OpenAI發布2款o1系列新模型!推理能力大勝GPT-4o,可解決複雜數學、編碼難題
OpenAI發布2款o1系列新模型!推理能力大勝GPT-4o,可解決複雜數學、編碼難題

OpenAI於9月12日在官網宣布推出代號Strawberry的新一代AI模型系列,正式名稱為OpenAI o1。其為一組強化推理能力的生成式AI,具備科學、數學和編程等領域的複雜任務處理能力。

首批發布的模型包括o1-preview,以及針對代碼生成的o1-mini,現已於ChatGPT及API平台上推出,企業版和教育版用戶下週可獲得存取權限。

ChatGPT Plus 和 Team 用戶已可在ChatGPT中訪問o1模型,但o1-preview每週可發送30條消息,而o1-mini則為50條,使用上仍有一定限制。

推理能力碾壓GPT-4o,擅長數學與編碼

OpenAI指出,o1系列模型的核心特點是推理能力顯著增強,o1能在回答前花更多時間進行推理,不但能考慮問題的各個部分,更能「思考」並自我檢查,以達到更準確的答案。

在技術測試中,o1在國際數學奧林匹克資格賽的正確解題率高達83%,前代模型GPT-4o僅為13%。此外,o1在編程競賽平台Codeforces中的表現達到了89百分位,超越了多數參賽者。

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據OpenAI測試,o1的數理能力遠超o1 preview跟4o(左);o1編碼能力同樣超群(中);博士等級科學測試甚至更勝人類專家(右)。

安全性方面,OpenAI衡量安全性的方法是測試使用者試圖越獄(繞過安全規則)時,模型將如何繼續遵循安全規則。在最嚴格的越獄測試之一中,GPT-4o得分為22(滿分100),而o1-preview模型得分為84分。

至於適用對象,若使用者欲解決科學、編碼、數學和類似領域的複雜問題,o1的推理能力可能特別有用。例如,醫療研究人員可使用o1來註釋細胞定序數據,物理學家可使用o1來產生量子光學所需的複雜數學公式等等。

推理超群,收費也超群

儘管推理能力大升級,但o1的收費也隨之增加。據OpenAI定價,o1-preview在API中的使用費用為每百萬個輸入token 15美元,輸出token則高達60美元,輸入成本是GPT-4o的3倍(每百萬個輸入 token 5美元),輸出成本則是4倍(每百萬個輸出token 15 美元)。

o1-mini 作為一款速度更快、價格更低的推理模型,相較o1-preview便宜 80%,特別適合需要推理但不需廣泛世界知識的應用場景。OpenAI 表示,o1-mini在準確生成和調試複雜代碼方面表現出色,可與o1-preview 相媲美。

由於目前版本仍在測試階段,o1在ChatGPT中的使用也受到限制,o1-preview每週限30條消息,o1-mini則限50條。模型的部分功能,如瀏覽網頁和文件分析,暫時未開放使用,而其圖像分析功能也因需進一步測試而未開放。

儘管在特定應用中具有優勢,o1仍有局限性。據《Tech Church》報導,模型有時需要超過10秒的時間才能回答問題,且仍可能產生幻覺。OpenAI也指出,o1在部分遊戲如圈圈叉叉(井字棋)中表現不穩定,並且經常不願承認自己無法回答的情況。

延伸閱讀:OpenAI新產品「草莓」將登場!這款新模型曾掀公司大內鬥,為何強到連研究員都害怕?

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

資料來源:《OpenAI》、《Tech Church》

關鍵字: #AI #openai #ChatGPT
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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