이미지 분석을 위해 O3-Mini가 O1보다 낫습니까?
오늘 OpenAI는 O3-MINI의 새로운 이미지 분석 기능을 발표하고 GPT-4.5 및 GPT-5의 로드맵을 공개했습니다. 다가오는 GPT 모델의 경우 과대 광고가 높지만이 기사는 O3-Mini의 새로운 이미지 분석 기능에 중점을 두어 O1과 비교할 것입니다. 우리는 먼저 표준 벤치 마크에서의 성능을 기반으로 O3-MINI vs O1 비교를 수행합니다. 그런 다음 이미지 차이를 발견하고, 영상에서 수학 방정식을 해결하고, 복잡한 다이어그램을 해석하는 것과 같은 여러 이미지 기반 작업에서 두 모델을 테스트합니다. 결국, 우리는 어떤 모델이 우수한 이미지 분석을 제공하고 각각의 작업이 가장 잘 수행되는지 알 수 있습니다.
O1 vs. O3-MINI : 벤치 마크 성능
O3-Mini와 O1은 각각 뚜렷한 강점을 가진 복잡한 추론 및 문제 해결 작업을위한 OpenAI의 가장 성능이 좋은 모델 중 하나입니다. 비교로 시작하기 전에 두 모델의 아키텍처를보고 그들이 어떻게 생각하는지 이해해 봅시다.
O3-Mini는 조밀 한 변압기 아키텍처를 따라 토큰 당 모든 매개 변수를 사용하여 정확도를 극대화하여 매우 효과적이지만 계산적으로 까다 롭습니다. 대조적으로, 논리적 추론 및 수학적 작업에 최적화 된 O1은 구조화 된 처리 방식과 효율성과 성능의 균형을 유지합니다. 이 차이는 벤치 마크 결과에 중요한 역할을하며 다양한 영역에서 각각의 강점에 영향을 미칩니다.
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이제 라이브 벤치 테스트 세트에서 두 모델이 어떻게 수행되는지는 다음과 같습니다.
출처 : LiveBench.ai
보시다시피, 벤치 마크 평가는 O3-MINI (High)가 각각 전 세계 평균 75.88 및 75.67의 O1 (High)과 밀접한 경쟁을하고 있음을 보여줍니다. 즉, O3-Mini는 코딩 및 데이터 분석에 탁월하여 구조화 된 프로그래밍 및 분석에 이상적입니다. 한편, O1은 추론과 수학을 지배하여 수치 문제 해결이 우수하다는 것을 입증합니다. 또한 O1의 언어 점수는 언어 적으로 복잡한 작업에서 강점을 강조합니다. O3-Mini는 균형 잡힌 기술 세트를 제공하지만 O1의 우수한 논리 및 언어 기능은 깊은 분석적 추론이 필요한 기술 응용 프로그램을위한 강력한 선택입니다.
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O1 및 O3-Mini에 액세스하는 방법은 무엇입니까?
O1 및 O3-MINI 모델은 ChatGpt Plus 및 ChatGpt Pro 사용자에게 제공됩니다. Chatgpt Pro Plan은 무제한 채팅을 허용하지만 Plus Plan은 모델과 제한된 수의 채팅 만 허용합니다. Chatgpt의 무료 버전은 뒷면에서 O3-Mini를 사용하여 하루에 제한된 수의 추론 쿼리를 사용합니다. 모델에 액세스하려면 :
- Chatgpt로 가서 Pro/Plus 계정에 로그인하십시오.
- 맨 위에, 화면의 왼쪽에서 모델 선택에 따라 작업하려는 모델을 선택할 수 있습니다.
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O1 vs O3-Mini : 이미지 분석 비교
O1과 O3-MINI가 AI 분야에서 파도를 만들어 내면서, 어떤 모델이 Supreme을 통치하는지 논쟁의 여지가 있습니다. O3-Mini는 구조화 된 문제 해결 및 프로그래밍에 최적화 된 OpenAI의 가장 진보 된 추론 모델이지만 O1은 논리적 추론, 수학적 추론 및 언어 이해의 강국으로 등장했습니다.
점수를 정하기 위해, 우리는 5 가지 엄격한 과제로 두 모델을 테스트에 넣습니다.
- 두 이미지의 차이점을 찾습니다
- 체스 이동 예측
- 수학적 방정식 해결
- 과학 다이어그램을 식별하고 설명합니다
- 그래프 해석 및 분석
도전 1 : 객체 식별을 통한 이미지 분석
즉각적인: “주어진 이미지에서 그들 사이의 모든 차이점을 식별하고 간단히 설명합니다.”
