OpenAI-მ ხუთშაბათს გამოუშვა თავისი ახალი o1 მოდელები, რაც ChatGPT-ის მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გამოსცადონ AI, რომელიც პასუხის გაცემამდე „გააზრებას“ აჩერებს. შიდა სახელით „მარწყვის“ სახელით ცნობილი, ამ მოდელების გარშემო მნიშვნელოვანი მოლოდინები არსებობდა. თუმცა, მიუხედავად იმისა, რომ o1 პერსპექტივა აქვს, მის ეფექტურობაზე აზრები განსხვავებულია. o1 მოდელები კარგად მუშაობენ დაგეგმვაში და რთული შეკითხვების გადაჭრაში, მაგრამ მათი გამოყენება დაახლოებით ოთხჯერ უფრო ძვირი ჯდება ვიდრე GPT-4o. OpenAI აღნიშნავს თავის დახმარების გვერდზე, რომ „GPT-4o ჯერ კიდევ საუკეთესო ვარიანტია უმეტესად მოთხოვნებისთვის“, რაც აღიარებს o1-ის პრობლემებს უფრო მარტივ დავალებებში. NYU-ის პროფესორმა რავიდ შვარც ზივმა აღნიშნა, რომ მიუხედავად იმისა, რომ პროგრესი მნიშვნელოვანია, ის სავალდებულოდ მნიშვნელოვნად არ არის. o1 მოდელი შექმნილია უფრო დიდ, რთულ შეკითხვებთან გამკლავებისთვის, რადგან ის იყენებს „მრავლის ნაბიჯებისგან მიიღებულ გონებრივ პროცესს“.

ეს უნიკალური ფუნქცია ეხმარება კომპლექსური პრობლემების დეტალებად დაშლაში და მრავალს ნაბიჯებზე გადანაწილებულს, რაც AI-ს შესაძლებლობების ქცევის ცვლილებააა, მაგრამ ის ჯერ კიდევ არ არის პრაქტიკული ყოველდღიური შეკითხვებისთვის. ამ ნახევადგაგების გამო მომხმარებლები ფრთხილად უნდა იყვნენ, რომ მარტივი კითხვებისთვის ზედმეტი ხარჯების თავიდან ასაცილებლად. წინასწარი მაგალითის დროს, კითხვაზე მადლობის ვახშმის დაგეგმვის შესახებ o1 ეფექტურობა გამოიჩინა, რადგან ის მრავალ ფაქტორს გადააყენებდა და დეტალურ რჩევებს აძლევდა. პირიქით, უფრო მარტივ შეკითხვებზე, როგორიცაა ამერიკაში სიდარის ხეების ადგილმდებარეობა, o1 ზედმეტად განმარტა, რაც მის აღზევებას აღწერილია. o1-ზე მოლოდინები წარმოიშვა AI-ს დაგეგმვაში პროგრესის მოლოდინიდან, თუმცა OpenAI-ის გენერალურმა დირექტორმა სემ ოლტმანმა განმარტა, რომ o1 AGI-ს (ხელოვნული საერთო ინტელექტის) არ წარმოადგენს და მოუწოდა მომხმარებლებს თავიანთ მოლოდინებზე უფრო მობრძანებლების მიმართ. o1 მოდელი განიხილება როგორც სპეციალიზებული ინსტრუმენტი კონკრეტული რთული პრობლემებისათვის, ვიდრე AI ტექნოლოგიების გარდამყენებელი ევოლუცია. AI მოდელებმა ზოგადად გადახედვაში ტენდენციას უფრო მცირე დანახარჯებისკენ, o1-ის მაღალი ფასეულობა წევს კითხვის ნიშნების მის მნიშვნელობასა და პრაქტიკულობაში. AI საზოგადოების ongoing დიალოგი მრავალფეროვან პერსპექტივებს აჩვენებს მის უტილიტეტზე, როგორც დაგეგმვით იარაღს, ვიდრე იძულელ გადაწყვეტილებების მიღებას მარტივ საქმესთან.