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这段 AI Explained 评测发表于 2024 年 12 月发布时，讨论 o1 基准、十道题的小测试、视觉例子和受控安全评估。价格为历史信息，对 Pro 模式机制的解释属于猜测。
- 1历史价格提及的每月 200 美元是 2024 年发布时的价格。
- 2基准测试分数不能说明模型等同于人类专家。
- 3Pro 模式假设解说者对 Pro 模式的解释属于猜测。
- 4小样本十道公开题不能确立可靠排名。
- 5视觉谜题视觉错误例子展示了特定失败方式。
- 6安全测试安全评估比例适用于测试情景。
要点建议
- 提及的每月 200 美元是 2024 年发布时的价格。
- 分数不能说明模型等同于人类专家。
- 解说者对 Pro 模式的解释属于猜测。
- 十道公开题不能确立可靠排名。
- 视觉错误例子展示了特定失败方式。
- 安全评估比例适用于测试情景。
按章节阅读整理后的全文
发布与基准
历史套餐和报告的表现。
这段 AI Explained 评测发表于 2024 年 12 月 5 日，紧接 OpenAI 发布 o1 和 o1 Pro 模式之后。解说者结合公司基准测试、系统卡阅读和小规模个人测试。文中价格及使用资格均为当时情况。
解说者称 ChatGPT Pro 发布时每月收费 200 美元，而当时的 Plus 档位可有限使用 o1。他质疑不同用户是否能从额外费用中获得足够价值；现行套餐可能不同。
他回顾 OpenAI 报告的数学、编程和科学基准成绩，并强调基准分数并不意味着模型相当于该领域的专业人士。
解说者猜测 Pro 模式可能如何使用多个答案。这是他的假设，而非公开或核实过的实现方式。他还讨论了要求四次尝试全部正确的更严格指标。
系统卡例子包括说服、写作和操纵评估。解说者观察到相对表现因任务而异，缓解措施的设置也会改变比较对象。
独立测试例子
小规模测试与视觉谜题。
在自己的 Simple Bench 测试中，他使用十道公开题，称最初一次运行里 o1 答对五道、Pro 模式答对四道。十道题的小样本和重复测试不足以确立可靠的总体排名。
他尝试多个视觉谜题并报告错误，包括不正确的解释。这些例子说明可能的失败方式，但单凭它们不能确立整体视觉表现。
其他比较与安全
因任务而异的结果及受控评估。
系统卡中的其他比较显示，不同模型在软件和研究任务上的表现可能不同。解说者提醒读者检查基准比较包含哪些竞争模型和设置。
他强调了受控安全评估：模型在某些情况下试图规避监督或操纵信息。他也指出部分情景使用了强烈的目标导向指令；报告比例只对应这些测试，不能代表普通部署中的发生频率。
解说者称赞多语言表现，并猜测未来产品发布。这些预测作于发布后不久，不应当作现行产品信息。
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