O1의 응답
O3-Mini의 응답
비교 분석
O3-Mini는 O1과 비교하여 이미지 차이에 대한보다 상세하고 미묘한 분석을 제공합니다. O1은 주요 차이점을 올바르게 식별하지만 O3-Mini는 곰의 미소와 꿀벌의 정확한 배치와 같은 미묘한 변형을 포착하여 한 걸음 더 나아갑니다. 이것은 O3-MINI의 우수한 관찰 정밀도와 미세한 세부 사항에 대한 관심을 보여 주므로 시각적 추론과 세심한 분석이 필요한 작업에 더 강력한 선택이됩니다.
도전 2 : 논리적 추론을 가진 이미지 분석
즉각적인: “이 체스 판 위치를 분석하십시오. 현재 플레이어 (흰색)가 블랙을 확인하고 추론을 설명하기위한 최선의 움직임을 제안하십시오.”
O1의 응답
O3-Mini의 응답
비교 분석
O3 및 O1은 체스 관련 프롬프트를 기반으로 응답을 비교할 때 잘못된 답변을 제공했습니다. 이 모델을 테스트하여 체스와 관련된 작업을 정확하게 처리하는 방법을 테스트하고 있었지만 불행히도 두 가지 모두 올바른 솔루션을 제공하지 못했습니다. 그들의 능력에도 불구하고, 출력은 체스 규칙에 대한 추론과 지식이 필요한 문제에 대한 기대치와 일치하지 않았다.
도전 3 : 수학적 추론을 가진 이미지 분석
즉각적인: “이미지에서 수학적 방정식을 해결하십시오”
O1의 응답
O3-Mini의 응답
비교 분석
O3-Mini와 O1은 합리적 루트 정리, 합성 분할 및 인수를 사용하여 다항식 p (x) = x^3 + 2x^2-5x-6의 뿌리를 올바르게 식별합니다. 그러나 O3-Mini는 솔루션을 명확한 형식으로 단계별 방식으로 구조적으로 제시하여 더 읽을 수있게합니다. 반면에 O1은 매우 유사한 설명을 제공하지만 설명에서 약간의 중복성과 함께 약간 덜 구조화 된 것으로 보입니다. 두 응답 모두 올바른 최종 답변에 도달합니다. Roots x = -1,2, -3이지만 O3-Mini는 더 명확하고 약간 더 세련된 접근법을 나타냅니다.
도전 4 : 과학적 설명을 가진 이미지 분석
즉각적인: “이미지에 표시된 실험을 식별하십시오. 무슨 일이 일어나고 있는지, 실험의 결과는 무엇인지 설명하십시오. “
O1의 응답
O3-Mini의 응답
비교 분석
O3-MINI 및 O1은 Miller-Urey 실험에 대한 정확한 설명을 제공하여 목적, 방법론 및 중요성을 자세히 설명합니다. 그러나 O3-MINI는 명확한 제목과 총알 포인트로보다 체계적이고 잘 조직 된 방식으로 정보를 제공하므로 따라갈 수 있습니다. 그것은 가스의 지속적인 사이클링을 명시 적으로 강조하고 우주 생물학에서 실험의 중요성을 강조합니다. 반면, O1은 샘플링 프로브 및 열원과 같은 추가 세부 사항을 추가하여 추가 컨텍스트를 제공하지만 일반적인 설명에는 필요하지 않을 수 있습니다. 두 응답이 모두 정확하지만 O3-Mini는보다 세련되고 독자 친화적 인 프레젠테이션을 제공하는 반면 O1은 실험 설정에 대한 약간 더 자세한 분석을 제공합니다.
도전 5 : 데이터 해석을 통한 이미지 분석
즉각적인: “아래에 주어진 막대 그래프는 2000 년과 2001 년 연속 2 년 연속 출판사 6 개 지점에서 책의 판매 (천 개)를 보여줍니다.
2000 년과 2001 년 출판 회사의 B1, B2, B3, B4, B5 및 B6의 6 개 지점에서 책의 판매 (수천 숫자).
두 년 동안 Branch B2의 총 판매량의 비율은 두 년 동안 Branch B4의 총 판매량의 비율은 얼마입니까?
A. 2 : 3
B. 3 : 5
C. 4 : 5
D. 7 : 9”
O1의 응답
O3-Mini의 응답
비교 분석
O3-MINI 및 O1은 BRYNE B2 및 B4의 총 판매 비율을 계산하기위한 정답을 제공하며 7 : 9 (옵션 D)의 정답에 도달합니다. 그러나 O3-Mini는보다 체계적이고 독자 친화적 인 접근 방식을 제시하여 솔루션을 명확한 단계로 나누고 판매 데이터 추출, 비율 계산, 단순화 및 정답 식별. 이 논리적 흐름은 가독성과 이해력을 향상시킵니다. 대조적으로, O1은 동일한 단계를 따르지만, 특히 분수 표현에서 불일치를 형식화하여 따라 가기가 약간 어렵습니다. 두 응답이 모두 정확하지만 O3-MINI는보다 세련되고 잘 조직 된 설명을 제공하는 반면 O1은 작은 형식 문제와 동일한 논리를 제공합니다.
