Ist das neue o1-Modell besser als GPT-4o?

Es ist Dezember – die Welt wird langsamer und in manchen Ecken schneit es. Aber OpenAI? Die fangen gerade erst an. In wahrer Festtagsstimmung starten Sam Altman und sein Team eine 12-tägige Geschenkaktion und das erste ist eine große Sache: OpenAI o1 – ihr bisher leistungsfähigstes Modell. Monatelang war GPT-4 das bevorzugte LLM für alles, aber jetzt ist o1 da, um die Dinge aufzurütteln. Was bringt es auf den Tisch? In diesem Blog werden wir OpenAIs o1 und GPT-4o für einige Aufgaben gegeneinander antreten lassen und sehen, welches Modell als Sieger hervorgeht. Lasst uns beginnen.

OpenAI o1 – Was ist neu?

Das neueste o1-Modell von OpenAI ist eine verbesserte Version des im September 1 veröffentlichten o2024-Preview-Modells. Es ist darauf ausgelegt, komplexere Aufgaben mit größerer Präzision und Geschwindigkeit zu bewältigen.

• Im Vergleich zu seinem Vorgänger o1-preview zeigt o1 eine bemerkenswerte Fähigkeit, bei einfacheren Problemen prägnanter zu denken. Seine Denkzeit ist proportional zum Schwierigkeitsgrad der Abfrage.
• Laut OpenAI übertrifft o1 seinen Vorgänger o1-Preview bei mathematischem Denken und Codierungsaufgaben deutlich.
• o1 verfügt über multimodale Fähigkeiten, was bedeutet, dass es mit Text, Bildern und Audio arbeiten kann, während die o1-Vorschau nur auf Text beschränkt war.

Erfahren Sie mehr: OpenAI o1 ist da: Das fortschrittlichste Modell steht zur VERWENDUNG bereit!

Wie greife ich auf o1 zu?

o1 ist in ChatGPT Plus verfügbar und ChatGPT Pro Plan. Es ist im kostenlosen Plan nicht verfügbar. Während der ChatGPT Pro-Plan unbegrenzte Chats mit o1 ermöglicht, erlaubt der Plus-Plan nur eine begrenzte Anzahl von Chats mit o1. So greifen Sie auf o1 zu:

• Gehen Sie zu ChatGPT und melden Sie sich bei Ihrem Pro/Plus-Konto an.
• Oben links auf dem Bildschirm können Sie unter der Modellauswahl das Modell auswählen, mit dem Sie arbeiten möchten.

o1 vs. GPT-4o: Der Showdown

Auch wenn die o1-Vorschau in den letzten Monaten für Aufsehen gesorgt hat, hat sich GPT-4o als erste Wahl sowohl für technische als auch für nicht-technische Benutzer von ChatGPT behauptet. GPT-2024o wurde im Mai 4 eingeführt und ist ein verfeinertes multimodales Modell, das für seine Präzision, Geschwindigkeit und Vielseitigkeit gefeiert wird.

Es verarbeitet nahtlos Text, Bilder und Audio mit menschenähnlichen Reaktionszeiten und modernster Genauigkeit. Es zeichnet sich durch komplexes Denken und nuanciertes Verständnis aus und verfügt über eine beeindruckende 88.7% Punktzahl bei MMLU-Benchmarks und setzt einen hohen Standard für multimodale KI.

Jetzt steht o1 mit seiner außergewöhnlichen Leistung in Mathematik, Codierung und komplexer Problemlösung im Rampenlicht. Das ist ein kühner Anspruch auf die Spitze, aber übertrifft o1 GPT-4o wirklich als ultimatives Modell?

Um das herauszufinden, stellen wir beides mit fünf anspruchsvollen Aufgaben auf die Probe. Hier sind die 5 Aufgaben:

1. Das Problem verstehen und ein Flussdiagramm entwerfen
2. Bildanalyse mit Wissenschaft
3. Bildanalyse mit Mathematik
4. Lösen Sie ein Sudoku-Rätsel
5. Bilderzeugung

Mal sehen, welcher LLM als unangefochtener Champion hervorgeht!

Herausforderung 1: Das Problem verstehen und ein Flussdiagramm entwerfen

Prompt: „Ich brauche ein einfaches Flussdiagramm und eine detaillierte Erklärung der Tools und Technologien, die zur Implementierung eines Sentimentanalysesystems erforderlich sind.

Das System sollte mithilfe einer News-API aktienbezogene Nachrichten abrufen, die Stimmung (positiv, negativ oder neutral) analysieren und den Kunden eine 140 Zeichen lange Zusammenfassung und die Stimmung übermitteln.“

Ergebnis:

Mit GPT-4o haben wir eine konzeptionelle Beschreibung des Flussdiagramms zusammen mit einem vagen Bild erhalten, das ein Flussdiagramm darstellt. Obwohl die Textbeschreibung die Schritte präzise und genau darstellt, ist das Diagramm voller Rechtschreibfehler und einem verwirrenden Ablauf der Ereignisse.

Mit o1 haben wir ein einfaches, aber übersichtliches Flussdiagramm ohne Rechtschreibfehler erhalten. Dann haben wir in der Textbeschreibung die Details zu jedem Teil des Flussdiagramms erhalten – gut erklärt. Wir haben einige zusätzliche Informationen zu anderen Tools und Technologien erhalten, die wir für die Aufgabe verwenden könnten. Abschließend haben wir eine prägnante Zusammenfassung erhalten, in der jeder Schritt kurz erklärt wurde – eine vollständige End-to-End-Antwort!

Fazit: Für diese Aufgabe hat o1 den Ball direkt aus dem Park geschlagen.

