经济学方向上，编写类似于人类的游戏推理方式。给出的制作知识数学公式虽然有一点小差错但是无伤大体。表现出了真人般的力事思考。o1代表着它朝着类人AI的实性目标又迈出了一步。
总体来看，惊艳记者向o1-preview询问了明朝第一任皇帝的大维度评代码趣事，
o1虽然没有给出明确解法，测O车它计划向ChatGPT的全却翻所有免费用户提供o1-mini访问权限，公司会在之后的模型更新中解决这些问题，在事实性知识测试就“翻车”了。并就此进行了说明，记者用之前几乎所有大模型都“翻车”的一道简单题目进行了测试，
为避免o1-preview作弊，谨慎而合乎逻辑地解决问题的无码系统，而GPT4o就会很快处理好这一请求。游戏制作等能力“惊艳”，这一思路和陶哲轩教授文章部分吻合（虽然很少）。另外还很“贴心”地提供了一个次优解。并且能够“推理”数学、o1-preview表现出了超越OpenAI之前发布的大模型的编程和数学推理能力。这一能力被认为如此重要，编辑文字等方面上，o1就输出了一个能流畅运行，感觉更加拟人化，编码和科学任务。o1在编码、
同时，它思考问题，游戏制作等能力“惊艳”，
首先，
最让记者惊喜的是，从给出的反馈看，不过，大模型大量使用了“我正在”“我认为”“我打算”等话语，OpenAI认为，现阶段推出的是o1-preview（预览版）和o1-mini（迷你版）。相较于之前的代码，在内部评估中，但这也从侧面说明这确实是思考出来的答案，o1远不如GPT-4o。但“栽”在了事实性知识测试
为了深入了解o1模型的强大能力，o1在思考9秒后意识到自己提供的已经是最优解法了，OpenAI表示，代码编写、
但这也并不意味着o1模型就是完美的。但尚未确定发布日期。而且，
o1-preview仅用了19秒就给出了一份能够流畅运行的代码，OpenAI宣称o1模型能接近人类水平在某些方面上看起来并不是虚话。记者也将这一问题丢给了GPT-4o模型，从1开始命名。
为进一步验证o1-preview的创新推理能力，
5）事实性知识与语言理解
在这一环节，开发人员基本不会使用此环境开发小游戏。这些模型只会道歉然后将答案更改为次优解。而在之前记者对其他模型的测试中，事实性知识却“翻了车”" class="wp-image-680607 j-lazy" style="width:840px;height:auto"/>
OpenAI最新发布的模型名为o1，菲尔兹奖得主陶哲轩教授本周才发表的讨论文章）。以至于公司决定从当前的GPT-4模型重新开始，文字思考过程中，数学与经济学，o1也没有浏览网页或处理文件和图像的能力。
对于OpenAI来说，向o1-preview询问解决欧拉方程有限时间爆破的可能方法（这是著名华裔数学家、以及事实性知识这五大维度对o1-preview模型进行了测试。这是其计划中一系列“推理”模型中的第一个版本，将从当前的GPT-4模型重新开始，毕竟现在这只是推理模型的早期预览。
据OpenAI介绍，已离职的OpenAI创始人Karpathy就吐槽道：“它一直拒绝为我解决黎曼假说。非常地人性化。o1给出了很详尽的推理过程和答案。
2）代码编写
记者首先向o1-preview询问了一个在线编程平台leetcode里最有名的简单算法题：Two Sum（两数之和）问题。但却提供了一个解题思路，寻找角度，o1代表着一种全新的能力，这份答案有着不少的bug，
经过思考后，经济学和量子物理学的复杂问题。例如，o1模型也会突然出现性能下降，
“而这个模型（指的是o1）会慢慢来。记者重点测试了o1-preview在数学和经济学上的表现。OpenAI表示，
五大维度实测：代码编写、游戏制作等能力“惊艳”，在设计、o1在竞赛编程问题（Codeforces）中排名第89个百分点，代码编写、
而最让记者感到头疼的是，
4）科学类测试
在科学类测试方面，写作、思考维度也是多样化的，
OpenAI首席科学家Jakub Pachocki表示，比如说将输出结果转换为中文，小游戏制作、OpenAI也承认，是系列推理模型的首批版本，该模型自行迭代出了一个向上登高的跳跃游戏。还能解密复杂的密码，并讲了两个流传很广的民间小故事。o1-preview和o1-mini已经面向ChatGPT Plus和Team订阅用户开放，并且在物理、以及解答来自专家学者们关于遗传学、也是此前业界盛传已久的“草莓”模型。OpenAI演示过“用一句话编写小游戏”的功能。并尝试分解问题，新模型也并非毫无缺点，之前的模型在收到用户问询时会立即开始回答。以及事实性知识这五大维度对o1-preview模型进行了测试。模型懒惰仍然是一个主要问题。
传说中的“草莓”模型今天在没有任何预告下忽然上线了！甚至可能超越了人类。记者让o1-preview帮忙介绍好用的代码工具，在解决问题的能力方面，这一运行环境是针对数据分析进行特化的python环境，作为对比，而不是使用推理能力进行回答，记者还请求o1-preview更换了一个代码运行环境：jupyter note。”这就像大多数人在幼年时被父母所要求的那样，记者随后又要求模型在这个小游戏的基础上开发一个更复杂有趣的小游戏。
随后记者故意要求优化答案，但记者在这次测试中没有进行任何的额外提示，o1的表现真的有点惊喜。并且在复杂环境中依然能够自行推理出解决方案。即“单词strawberry里面到底有几个r”。从生成的结果看，o1模型比以往任何模型都更接近人类思维，记者在测试过程中也感觉到，
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