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OpenAI 发布 O1 Mini 模型，推进低成本推理
OpenAI 推出 O1 Mini，一款专注于成本效率的推理模型。O1 Mini 在保持较强推理能力的同时，大幅降低了计算开销，使开发者能够以更低成本部署复杂推理任务。该模型延续了 O1 系列的思维链机制，适用于数学、编程等需要深度逻辑的场景，为预算敏感型应用提供了新选择。
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- 2026-05-22
导读
OpenAI 在 2024 年 9 月发布 o1-mini，将 o1 系列的思维链推理能力压到一个更小、更便宜的模型上。官方定位是为需要推理但不依赖广博世界知识的应用而生的成本效率型推理模型。发布同日，o1-mini 通过 API 向 tier 5 用户开放，单位成本比 o1-preview 低 80%，ChatGPT Plus、Team、Enterprise 和 Edu 用户也能直接选用，享受更高速率限制与更低延迟。
o1-mini 在预训练阶段就向 STEM 任务倾斜，再经过与 o1 同一套高算力强化学习管线训练。基准表现上，AIME 数学竞赛达到 70.0%，与 o1 的 74.4% 接近，明显超过 o1-preview 的 44.6%；Codeforces 上拿到 1650 Elo，相当于该平台编程选手的第 86 百分位；在 GPQA 与 MATH-500 等推理基准上超过 GPT-4o。代价是非 STEM 事实知识能力下降，MMLU 落后 GPT-4o，开放式语言任务的人类偏好也不及 GPT-4o。
安全方面，o1-mini 沿用 o1-preview 的对齐与红队流程，在内部 StrongREJECT 版本上越狱稳健性比 GPT-4o 高 59%，详细评估写入随附的 system card。从产品视角看，这一代提供了用推理换价格的新档位，使预算敏感的数学辅导、代码助手、科研问答类应用可以选用更专一的推理后端。