OpenAI推出了完整版 o1 模型，并新增了月费为 200 美元的 ChatGPT Pro 会员

o1 模型完整版相较于之前的 o1-preview 版本，在智能能力上有了显著提升，特别是在编程能力方面。同时，它能够根据问题的难度智能调节响应速度，简单问题响应速度更快，只有在面对真正困难的问题时，才会花更长的时间思考。此外，o1 模型完整版还新增了图像识别功能，在演示中，OpenAI 研究员上传了一张手绘的热力学草图，o1 能够从草图中识别一些具体的数据，并进行了多模态的推理。不过，一些对于高阶用户可能很重要的功能，目前仍然在开发中，包括网页浏览、文件上传、结构化输出、函数调用等。

OpenAI 的测试显示，o1 模型比 o1 预览版出现重大错误的概率低了大约 34%，思考速度提高了约 50%。这一进步让用户对 o1 模型完整版充满了期待。

OpenAI 推出的 ChatGPT Pro 订阅服务，每月费用为 200 美元，可以无限使用 OpenAI 的 o1、GPT-4o 以及 Advanced Voice 模式等等。此外，ChatGPT Pro 订阅服务用户还可以独家享受特别版本 o1 模型，该版本使用更多计算资源来为最难的问题提供最佳答案（称为 o1 pro 模式）。

OpenAI 的这一系列动作，标志着人工智能领域又向前迈进了一大步。在未来的日子里，我们期待 OpenAI 能带给我们更多的惊喜和创新。

OpenAI 的 o1 完整版在基础智能能力上有显著提升，尤其是编程能力。通过一系列测试显示，o1 模型比 o1 预览版出现重大错误的概率低了约 34%。这意味着在处理复杂的编程任务以及其他需要高智能能力的场景中，o1 完整版更加可靠和准确。在发布会上，Sam Altman 以模型解决数学竞赛题、编程竞赛题和博士级别的科学问题的能力，展现了新模型的高水平。基础智能能力的进步，不仅在解决高难度问题上有优势，也会让模型的日常表现更加出色。

o1 完整版在响应速度方面更加智能，对于简单问题，响应速度更快。在 o1-preview 发布后，很多用户反馈 “慢思考” 速度过慢，即使是简单问题也需要较长时间思考。而新的 o1 模型解决了这个问题，现在向 o1 提一个简单的问题，它会迅速回答，只有在面对真正困难的问题时，才会花更长的时间思考。在演示中，研究人员向模型提了一个问题：列出公元 2 世纪罗马帝国的统治者，包含其在位时间和成就。o1 模型大约使用 18 秒左右对这个问题进行了回答，相较于一般会直接回答的 4o 模型，反应速度仍然偏慢，但比起 o1-preview 模型，其思考速度提升了约 60%。OpenAI 的人工研究显示，总的来说 o1 模型的思考速度较之 o1-preview 提高了约 50%。

o1-preview 版本除了文字交流，没有其他交流方式。而在 o1 中，这个问题得到了部分解决，目前 o1 模型可以识别图像。在演示中，OpenAI 研究员上传了一张手绘的热力学草图，o1 能够从草图中识别一些具体的数据，并进行多模态的推理。不过，一些对于高阶用户可能很重要的功能，目前仍然在开发中，包括网页浏览、文件上传、结构化输出、函数调用等。

目前 o1 模型的 API 使用也还没有推出。但可以预见的是，未来将会推出一个有图形理解功能的 API 调用接口，这将为开发者提供更多的便利和可能性。

OpenAI 推出了每月 200 美元的 ChatGPT Pro 订阅服务，该服务为用户提供了对 OpenAI 旗下最佳模型和工具的大规模访问权限。其中包括无限制访问 OpenAI 最智能的模型 OpenAI o1 以及同系列较小模型 o1-mini、GPT-4o、类人的 ChatGPT 高级语音模式 Advanced Voice。此外，订阅用户还可以独家享受特别版本的 o1 模型，即 o1 pro 模式。

ChatGPT Pro 的 o1 pro 模式在数学、科学和编码等具有挑战性的机器学习基准测试中表现出色。它可以产生更可靠、更准确、更全面的回应，尤其是在数据科学、编程和案例法分析等领域。与 o1 和 o1-preview 相比，o1 pro 模式的主要优势在于可靠性更高。即使在四次尝试中四次全部能够正确回答问题的高标准要求下，o1 pro 模式的表现也明显强于 o1 和 o1-preview。o1 pro 模式使用更多的计算资源，能更深入地思考，并为最困难的问题提供更好的答案。对于研究人员、工程师和其他每天使用研究级智能的个人来说，ChatGPT Pro 提供了一种提高生产力的新方式，让他们能处于人工智能进步的前沿。此外，OpenAI 未来也会为 ChatGPT Pro 添加更强大、计算密集型的功能。

OpenAI 的 o1 完整版标志着 AI 技术的一次重大跃进。在准确率和响应速度上的提升，为用户提供了更好的体验。例如，在最近的美国数学邀请赛（AIME2024）中，o1 模型的准确率达到了 83.3%，大幅优于 o1-preview 的 56.7%。在编码任务中，o1 模型在 CodeForces 竞赛中的得分为 89.0%，显示出其在复杂编程任务中如同专业程序员般的能力。

o1 完整版的多模态能力使其在自然语言处理和计算机视觉的应用上表现得更加卓越，能够理解并生成结构化数据和复杂的交互信息。在处理简单问题时，反应时间显著缩短，为用户带来了更高的效率。这种进步不仅符合市场对高性能智能设备的期待，也提升了 OpenAI 的市场地位。

同时，o1 完整版的推出给竞争对手带来了挑战。在与 Google DeepMind、Anthropic 等公司的新产品竞争时，o1 无疑将构成强有力的对抗。其多模态功能和精准的数据处理能力，使其在行业中占据更为优势的地位。

o1 的技术原理对产业产生了深远的影响。目前认为 o1 模型的核心在于通过 RL 及 MCTS，将 CoT 能力内化进 LLM 中。在 o1 出现之前，CoT 能力更多是一种 Prompting 技巧，是独立于 LLM 之外存在的，而 o1 的价值在于将思维链的能力内化到了 LLM 中。

大模型训练的第一性原理表明，大模型的能力都来自于训练数据，体现某方面能力的训练数据密度越高，训练出的大模型这方面的能力就越强。o1 在逻辑推理能力上的突破，为人工智能在处理复杂问题时提供了新的思路。

o1 的出现也引发了对产业格局和创业公司的思考。一方面，训练算力和推理算力的比例会发生变化，这可能给创业公司带来新机会。另一方面，新范式的技术创新将带来新机会，但算力将是一个挑战。

OpenAI 的 o1 完整版被认为是 AGI 的一大进程，提高了 AI 的上限。从分级角度来看，它已经在 L2 的某些特定任务下实现了人类高阶的智能水平，代表着整个行业巨大的进步。

o1 的出现可能带来新的创业机会。大模型的算力重心可能逐渐从训练阶段转向推理阶段，研究中心也可能逐渐由自监督预训练范式转向强化学习范式和对齐阶段。

o1 的广泛应用仍面临一些挑战，尤其是在生成多样化 CoT 数据方面，如何平衡技术创新与市场需求仍需探索。但总的来说，o1 的潜在应用将越来越广，创业者若能把握这一波趋势，无疑会在未来的 AI 市场中占据一席之地。