o1
o1是OpenAI开发的大型语言模型，专为复杂推理任务设计。其核心特点是在生成回答前进行较长时间的内部思维链推理，能够在数学、科学、编程及逻辑分析等需要多步骤推导的领域表现出较强的问题解决能力。o1属于OpenAI推理模型系列，与侧重通用对话的GPT系列模型定位有所区别。
核心事实
时间轴 (近 90 天)
OpenAI的o1模型引入了推理能力，AI开始拆解问题、制定计划、自我评估，代价是更长的等待时间和更多token消耗。
不适合自托管的排除条件：OpenAI月支出低于200美元、需要o1级别复杂推理、没有GPU和LLM运维经验、无法接受全天候应急响应。
第三波退役发生在2026年11月19日，o1、o1-pro以及另外五个o系列模型将集中退役。
微软Azure OpenAI与Foundry服务将在2026年11月退役o1、o1-pro、codex-mini、Claude Haiku 4.5等多个模型。
路由层可分为三层：本地/边缘层（如Llama 3 8B、Mistral 7B，成本约$0.05–$0.15/1M token，延迟<250ms）、中端托管层（如Claude 3.5 Haiku、GPT-4o-mini，成本约$0.25–$0.60/1M token，延迟<800ms）、前沿推理层（如Claude 3.5 Sonnet、o1、GPT-4o，成本约$3.00–$15.00/1M token，延迟2s–8s）。
在相同硬件条件下，qwen2.5-coder:14b 快速模型延迟约2秒，每答案token数约500，每百万答案成本约5美元；deepseek-r1:14b 思考模型延迟约15秒，每答案token数约3000，每百万答案成本约30美元；o1类推理模型延迟约45秒，每答案token数约15000，每百万答案成本约150美元。
任务路由分界线：代码补全、简单编辑和格式化走快速模型；调试、重构、多文件改动走思考模型；架构决策、数学证明、新算法使用o1级别推理模型；摘要、抽取和分类用快速模型。
o1/o3 等以推理为核心训练目标的模型在医学诊断、法律分析等非数学领域也呈现明显的能力跃升
OpenAI 高端推理模型（如 o1、o3 系列）每百万 Token 的费用可达轻量模型（如 GPT-4o mini）的 10 至 50 倍
OpenAI 的带字母后缀版本如 o1、o3 有时代表全新的推理范式而非简单迭代
还有 32 条时间轴事件
全部知识事实 (20)
推理模型以OpenAI o1、DeepSeek-R1、QwQ为代表，核心机制是思维链扩展，在给出最终答案前生成大量中间推理步骤
90%已验证O3属于OpenAI的o系列推理模型，引入了思维链（Chain-of-Thought）机制进行多步内部推理
90%已验证OpenAI的o1系列模型将思维链内化为模型训练的核心机制，通过强化学习让模型学会自动展开详细的思考过程
90%已验证OpenAI的o1系列模型和DeepSeek-R1采用了类似Chain-of-Thought的显式推理机制
90%已验证OpenAI的o1系列代表了「推理时计算」（test-time compute）这一新范式
80%已验证Google的Gemini 2.0 Flash Thinking和DeepSeek-R1等模型跟进了o1的推理时计算扩展技术路线
80%已验证OpenAI o1系列模型于2024年9月发布，代表了LLM从快速直觉式回答向深度推理的范式转变
80%已验证2025年初，DeepSeek-R1以约600万美元的训练成本达到了与OpenAI o1相当的推理能力
80%已验证Google的Gemini、Anthropic的Claude以及OpenAI的o系列模型都实现了不同形式的扩展思考
75%已验证推理范式本质上是将强化学习应用于语言模型的后训练阶段，让模型自主探索推理路径并根据答案正确性获得奖励反馈，最早在o1系列模型中公开展示
75%已验证OpenAI 在 o 系列推理模型中已引入「思考预算」（Thinking Budget）机制，可动态控制内部推理链的长度
75%已验证OpenAI的o1/o3系列模型内部推理token数量往往是最终输出的数倍乃至数十倍
65%已验证OpenAI的命名体系在GPT-4时代从小数点版本号转向字母后缀（如4-turbo、4o）来标识架构优化
65%已验证OpenAI o1模型于2024年9月发布，通过强化学习训练出在输出最终答案前进行内部推演的能力，中间推理步骤以特殊Token形式存在且对用户不可见
65%已验证Chain-of-Thought（思维链）提示技术通过强制模型先输出中间步骤来部分缓解自回归模型在逻辑推理中的缺陷
65%已验证OpenAI 在 o1 系列模型中将思维链机制内化为模型自发行为，并引入推理 Token（Reasoning Token）概念
65%已验证OpenAI的o系列（o1、o3）专门针对链式思维推理能力进行强化训练，引入了蒙特卡洛树搜索（MCTS）与过程奖励模型
65%已验证o1模型在回答前进行内部思维链推理，在数学、编程、科学推理等任务上表现远超GPT-4o
65%已验证推理模型（如OpenAI的o1/o3系列、Anthropic的Claude with extended thinking、DeepSeek-R1）在生成最终答案前会先输出思考过程（thinking tokens）
65%待验证o1系列于2024年9月发布，引入了思维链推理机制
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