OpenAI推出了一个全新的模型系列，称为“OpenAI o1”，其架构不同于之前的GPT（生成式预训练变换器）。因此，将其称为GPT o1是不准确的。o1模型专为复杂的推理和问题解决任务而设计，特别是在代码生成方面表现出色。与其前辈GPT-4o和GPT-4o mini不同，o1在生成输出之前会花费更多时间进行链式思维（Chain of Thoughts）的推理和输入处理，这对需要深入理解上下文和逻辑的编码挑战尤其有利。根据OpenAI的说法，该模型在应对具有挑战性的基准任务时表现得如同博士生一般。

该模型的运行方式与前几代有所不同，它可能需要长达30秒的时间进行推理，因此在对话交互中可能没有那么高效。在提示中给予全面的上下文和指示可能比后续提示效果更佳。

当谈到OpenAI o1的编程能力时，早期用户在Reddit和Twitter（X）上的反馈好坏参半。许多用户报告称，相较于GPT-4o，o1在推理能力上有相当不错的提升，而一些人则认为这种热度不会持续超过几周。GitHub Copilot的博客指出，o1-preview的推理能力使其能够更深入地理解代码的约束和边缘情况，从而产生更高效、更高质量的结果。我们还需要等待全面发布后才能得出最终的结论。下面可以看下早期用户给出的投票结果：

性能指标

以下是基于独立（和非正式）的评估，对各AI模型在推理能力、上下文处理、速度和错误纠正方面的性能指标（感谢：Aider、GitHub、Reddit）的总结。

技术规格

下表展示了不同模型在各项推理基准测试中的表现，o1mini遥遥领先。

从上述表格可以看出，o1相较于GPT-4o在推理和偏见检测能力上有了明显的提升。特别是在需要复杂推理和上下文处理的编码任务中，o1表现出色，推理深度和代码质量得到了众多用户的好评。然而，由于这是早期用户的反馈，完整的结论还需等待更广泛的测试和评估。

到具体的编程方面，三个模型的差距有多大呢？从具体的编程例子看下几个主流模型GPT4o、O1、Claude3.5的差别

示例 1：生成简单函数
提示：“编写一个 Python 函数，该函数接受一个整数列表并返回列表中所有偶数的总和。该函数应处理空列表和仅包含一个元素的列表。”

OpenAI o1：模型生成了一个简洁高效的函数，符合提示中指定的所有要求。它优雅地处理了边缘情况，并为变量提供了清晰的名称，便于理解。
GPT-4o：生成的函数正确，但包含了不必要的注释和验证检查，使代码比必要的更长。尽管该函数正常工作，但冗余的代码可能会让用户感到困惑。
Claude 3.5 Sonnet：模型生成了一个简单且结构良好的函数，有效地满足了提示要求。它使用了清晰的变量名称、最少的注释，并通过简单循环遍历列表，使代码易于阅读和理解。

示例 2：调试代码
提示：“调试此 JavaScript 函数，以从字符串中移除所有元音 function removeVowels(str) {

return str.replace(/[aeiou]/gi, ”);

}”

OpenAI o1：在仔细分析提供的代码后，o1迅速识别出问题并建议了一个完美的修正版本。解决方案简洁高效，直接解决了问题。
GPT-4o：虽然模型正确地识别了代码中的错误，但建议的修复过于复杂，并包含不必要的更改。尽管修正的版本功能正常，但可能会让寻找简单解决方案的用户感到困惑。
Claude 3.5 Sonnet：模型准确找出了代码中的错误，并提供了清晰简洁的修正建议。所建议的解决方案易于理解和实施，使其用户友好且有效。

示例 3：编写单元测试
提示：“为一个接受字符串列表作为输入并返回一个新列表（只包含那些回文字符串）的函数开发一系列单元测试。该函数应处理空列表和仅包含一个元素的列表。”

OpenAI o1：模型生成了一套综合的单元测试，涵盖了各种场景，包括边缘情况。这些测试结构良好，易于阅读，并确保函数的健壮性和可靠性。
GPT-4o：虽然生成的测试涵盖了一些基本情况，但它们缺乏全面性，并且遗漏了关键的边缘情况。这些测试虽然足够，但可能无法提供足够的信心，以保证函数在某些条件下的行为。
Claude 3.5 Sonnet：模型生成了一套结构良好且详尽的单元测试，有效地满足了提示要求。这些测试涵盖了广泛的场景，包括边缘情况，确保了函数的可靠性，使用户更容易信任该实现。

可以看出，三轮的测试里，GPT4o是明显落败的，对于o1和claude3.5，都给出了不错的答案。可以看出Claude 3.5 Sonnet 仍然是 OpenAI o1 的强大竞争者，尤其在性价比方面，它的价格大约便宜四倍。

最后，如果想对比不同模型的差异，可以使用AIBox平台，一站式支持Claude3.5、GPT4o、O1模型。
https://aibox365.com