选AI比选对象还难！起名黑洞OpenAI的新模型，到底怎么选？

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如果你最近关注AI新闻，可能会被各种层出不穷的新模型搞的眼花缭乱。
尤其是堪称「起名黑洞」的OpenAI，命起名来可谓是是毫无章法。
即便是AI圈的资深团队，在面对同时发布的o3、o4-mini、GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano时，也是蒙圈的。
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为了解决这个困扰，来自Every和DataCamp的团队在经过反复测试、来回切换模型，折腾了很多提示词后，得出了以下结论：

• o3：OpenAI最新的旗舰模型，也是最会「深度思考」的选手——专为自主复杂推理与工具调用设计。
  
• o4‑mini：效率发动机——速度快、价格低，对数学、视觉推理和成本敏感型开发任务表现惊人。它不是明星旗舰，也不是基准霸主，但凭借效率优势，完全可以承担一般的任务。
  
• GPT‑4.1：API专用的主力干将——指令遵循严谨，长上下文记忆出众。
  

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接下来，看看这三款模型的新特性、各自擅长什么，以及在Every团队的工作流中，它们实际表现如何。
o3OpenAI最强推理模型

o3是OpenAI最新的前沿模型，旨在提升其在编码、数学、科学与视觉感知等复杂任务上的推理能力。
它也是首个具备自主工具调用能力的推理模型，可使用搜索、Python、图像生成以及图像解读等工具来完成任务。
凭借这一能力，就让它在针对现实世界问题求解的高级基准测试中表现出色，而此前的模型往往难以胜任。
OpenAI 特别强调了o3相较于o1的显著提升，并将其定位为迄今为止功能最强、适用面最广的模型。
o3不只是像GPT‑4o那样会用工具、能看图——它还能把这些工具和图像融入自己的推理过程。
o3的优势

• 工具调用
o3既懂得如何使用单个工具，也知道如何把多种工具串联起来，并在关键时刻切换方案。
假设你上传一张月度销售图表，它可能先用OCR提取数据，再写Python代码计算同比增长，随后检索行业基准为结果提供背景——一气呵成。
在单条回复中，它最多可调用600次工具，边执行边自我优化；一旦出现问题，也能迅速调整方向。就像一位自驱的分析师，随身携带瑞士军刀，而且知道什么时候该用哪一把刀。
• 视觉推理
o3会带着真实语境去深度解析图像。其他模型也许只会说「这是一幅描绘女性的画」，而o3会放大画角，读出画家签名，查出画作悬挂的博物馆，并为你讲述其所属艺术流派的历史。
o3的技术创新

性能大幅跃升绝非偶然。OpenAI团队通过多项突破，才拿出了如此漂亮的成绩单：
• 扩展强化学习

OpenAI发现，只要在强化学习阶段提升算力投入，模型效果就能显著提升，这与GPT系列在监督预训练里的「越算越强」规律如出一辙。不同的是，此时的o3并非优化「下一词预测」，而是通过最大化强化学习奖励来学习，且常在工具增强环境中训练。
实质上，OpenAI把强化学习当成了「放大版预训练」：训练更久、用更多算力，结果也更好。由此解锁了长期规划与序列推理等能力，例如竞技编程、多步数学证明。再配合工具调用，性能增益更加明显。
• 动态视觉推理

o3在视觉推理上同样大幅跃进。它不仅能理解图片，还把图像直接纳入推理循环——解释、操作、反复查看都不在话下。因而在科学图表、数学示意图，甚至通过照片排定日程等任务上表现突出。
核心做法是：在整个推理过程中始终保留原图。
与传统「生成文本描述后就丢图」的做法不同，o3可借助工具随时放大、旋转、重看图像任意区域，使推理更灵活，也能处理更凌乱的视觉输入，如模糊白板、手绘草图或会议日程照片。
举个例子，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——既要解析视觉布局，又得实时应用约束条件。
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比如，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」。
虽然只是小测试，但结果令人惊喜，因为我们并未提供太多线索。
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• 更优成本效率

更令人意外的是，o3 的性价比也更高：在相同推理成本下，它交出了更好的成绩。这或许得益于架构级优化，提高了 Token 吞吐量并降低了延迟。
自 Deepseek‑R1以ChatGPT仅几分之一的成本取得高性能以来，成本一直是热门话题，而 o3 的表现显然再次推高了业界预期。
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o4‑mini小巧、敏锐，却实力惊人

o4‑mini是OpenAI o系列推理模型的最新成员。
它针对速度、低成本以及工具增强推理能力进行了优化，提供200 000 Token的上下文窗口，并可输出最多100000个Token，性能与o3、o1相当。
在工具层面，o4‑mini兼容Python执行、网页浏览和图像输入，可接入OpenAI的标准接口（包括 Chat Completions 和 Responses）。支持流式输出、函数调用及结构化输出，但暂不支持微调和嵌入（Embeddings）。
o4‑mini兼顾「量」和「质」：面向普通用户的每日消息上限达150条，而o3的上限是每周50条；在数学、编程和高视觉负载任务上，它以更快速度、极低成本，达到接近o3的性能。
虽然o3仍然是OpenAI最强的推理模型，但o4‑mini可以使用十分之一不到的费用获得o3大部分的性能。
o4‑mini的优势

• 体积虽小，威力十足
要分析海量数据，或汇总凌乱的研究表格？o4‑mini轻松应对——筛选洞见、编写结构化查询语言（SQL）、检索数据，并将结果绘制成可交互图表。
o3也许要十几步推理、付出不菲的token成本，而o4‑mini直截了当，给你既简洁又合理的答案。
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• 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。
生成分析报告时，它可以一次完成：拉取CSV，用Python清洗并制图，上网查找行业宏观数据进行对比，最后输出Markdown报告；整个过程无需承担o3的计算开销。
o4‑mini与o4‑mini‑high

