openai o1 推理模型，是对教培路线的降维打击。

先说结论：

o1模型的思维链，展示了 思维的运动轨迹 。对于教授逻辑推理、形式逻辑、解题套路的教培模式，o1 推理引擎是降维打击。

o1 的思考过程，像一个真实的人类在思考、解决一个真实问题。gpt 模型是脱口而出，偏感觉，偏自觉，迅速给你“生成”一个答案。而 o1 模型则会在开口之前先花 2～100 秒之间思考。问题越难，思考时间越长，推理步骤越多，和人的思考简直一模一样。

所以，虽然o1 模型发布无人问津，在中文互联网上几乎没有一点点回响，有点像 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 的发布。（互联网数据传输的速度接近光速，但是影响和意义的传递，往往需要三个月的时间。）

但是，o1推理模型开启了人工智能的新范式。这个模型和 gpt 系列模型是有本质差异的，在算法和数据上差异巨大，所以，openai 才会放弃 gpt品牌，单独命名为 o 系列模型。（所以，不能说“gpt-o1”模型，就像你不能把张三叫做李四）。

o1模型对人类的冲击，虽然还需要几个月才会被认识。所以不着急，我简单分享几个案例，分享一下目前的认识和思考。

实例

我选了几个案例，从简单到复杂，全方位由浅入深地展示o1引擎的本质。

实例 1：列出全部第三个字母是 A 的国家

这个题目很简单，但是很有意思，展示了gpt模型和o1模型的本质区别。

gpt4-o 作为 直觉式的知识引擎 ，用 3 秒生成了一个错误回答，而 o1-mini 作为 推理引擎 ，用 9 秒生成了正确的回答，而且让你看到思维运动的轨迹。

实例 2：小学数学题，方阵问题

这个例子来自学而思的小学数学练习册。题目很简单，关键看思维过程。如果你觉得简单，后面还有高考题和数学竞赛题的例子。