Herausforderung 2: Bildanalyse mit Wissenschaft

Prompt: „Berechnen Sie die Ausgabe dieses Schaltplans.“

(Referenz)

Ergebnis:

GPT-4o erkennt den Schaltplan korrekt und identifiziert einige Bildkomponenten korrekt, einschließlich der Eingangs- und Ausgangsspannung. Es gelingt ihm jedoch nicht, die Grafik im Bild zu lesen, um Erkenntnisse über die Spannungswerte zu gewinnen. Stattdessen fordert es uns in seiner Antwort zur weiteren Berechnung auf, diese Werte anzugeben.

o1 benötigt ein paar Sekunden, um das Bild zu analysieren. Es identifiziert alle Komponenten korrekt und liest auch die Werte für jede Komponente aus dem Bild. Das Modell beschreibt den Vorgang, der innerhalb des Schaltkreises ausgeführt wird. Anschließend berechnet es die wichtigsten Parameter des Schaltkreises, berücksichtigt auch die kleinen Lastfaktoren und meldet dies. Ein Meisterstreich von o1! Es hat nicht nur die Aufgabe verstanden, sondern auch alle Werte aus den Diagrammen im Bild gelesen, um die Ausgabewerte zu berechnen – korrekt und präzise!

Fazit: O1 ist eindeutig ein Meister der Physik!

Herausforderung 3: Bildanalyse mit Mathematik

Prompt: „Wie hoch ist die Gewinnwahrscheinlichkeit für jedes Team in diesem Spiel?“

Ergebnis:

Generiert von GPT-4o

Erstellt von o1

GPT-4o hat das Spiel zwar richtig verstanden, konnte aber das gespielte Format nicht richtig verstehen. Andere Details im Bild wie den Punktestand und die vom Bowler erzielten Wickets hat es zwar richtig gelesen. Insgesamt war seine Analyse jedoch nicht detailliert und es hat uns keine Gewinnwahrscheinlichkeit für ein Team angezeigt.

o1 hat die Aufgabe verstanden und das Bild hervorragend analysiert. Von der korrekten Identifizierung des Spiels und des Formats bis hin zu Details zum aufstellenden Team und zur Teepause. Schließlich berechnet es hervorragend die Gewinnwahrscheinlichkeit für jedes Team und liefert gute Gründe für seine Antwort.

Fazit: o1 macht seine Arbeit, und zwar gut!

Herausforderung 4: Lösen Sie ein Sudoku-Puzzle

Prompt: „Löse das folgende Sudoku und gib die endgültige Lösung als Bild an.“

Ergebnis:

Erstellt von o1

GPT-4o generiert die Antwort sofort als Matplotlib-Diagramm. Die Antwort war schnell, aber falsch.

o1 hingegen braucht etwas Zeit, um über die Lösung nachzudenken. Es setzt sorgfältig Punkte an die Stelle der Leerzeichen und probiert dann mehrere Iterationen aus, erklärt die Platzierungen, identifiziert dann auch den Fehler in jeder seiner Lösungen, aber am Ende ist das Endergebnis, das es generiert, immer noch nicht die richtige Lösung. Seine Antwort war verspätet, gut durchdacht, aber dennoch falsch!

Fazit: Für diese Aufgabe konnten weder GPT-4o noch o1 die richtige Lösung liefern, und zwar:

Herausforderung 5: Bilderzeugung

Prompt: „Erstellen Sie das Bild eines Hundes, der in der Nähe der Küste läuft.“

Ergebnis:

GPT-4o generiert schnell das Bild eines glücklichen Hundes, der am Meeresufer herumspringt. Er erledigt die Aufgabe, die wir verlangt haben, schnell und effizient. Oh, und was für ein süßer Hund!

o1 kann derzeit keine Bilder generieren. Daher bietet es uns nur eine detaillierte Eingabeaufforderung, mit der wir mithilfe eines KI-Bildgenerators ein Bild generieren können. Offenbar ist es noch nicht mit DALL.E verknüpft!

Fazit: GPT-4o ist dieser Herausforderung ungeschlagen.

Schlussfolgerung

o1 übertrifft GPT-4o in den meisten Fällen zweifellos. Dank seiner verbesserten Argumentations- und logischen Denkfähigkeiten ist es hervorragend darin, komplexe Abfragen zu verstehen und relevantere, präzisere Antworten zu generieren. Es ist schneller als die Vorschauversion von o1 und seine Antworten sind deutlich präziser.

Aber ist es perfekt? Ist es AGI? Sicherlich nicht. Wie jedes Modell hat auch o1 seine Grenzen. Es kann falsche Antworten erzeugen und mehrere Iterationen erfordern, um zum gewünschten Ergebnis zu gelangen.

Dennoch ist o1 ein bemerkenswertes Werkzeug für Forscher, Wissenschaftler, Designer und sogar Studenten. Seine außergewöhnlichen Fähigkeiten zur Problemlösung, sein ausgeprägter Sinn für Details und seine fortschrittlichen Sprachfunktionen machen es zu einer leistungsstarken Ressource. Ob bei der Bewältigung komplexer Aufgaben oder der Unterstützung kreativer Arbeitsabläufe – o1 bietet enormes Potenzial zur Steigerung von Produktivität und Innovation.

Häufig gestellte Fragen

Anu Madan verfügt über mehr als 5 Jahre Erfahrung in der Inhaltserstellung und -verwaltung. Sie hat als Inhaltserstellerin, -prüferin und -managerin gearbeitet und mehrere Kurse und Blogs erstellt. Derzeit arbeitet sie an der Erstellung und Strategie der Inhaltskuratierung und des Inhaltsdesigns rund um generative KI und andere aufkommende Technologien.

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