O3-miniとO1を比較してみた

🌟 1. はじめに 🚀 1.1 背景 近年、人工知能（AI）の進化は目覚ましく、特に自然言語処理（NLP）分野では大規模言語モデル（LLM）の革新が進んでいます。OpenAI はこの分野のリーダーとして、さまざまな用途に対応する推論モデルを開発してきました。中でも o3 シリーズ、o1 シリーズ、GPT-4o は、それぞれ異なる特徴と用途を持つモデルとして注目されています。 🔬 o3 シリーズ 特徴: STEM（科学、技術、工学、数学）分野の推論能力を強化 ラインナップ: 軽量な「o3-mini」と高精度モードの「o3-mini-high」 用途: 数学やプログラミングなど、教育機関や中小規模プロジェクト向け 🔧 o1 シリーズ 特徴: STEM に限らず幅広いタスクに対応可能な汎用モデル ラインナップ: 軽量版「o1-mini」、標準版「o1」、最上位モデル「o1-pro」 用途

[Keisuke69]

モデルの使い分けがどんどん小難しくなる

[Kukri]

細分化しすぎ。２－３個にまとめてほしい

[misshiki]

“推論モデルの 性能、コスト、利用制限、最大トークン数 などの観点から比較・分析し、ユーザーが自分のプロジェクトやニーズに合ったモデルを選択するための指針を示します。”

[enderuku]

Dyinglight 2をクリアするにはどうすればいいか聞いたらo1は強敵の具体例を挙げてある程度現実的な攻略法を提示したがo3はそもそも根本的なゲームシステムを誤解したまま解説して尚且つふわっとしたことしか言わなかった