OpenAI模型大乱斗：o3、GPT-4.1、o4-mini，谁才是你的菜？

为什么OpenAI的模型命名如此混乱？

如果你最近关注AI模型，肯定被OpenAI发布的各种模型搞得一头雾水，比如o3、o4-mini、GPT-4.1等。为了帮助大家理清思路，本文将深入剖析这三款模型的特性和适用场景，让你不再迷茫。

o3：OpenAI最强推理模型，擅长什么？

o3是什么？

o3是OpenAI最新的旗舰模型，也是目前最强大的推理模型。它专为自主复杂推理和工具调用设计，擅长编码、数学、科学与视觉感知等复杂任务。

o3有哪些优势？

• 工具调用： o3可以灵活使用各种工具，包括搜索、Python、图像生成和图像解读等，从而完成复杂的任务。它能够串联多种工具，并在执行过程中自我优化，就像一位拥有瑞士军刀的自驱分析师。在单条回复中，o3最多可以调用600次工具。
  • 举例： 你上传一张月度销售图表，o3可以先用OCR提取数据，再写Python代码计算同比增长，然后检索行业基准，为结果提供背景。
• 视觉推理： o3能结合真实语境深度解析图像。与只能简单描述图像的模型不同，o3可以放大图像细节，识别画家签名，查找画作所属博物馆，并讲述其艺术流派的历史。
  • 举例： 给o1看一幅粗糙草图，问“这将绘制哪种分形？”，o1答错了，而o3直接命中了“龙形曲线”。

o3的技术创新体现在哪里？

• 扩展强化学习： OpenAI发现，在强化学习阶段提升算力投入，可以显著提升模型效果。o3通过最大化强化学习奖励来学习，尤其在工具增强环境中训练，从而解锁了长期规划与序列推理等能力。
• 动态视觉推理： o3在整个推理过程中始终保留原图，借助工具随时放大、旋转、重看图像任意区域。这使得推理更灵活，能够处理模糊白板、手绘草图或会议日程照片等复杂的视觉输入。
  • 举例： OpenAI让o3读取一张低清晰度的演出排期照片，并规划一份在每场活动之间留出10分钟休息的行程。
• 更优成本效率： 在相同推理成本下，o3表现更出色，这可能得益于架构级优化，提高了 Token 吞吐量并降低了延迟。

o4-mini：小身材，大能量，性价比之选？

o4-mini是什么？

o4-mini是OpenAI o系列推理模型的最新成员，它针对速度、低成本和工具增强推理能力进行了优化。虽然体积小巧，但实力惊人。

o4-mini有哪些优势？

• 体积虽小，威力十足： o4-mini能够轻松应对海量数据分析和凌乱的研究表格汇总等任务。它可以筛选洞见、编写SQL查询、检索数据，并将结果绘制成可交互图表。
• 工具齐全，算力更省： o4-mini提供与o3同级别的完整工具箱，包括Python、网页浏览、图像分析与生成等。在生成分析报告时，它可以一次完成数据拉取、清洗、制图、行业数据对比和Markdown报告输出，而无需承担o3的计算开销。
• o4-mini vs o4-mini-high： o4-mini-high通过投入更多推理算力来换取更佳表现，生成更高质量的输出，尤其是在多步任务中。如果你更看重速度，o4-mini更合适；如果任务需要复杂推理、更长上下文，或对精度要求极高，那么o4-mini-high更有可能给出更好的结果。

o4-mini的实测表现如何？

• 数学： 在一道需要使用计算器的数学题中，o4-mini第一次回答错误，提醒后第二次虽然算对了，但推理过程显示它并未真正调用计算器。在更具挑战性的数学题中，o4-mini表现更稳，用Python脚本快速解出了答案。
• 生成p5.js游戏： 在生成无尽跑酷游戏的测试中，经过两次调整提示词，o4-mini-high生成了一个基本可玩的游戏。

GPT-4.1：精准执行指令的专家？

GPT-4.1是什么？

GPT-4.1目前只通过API向开发者开放，它以毫不妥协的精准度执行细致入微的指令，适合特定开发任务。

GPT-4.1有哪些优势？

• 遵循复杂指令： GPT-4.1能够严格遵照用户设定的路线，即使提示词非常复杂。这可以节省编写和处理模型输出的时间。
  • 举例： 在编写食谱生成器时，GPT-4.1可以按照指定格式（如Markdown）、避开特定话题、按指定顺序输出烹饪步骤，并附上关键指标。
• 记忆力惊人： GPT-4.1的上下文窗口从128000个token扩大到1000000个token，这意味着它可以一次性处理完整日志、为代码仓库建索引、顺畅运行多文档法律流程，或分析长篇内容。
• 结构化输出： 只要给GPT-4.1清晰的指令，它就能执行得又准又快。但如果给它“氛围”式的提示词，它可能无法很好地理解。

GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano有什么区别？

• GPT-4.1： 在编码、指令遵循和长上下文任务上表现最优。
• GPT-4.1 mini： 延迟和成本更低，但几乎具备与完整版相同的能力。
• GPT-4.1 nano： 体积最小、速度最快、成本最低，适合自动补全、分类和信息抽取等任务。

GPT-4.1与竞品相比表现如何？

• GPT-4.1 vs Claude 3.7 Sonnet： 在代码的优雅度和结构性方面，Claude 3.7 Sonnet仍是首选，但只要提示词范围清晰且具体，4.1在执行指令能力上已大幅拉近差距。
• o4-mini vs GPT-3.5： o4-mini正逐渐成为开发者在有限预算下追求速度、可靠性和视觉处理能力时的“平价首选”。

总结：如何选择适合你的模型？

• o3： 适用于需要深度推理和工具调用的复杂任务。
• o4-mini： 适用于对速度、成本敏感的任务，以及一般的日常任务。
• GPT-4.1： 适用于API开发，需要精准执行指令和处理长上下文的任务。

我认为：OpenAI的模型发布策略，真是让人摸不着头脑！又是o3，又是GPT-4.1，又是mini又是nano，简直是“剪不断，理还乱”。但这背后，也反映出AI技术日新月异的发展速度，以及OpenAI不断探索不同模型能力边界的尝试。正如那句老话所说：“横眉冷对千夫指，俯首甘为孺子牛。” OpenAI或许正在用这种略显混乱的方式，为我们带来更强大的AI工具。

#GPT4.1