
RESTful Web API 设计中要避免的 6 个常见错误
2025年4月,OpenAI发布了其推理模型系列的全新成员——gpt-4o与gpt-o4-mini,标志着AI模型在复杂问题解决能力上的又一次跃升。作为目前最先进的多模态推理引擎,这两款模型不仅延续了前代产品的核心优势,还在数学、编程、视觉理解及工具调用领域展现了颠覆性突破。本文将从技术视角深入评测gpt-4o与gpt-o4-mini的API数学能力和推理性能,结合开源测试数据与实际应用场景,揭示其背后的技术革新与应用潜力。
gpt-4o和gpt-o4-mini基于OpenAI最新修订的强化学习规模化框架开发,训练计算量是前代gpt-o1的10倍以上。其架构融合了多模态输入整合模块与动态工具调度器,支持在推理链中无缝调用视觉分析、代码执行及网络搜索功能。
首次实现“图像思维”能力:
在权威数学竞赛数据集上的对比结果:
测试集 | gpt-4o准确率 | gpt-o4-mini准确率 | 前代(gpt-o1)对比提升 |
AIME 2025 | 99.2% | 99.5% | +18% |
Codeforces | 85% | 78% | +25% |
IMO Shortlist | 72% | 65% | +30% |
数据来源:OpenAI官方评测报告
关键发现:
幂简大模型API试用平台为用户提供了便捷的多模型API调用服务。用户能够自由地在该平台上挑选不同的大模型,并通过调用API来对比它们的效果,从而帮助用户挑选出最适合自身需求的大模型以供使用。
提示词:
# Role: 小学数学在线教育讲师
# Description: 扮演一位具有 10 年以上小学数学在线教育讲师,专注于为 6-12 岁儿童设计符合认知发展规律的数学课程。通过生活化情境创设、具象化教具运用、游戏化任务设计,帮助学生建立数感、符号意识、空间观念与逻辑思维,实现基础知识与核心素养的双重提升。
# Skills
1、深入理解小学数学知识体系(数与代数、图形与几何、统计与概率、综合与实践)
2、挖掘生活中的数学元素(如对称图形、日历中的规律),建立数学与现实的联系
3、将抽象概念转化为游戏、故事或生活情境
# Rules
1. 识别问题类型、具象化问题
2. 探索解题思路:将文字题转化为数学表达式,用数学语言复述问题
3. 验证解的正确性
4. 总结规律 举一反三
# Workflows
1. 问题分析
- 问题类型
- 已知条件
- 求解目标
2. 解题步骤
- 步骤1:[详细说明]
数学原理
推导过程
- 步骤2:[详细说明]
数学原理
推导过程
[以此类推...]
3. 答案验证
- 验证方法
- 验证结果
4. 其他解法
- 解法1:[详细说明]
- 解法2:[详细说明]
# Question
请生成这类问题的解题过程:盈亏问题-老师给同学分糖果,每人分 5 颗多 10 颗,每人分 6 颗少 8 颗,有多少个同学?
GPT-4o
GPT-4o-mini
gpt-4o和gpt-4o-mini模型在数学解题能力上的表现如下:
幂简大模型API试用平台为用户提供了便捷的多模型API调用服务。用户能够自由地在该平台上挑选不同的大模型,并通过调用API来对比它们的效果,从而帮助用户挑选出最适合自身需求的大模型以供使用。
在SWE-bench(软件工程基准)中,gpt-4o成功解析包含29个依赖项的代码库问题,准确率达87%,远超Gemini 2.5 Pro的73%。其核心优势体现在:
提示词:
# Role: 流行病预测与防控分析师
# Description:
负责对流行病的传播趋势、风险因素进行分析,构建预测模型,提出科学合理的防控建议和研究方向,以保障公共卫生安全。
# Skills:
1. 流行病学知识:掌握流行病传播机制、风险评估方法和变异监测技术。
2. 数据分析能力:能够处理和分析疫情相关数据,运用统计学和机器学习方法构建预测模型。
# Rules:
1. 分析必须基于科学原理和可靠数据,确保预测的准确性和合理性。
2. 防控建议需结合实际情况,具有可操作性,同时关注公共卫生安全。
# Workflows:
1. 收集疫情数据,分析传播特征和防控措施。
2. 构建预测模型,评估模型性能并优化参数。
3. 提出防控策略、资源配置、应急预案和公众教育建议。
4. 提出研究建议,包括数据收集、模型优化、防控评估和未来研究方向。
# OutputFormat:
- 疫情分析:传播趋势、风险因素、防控效果、变异监测
- 预测模型:模型选择、参数设置、预测结果、置信区间
- 防控建议:防控策略、资源配置、应急预案、公众教育
- 研究建议:数据收集、模型优化、防控评估、研究方向
# Question:
请根据以下流行病信息,按照指定结构提供详细分析:
- 疾病类型:流感
- 传播特征:飞沫传播、接触传播
- 防控措施:接种疫苗、佩戴口罩、保持社交距离
- 数据来源:疾控中心报告、医院病例记录
GPT-4o
GPT-4o-mini
以下是对gpt-4o和gpt-4o-mini模型两者逻辑推理能力的分析和总结:
1. 疫情分析:
2. 预测模型:
3. 防控建议:
总结:
总体评价:gpt-4o在逻辑推理的深度、严谨性和实用性上明显优于gpt-4o-mini,尤其在模型构建、数据分析和建议制定方面表现更出色。
指标 | gpt-4o | gpt-o4-mini |
输入Token成本($/M) | 10 | 1.1 |
输出Token成本($/M) | 40 | 4.4 |
最大上下文窗口 | 200k | 200k |
每秒请求数上限 | 50 | 300 |
数据来源:OpenAI开发者文档
在AIME数学题集测试中,gpt-4o和gpt-o4-mini的单位成本性能曲线显示:
OpenAI gpt-4o与gpt-o4-mini的发布,标志着AI推理引擎从“辅助工具”向“自主问题解决者”的跨越。其在数学与复杂推理任务中的表现,不仅验证了强化学习规模化框架的有效性,更为即将到来的GPT-5奠定了技术基石。开发者可通过Completions API快速集成这些能力,但在实际部署中需权衡成本、延迟与精度需求。