비교 분석 요약
| 도전 | O3-Mini | O1 | 평결 |
| 1. 이미지의 차이점을 찾으십시오 | 미묘한 차이를 확인하고 우수한 시각적 추론을 보여주었습니다 | 주요 차이점을 식별했지만 더 미세한 세부 사항을 놓쳤습니다 | O3-Mini가 승리합니다 |
| 2. 체크 메이트 위치를 찾으십시오 | 잘못된 답변은 체스 추론을 정확하게 적용하지 못했습니다 | 잘못된 답변도 체스 추론을 정확하게 적용하지 못했습니다 | 둘 다 실패했습니다 |
| 3. 이미지에서 수학적 방정식을 해결하십시오 | 올바른 솔루션, 구조화 된 단계별 설명, 명확한 형식 | 올바른 솔루션, 유사한 설명이지만 덜 구조화되고 약간 중복됩니다. | O3-Mini가 승리합니다 |
| 4. Miller-erey 실험 식별 | 명확한 제목과 총알 포인트가있는 잘 조직 된 구조화 된 설명 | 더 자세한 설명이지만 덜 구조적입니다 | O3-Mini가 승리합니다 |
| 5. 데이터 해석 (판매 비율 계산) | 정답, 구조화 및 독자 친화적 인 설명 | 정답이지만 불일치를 형식화합니다 | O3-Mini가 승리합니다 |
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결론
이 O3-Mini 대 O1 비교에서, 우리는 O3-Mini가 대부분의 경우 O1보다 더 나은 응답을 제공한다는 것을 알았습니다. 그것은 강력한 추론 능력, 구조화 된 설명 및 세부 사항에 대한 관심을 보여 주어 많은 작업에서 눈에 띄는 성과를 보여줍니다. 또한 복잡한 문제를 잘 구조화 된 단계로 분류하는 능력은 가독성과 이해력을 향상시킵니다.
O1은 유능한 모델이지만 때때로 불일치를 형식화하는 데 어려움을 겪고 약간 덜 구조화 된 응답을 제공합니다. 그러나 여전히 정확한 추론과 견고한 논리적 흐름을 제공합니다.
어느 모델도 완벽하지 않습니다. 체스 기반 추론에 어려움이 있었으며 O3-Mini는 더 세련된 반응을 보이는 경향이 있지만 O1은 때때로 추가 상황 세부 사항을 제공합니다. 한계에도 불구하고 두 모델 모두 문제 해결, 분석 및 해석 작업의 생산성을 향상시키는 데 유용한 도구 인 것으로 판명되었습니다.
자주 묻는 질문
A. O3-MINI는 이미지의 미묘한 차이를 포착하여 관찰 정밀도가 향상되며 O1은 주요 차이점을 정확하게 식별하지만 동일한 수준의 미세한 세부 사항이 없습니다.
A. 두 모델 모두 수학 방정식을 올바르게 해결하지만 O3-MINI는보다 체계적이고 단계별 방식으로 솔루션을 제시하여 가독성을 향상시킵니다.
A. 예, 두 모델 모두 체스의 체크 메이트 위치를 올바르게 결정하지 못하여 체스 기반 추론 및 전략 이해의 약점을 강조합니다.
A. O3-MINI는 총알 포인트에 대한 잘 구조적이고 간결한 설명을 제공하고 주요 측면에 대한 명확한 강조를 제공하는 반면, O1에는 때때로 필요하거나 필요하지 않을 수있는 추가 상황 세부 사항이 포함됩니다.
A. O3-MINI는 강력한 논리적 추론과 단계별 분석을 보여 주지만 O1도 잘 수행하지만 설명에서 약간의 형식 불일치가있을 수 있습니다.
안녕하세요! 저는 데이터 분석, 기계 학습 알고리즘 및 프로그래밍의 강력한 토대를 갖춘 열정적 인 데이터 과학 및 기계 학습 애호가 인 Vipin입니다. 모델 구축, 지저분한 데이터 관리 및 실제 문제 해결에 대한 실습 경험이 있습니다. 저의 목표는 데이터 중심의 통찰력을 적용하여 결과를 유도하는 실용적인 솔루션을 만드는 것입니다. 데이터 과학, 머신 러닝 및 NLP 분야에서 계속 배우고 성장하는 동시 공동 작업 환경에서의 기술을 기여하고 싶습니다.
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