型在设计理念与实现细节上有许多值得探讨的地方。

• 推理能力强化：与GPT-4o不同，o1模型在强化“推理”能力的同时，进行了成本与性能上的权衡。

• 训练思维链：新模型被视为思维链提示策略的深化，通过强化学习算法训练，使模型在高效利用数据的同时，能够熟练运用思维链进行深度思考。

• API文档细节：OpenAI的API文档提供了新模型设计权衡的详细信息，包括访问权限、系统提示限制、其他功能限制和响应时间。

• 推理Token：引入了“推理Token”，这些Token在API响应中不可见，但对驱动新模型的能力至关重要。

• 隐藏的推理Token：推理Token在API调用中处于隐藏状态，用户需要为这些Token支付费用，但无法得知其具体内容。

• 示例解读：OpenAI提供了一些示例，展示了模型在ChatGPT用户界面下的思维链能力。

• 推理模型的未来：社区正在探索这些模型的最佳应用场景，并期待其他AI实验室能够跟进，利用各自独特的模型版本复现并深化这些思维链推理的成果。

文章深入剖析了OpenAI o1模型背后的设计理念，揭示了其在技术上的独特优势与不足，以及在实际应用中的潜力和挑战。

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