OpenAI的o1模型系列以其独特的“深思熟虑”能力而闻名，它们在提供答案前会花费更多时间进行思考。这意味着，与早期模型相比，o1系列在处理科学、编程和数学等领域的复杂问题上更为出色，这主要归功于先进的OpenAI o1参数设置。
OpenAI的新o1模型系列在数学、科学和编程领域的难题解决上表现出色，超越了之前的版本。o1-preview模型能够处理高级任务，解决了93%的AIME数学问题，并在科学基准测试中超越了人类专家。o1-mini模型以80%的成本提供强大的编程能力，使其成为开发者可负担的工具。o1模型还通过改进的安全措施，确保了负责任的AI使用，同时为研究人员、开发者和教育工提供了增强的问题解决能力。
o1-preview模型经过训练，能够在面对难题时退一步进行深入思考，类似于人类在面对难题时的行为。它们会考虑不同的方法，提炼自己的想法，甚至在过程中纠正自己的错误。这种深层次的思考使它们能够解决旧模型无法处理的问题。
在编程领域，o1模型可以帮助开发者构建和执行多步骤工作流程，使工作变得更加高效。在编写谜题方面，o1模型同样表现出色，能够生成和调试复杂的代码。此外，o1模型还能够理解和生成HTML Snake游戏代码。
为了展示o1模型与早期GPT-4o模型相比的优势，OpenAI让它们通过了包括人类考试和机器学习基准测试在内的一系列艰难测试。结果表明，o1在大多数需要推理的任务上超越了GPT-4o。
在针对美国顶尖高中生的极具挑战性的数学考试AIME（美国邀请数学考试）中，o1模型的表现尤为突出。GPT-4o模型解决了大约12%的问题，而o1模型在仅尝试一次的情况下解决了74%的问题。当允许模型多次尝试并取最常见的答案时，其得分达到了83%。使用更先进的方法，o1模型的得分甚至达到了93%，解决了大约13.9个问题中的15个。
o1模型还在GPQA-diamond基准测试中接受了评估，这是一个测试化学、物理和生物学知识的艰难基准。OpenAI甚至邀请了拥有博士学位的专家来回答这些问题。结果显示，o1模型超越了这些人类专家，成为第一个在该基准测试中做到这一点的AI模型。
在Codeforces等编程竞赛中，新模型达到了89百分位，显示出它们能够轻松生成和调试复杂代码的能力。
o1模型还在其他领域显示出了显著的改进，包括理解视觉信息（视觉感知）。这意味着o1模型能够分析视觉数据并回答有关问题，这是AI向前迈出的一大步。
OpenAI还推出了o1-mini，这是一个更小、更快、更实惠的o1-preview模型版本，特别擅长编程任务。它比o1-preview模型便宜80%，对于需要强大推理能力的开发者来说，这是一个不破坏预算的好选择。
这些新模型对于处理复杂问题的任何人都是游戏规则改变者：研究人员和科学家可以利用它们来注释细胞测序数据或生成量子物理等领域所需的复杂公式；开发者可以更容易、更高效地构建和执行多步骤工作流程；学生和教育工可以利用它们探索数学和科学中的挑战性概念。