Überblick über OpenAI o1

OpenAI o1 ist eine neue KI-Modellreihe, die von OpenAI am 12.09.2024 veröffentlicht wurde, mit dem Codenamen „Strawberry“ während der Entwicklungsphase. Dieses Modell wurde entwickelt, um die Fähigkeit zum logischen Denken zu verbessern, mit einem Fokus auf komplexe Aufgaben in Mathematik, Naturwissenschaften, Programmierung und Problemen, die mehrstufiges Denken erfordern.

o1 ist nicht die nächste Version von GPT-4o, sondern ein eigenständiges Modell, das mit verstärktem Lernen (Reinforcement Learning) trainiert wurde, um „Chain-of-Thought“-Schlussfolgerungen durchführen zu können. Dadurch kann o1 schwierigere Probleme lösen als frühere große Sprachmodelle (LLMs).

Die o1-Reihe besteht aus drei Versionen:

  • o1: Das Hauptmodell, das bis Mai 2025 noch nicht öffentlich verfügbar ist.
  • o1-preview: Eine Vorschauversion, veröffentlicht am 12.09.2024, verfügbar für Nutzer von ChatGPT Plus, Pro, Team und API-Stufe 5.
  • o1-mini: Eine kompakte, kostengünstige Version, optimiert für einfachere Programmier- und Denkaufgaben, gleichzeitig mit o1-preview veröffentlicht.

Herausragende Merkmale von OpenAI o1

Chain of Thought Schlussfolgerungen

Denkfähigkeit:
o1 wurde mit Reinforcement Learning trainiert, um „Chain-of-Thought“ Schlussfolgerungen durchzuführen, d. h. das Modell analysiert Probleme in mehreren logischen Schritten, bevor es eine Antwort liefert. Dies unterscheidet sich von Modellen wie GPT-4o, die hauptsächlich auf Mustererkennung basieren.
Beispiel: Bei einer Mathematikaufgabe zerlegt o1 das Problem automatisch in Schritte (wie Variablen identifizieren, Formeln anwenden, Ergebnisse überprüfen), anstatt sofort eine Antwort zu geben.

Überlegene Leistung:

  • AIME (American Invitational Mathematics Examination): o1-preview erreichte 83,3 %, was zu den Top 500 Schülern in den USA zählt, verglichen mit 13,4 % bei GPT-4o.
  • Codeforces (Wettbewerbsprogrammierung): o1 erreichte ein Ergebnis im 89. Perzentil und übertraf GPT-4o deutlich.
  • GPQA (General-Purpose Question Answering): o1 übertraf das menschliche Doktoranden-Niveau in Physik, Biologie und Chemie.
  • MathVista (visuelle Mathematik): o1 erzielte 73,2 % und setzte damit einen neuen Stand der Technik (SOTA).

Vergleich mit GPT-4o:
Laut OpenAI gibt es keine Prompt-Engineering-Technik, die GPT-4o auf ein Leistungsniveau wie o1 bringt – dank der integrierten Schlussfolgerungsfähigkeit.

Großer Kontextbereich

Kontextkapazität:
o1 unterstützt ein Kontextfenster von 200.000 Token (entspricht ca. 400.000 Wörtern oder 600–800 Buchseiten), deutlich mehr als GPT-4o mit 128.000 Token.

Verarbeitung langer Kontexte:
o1 wurde darauf trainiert, sich auf relevante Informationen in langen Texten zu konzentrieren, Rauschen zu reduzieren und die Genauigkeit zu erhöhen.
Beispiel: Analyse eines 500-seitigen juristischen Dokuments oder Verarbeitung eines umfangreichen Softwareprojekts.

Überragende Programmierfähigkeiten

Programmierleistung:

  • o1-preview erreichte 73,2 % auf dem SWE-bench Verified, deutlich besser als GPT-4o (33,2 %) und andere Modelle.
  • o1 kann Code schreiben, Fehler finden und Algorithmen optimieren – besonders bei Wettbewerbsaufgaben.

Beispiel: Erstellung einer kompletten Webanwendung in Python oder Fehlerbehebung in komplexem C++-Code.

Anwendungen:

  • Unterstützung für Softwareingenieure bei Codierung, Debugging oder Algorithmusoptimierung.
  • Ideal für Wettbewerbe wie Codeforces, LeetCode oder HackerRank.

Wissenschaftliche und mathematische Fähigkeiten

Mathematik:
o1 ist stark in Aufgaben von Grund- bis Hochschulniveau – Algebra, Geometrie, Analysis. Es kann Probleme aus AIME, IMO oder visuelle Mathematiktests wie MathVista lösen.
Beispiel: Lösung komplexer Integrale oder Beweise in der Geometrie mit klaren Schritten.

Naturwissenschaften:
o1 erreicht ein Niveau vergleichbar mit dem eines PhD in Physik, Chemie und Biologie – insbesondere bei GPQA-Tests.
Beispiel: Analyse physikalischer Experimente oder Erklärung molekularbiologischer Mechanismen.

Geschwindigkeit und Effizienz

Denkzeit:
o1 ist darauf ausgelegt, „länger zu denken“, bevor es antwortet – was zu längeren Antwortzeiten führt (einige bis mehrere Dutzend Sekunden, je nach Komplexität).
Beispiel: Eine komplexe Mathematikaufgabe kann 10–20 Sekunden zur Analyse und Antwort benötigen.

Optimierung:
o1-mini ist optimiert für schnellere und günstigere Ausführung – ideal für einfache Programmierung oder Standardfragen, bei denen keine tiefe Logik notwendig ist.

Funktionsweise

Schlussfolgerungsprozess:
o1 verwendet Chain-of-Thought-Reasoning – Probleme werden automatisch in logische Schritte zerlegt, analysiert und überprüft, bevor eine Antwort erfolgt.
Beispiel: Lösung der Gleichung „x² – 4x + 4 = 0“:

  • Erkennt quadratische Gleichung
  • Wendet Lösungsformel an
  • Überprüft und erklärt Ergebnisse

Training:

  • Trainiert mit groß angelegtem Reinforcement Learning zur Optimierung der Denkfähigkeit
  • Verwendet öffentliche und proprietäre Daten – OpenAI nennt keine Details, was Kritik an der Transparenz hervorruft

API-Integration:
o1 unterstützt strukturierte Ausgaben über API – ermöglicht Rückgabe im JSON-Format, ideal für Automatisierungslösungen.

Kosten und Zugriff

Kosten:
ChatGPT:

  • Kostenloses Paket: Begrenzte Anfragen (ca. 10–20/Woche für o1-preview)
  • Plus-Paket ($20/Monat), Pro, Team: Uneingeschränkter Zugriff auf o1-preview und o1-mini
  • Enterprise/Edu: Zugriff ab Dezember 2024 mit individuellen Tarifen

API:

  • o1-preview und o1-mini sind günstiger als GPT-4o, offizielle Preise noch nicht veröffentlicht.
  • Schätzungen: ca. 0,5–1 USD pro 1 Mio. Eingabetoken für o1-mini (im Vergleich: GPT-4o Mini = 0,15 USD).
  • Batch-API: 50 % Kostenersparnis bei Massenverarbeitung

Zugriffsmöglichkeiten:

  • ChatGPT: Anmeldung über chat.openai.com oder App (iOS/Android), Auswahl von o1-preview oder o1-mini im Menü
  • API: Nutzung über OpenAI Playground oder Integration mit Chat Completions API bzw. Assistants API (Zugang ab API-Stufe 5)

Hinweis: Das Hauptmodell o1 ist noch nicht verfügbar – aktuell sind nur o1-preview und o1-mini im Einsatz.