打开ChatGPT应用，你会发现有o4‑mini和o4‑mini‑high两种选择。
顾名思义，o4‑mini‑high就是通过更多推理算力的投入，来换取更佳表现。
这意味着o4‑mini‑high相比于o4‑mini：

• 会在内部花费更多时间处理每个提示词；
  
• 通常能生成更高质量的输出，尤其是多步任务；
  
• 但响应速度更慢，且可能消耗更多Token。
  

如果你更看重速度，o4‑mini或许更合适。若任务需要复杂推理（尤其涉及代码或视觉输入）、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。
实测表现

接下来，对o4‑mini分别在数学和编码场景下进行测试。
• 数学
首先，给它一道看似简单、却常常难住语言模型的计算题。
目的不是测它的基础算术，而是想看看它会如何解题：一步步推理，还是调用像计算器这样的工具。
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第一次回答错了。于是，直接提醒它要使用计算器。
第二次虽然算对了，但仍有两个问题：

• 它把答案称为「约等于」，可这道减法题根本不用任何估算。
  
• 从推理过程能看出它并未真正调用计算器，尽管输出里写着「计算器显示」，这与实际计算方式不符。更离谱的是，它还去搜了网页，而这种基础题完全无需联网查询。
  

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随后又给了它一道更有挑战性的数学题，这回表现就稳多了。
模型反应迅速，用一小段Python脚本就解出了答案，而且还能在思维链里直接看到代码。能把代码公开为推理过程的一部分，确实相当实用。
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• 生成p5.js游戏
在这个测试中，选用算力更高的o4‑mini‑high。
提示词：给我做一款引人入胜的无尽跑酷游戏。关键操作说明显示在屏幕上。p5.js场景，不要HTML。我喜欢像素风恐龙和有趣的背景。
第一次生成的结果：
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有些地方我想调整，于是再次进行提示：

• 画一只更像样的恐龙——那东西一点也不像恐龙。
  
• 让玩家按下任意键再开始游戏——不要一启动就自动开始；同时确保所有操作说明仍然显示在屏幕上。
  
• 游戏结束后，让玩家可以重新尝试。
  

第二次生成的结果：
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这次好多了，但这只「恐龙」看起来还是像一台老式电影摄像机。
GPT‑4.1为精准而生，不为「氛围」服务

目前GPT‑4.1只通过API向开发者开放，目标是以毫不妥协的精准度执行细致入微的指令。
它没有4.5等前辈那种「梦幻」气质，却更加结构化、可靠且一致。可以把它当作OpenAI面向特定开发任务的高负荷「劳模」，而非发散创意的灵感源泉。
GPT‑4.1的优势

• 遵循复杂指令
GPT‑4.1处理任务就像经验老到的领航员。
比如你正在写一个食谱生成器，并且把所有的要求都写在了一个提示词里——以Markdown输出、避开特定话题、按指定顺序列出烹饪步骤，并附上钠含量等关键指标。
旧版模型可能会漏掉步骤或乱了顺序，而4.1会严格遵照你的路线，哪怕十分漫长、全是弯弯绕绕。
这带来了两大好处：写提示词的时间更短，处理模型输出的时间也更短。
• 记忆力惊人
上下文窗口从128000个token扩大到1000000个token，比GPT‑4o足足多出了8倍。
你只需一次性设定语气或结构，它便能在多轮对话中持续遵循，无需每次从头设置。
这让很多实际场景变得可行：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，全程无需分块或摘要。
• 结构化输出
GPT‑4.1就像自驾游里那个「只要路线明确就特别好相处」的朋友。给它清晰的行程表，它就执行得又准又快。
可如果抛给它「氛围」式的提示词，比如「能不能让这个食谱App像走进一家温馨的地下酒吧？」，它可能立刻就想回家。
GPT‑4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano

如果你想在编码、指令遵循以及长上下文任务上获得最优综合表现，就选GPT‑4.1。它能胜任复杂的编码工作流，也能在单条提示词中处理大体量文档。
GPT‑4.1 mini属于中端选项，延迟和成本更低，却几乎具备与完整版相同的能力。在多项基准（包括指令遵循和图像推理）中，它能追平甚至超越GPT‑4o。
GPT‑4.1 nano是系列中体积最小、速度最快、成本最低的模型（0.1美元/百万Token），面向自动补全、分类，以及从长文档中抽取信息等任务。虽然它的推理和规划能力不如更大的模型，但对于某些任务来说，这已经足够用了。
与完整版的GPT‑4.1一样，mini和nano都支持100万Token的上下文窗口。
对比竞品的表现

• GPT-4.1 vs Claude 3.7 Sonnet

根据测试，在代码的优雅度和结构性方面，Claude 3.7 Sonnet仍是首选，尤其体现在整体风格一致性和用户界面表现上。
不过，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

就目前观察，o4‑mini正逐渐成为开发者在有限预算下追求速度、可靠性与视觉处理能力时的「平价首选」。而2022年11月发布的GPT‑3.5，如今已经显得有些「过气」了。
参考资料：https://every.to/context-window/vibe-check-openai-s-o3-gpt-4-1-and-o4-mini
https://www.datacamp.com/blog/o4-mini
https://www.datacamp.com/blog/o3-openaihttps://www.datacamp.com/blog/gpt-4-1