GPT-4o，图/雷科技

简单总结一下，GPT-4o mini 相比之前的 GPT-3.5 有着明显的进步，甚至相比 GPT-4 也有一定优势。虽然我目前的几个简单测试基本符合 OpenAI 和 LMSYS 排行榜给出的结论，但要下最终结论还是太早。如果大家有需求，后续可以做更全面的对比。

另外，OpenAI 也公布 GPT-4o mini 在不同基准下的「跑分成绩」，以供参考：

图/ OpenAI

总体来看，相比 Gemini 1.5 Flash、Claude 3 Haiku 这两个同样主打「性价比」的模型（由超大模型衍生），GPT-4o mini 的优势还是比较明显，尤其是在 MGSM（数学推理）、MATH（数学解决）、HumanEval（代码生成）等方面。

同时 OpenAI 还表示，GPT-4o mini 在 API 中支持文本，之后还会逐步增加图像、视频和音频的输入输出支持，且得益于与 GPT-4o 共享的改进 Token 生成器，处理非英语文本现在更加经济高效。

在 GPT-4o mini 推出之后，马上就有海外和国内的开发者计划切换到 GPT-4o mini 试试，比如前爱范儿副总裁兼首席设计官@Ping.开发的 AI 语音笔记 App「闪念贝壳」：

图/ X@Ping.

事实上，对于 GPT-4o mini 来说，现阶段最核心也最重要的用户是 API 面向的开发者，而非 ChatGPT 面向的普通用户。

对于 OpenAI 来说，推出 GPT-4o mini 是一件比较反常的事情，因为在此之前，从 GPT-1/2/3、GPT-3.5 到 GPT-4、GPT-4o，OpenAI 都是在推出更强的大模型，冲击机器智能的天花板。就算是 Turbo 系列，也是同等性能下优化速度和成本。

但在 GPT-4o mini 上，OpenAI 选择了缩小模型规模、降低模型性能，以实现更具成本效益的生成式 AI 模型。

问题在于，在 OpenAI 之前，很多大模型厂商从一开始就是「大中小模型」并进的策略，就算是谷歌 Gemini 和 Anthropic Claude，也都分别推出 Gemini 1.5 Flash 和 Claude 3 Haiku。

对此，Olivier Godement 的解释是，OpenAI 专注于创建更大、更好的模型，如 GPT-4，这需要大量的人力和计算资源。不过随着时间的推移，OpenAI 注意到开发人员越来越渴望使用较小的模型，因此公司决定投入资源开发 GPT-4o mini，并于现在推出。

「我们的使命是使用最前沿技术，构建最强大、最有用的应用程序，我们当然希望继续做前沿模型，推动技术进步，」Olivier Godement 在采访中说，「但我们也希望拥有最好的小模型，我认为它会非常受欢迎。」

图/ OpenAI

简单来说，就是优先级的问题。但在优先级的背后，是越来越多公司偏好中小型的生成式 AI 模型。

WSJ 近期的一篇报道，就援引多家公司高管以及 Google Cloud 全球生成式 AI 产品上市策略副总裁 Oliver Parker 指出，过去三个月，企业正在集体转向更小参数规模的生成式 AI 模型。

成本当然是最核心的原因。

根据 AIGCRank 维护的《国内外 AI 大语言模型 API 价格对比》榜单：

- GPT-4o 每百万个输入 Token 的定价是 5 美元（人民币约为 36.3 元），输出是 15 美元（人民币约为 109 元）；

- 百度文心 4.0 Turbo 的定价是输入 30 元、输出 60 元；

- Claude 3 Haiku 的定价是输入是 0.25 美元（人民币约为 1.81 元）、输出 1.25 美元（人民币约为 9.08 元）。

图/雷科技

随后，阿里前技术副总裁贾扬清在朋友圈表示同意：「我觉得 Robin 这点说得非常对，在初始的应用尝试过去之后，模型的特化会是一个从效果上和从性价比上更加 make sense 的选择。」

这不只是国内大模型行业的共识。

「在整个互联网上训练出来的巨型大语言模型可能会严重大材小用。」网络安全、内容分发和云计算公司 Akamai 的首席技术官 Robert Blumofe 表示，对于企业来说，「你并不需要一个知道《教父》所有演员、知道所有电影、知道所有电视节目的 AI 模型。」

简单来说，大模型在朝着「通用化」的方向走了太远，很多应用场景其实不需要大模型的「全能」。

而为了让每一个参数都变得更有价值，大模型厂商还在一直研究更高效的蒸馏、剪枝等模型压缩手段，试图将大型语言模型的「知识」，更多地迁移到更小、更简单的中小型语言模型中。

数据更是关键。