OシリーズとGPT-4の関係：誤解と真実
最近、AI界隈では「O1やO3 MiniがGPT-4を超えた」という話が飛び交っています。YouTubeやSNSを見ても、Oシリーズが次世代のAIとして語られることが増えました。「oシリーズ！神っ！」とかの動画も結構出てるわけです。私もよく、AIを使うので、ある時に、「oシリーズと4-oの違いってなんだ？」って頭によぎったのがこの記事の始まりです。
本当にOシリーズはGPT-4を全面的に超えたのでしょうか？
結論から言いますと、（あくまで私の意見です）Oシリーズは「GPT-4のすべてを上回る新モデル」ではなく、「特定の側面で改良された推論・論理構造強化型のバージョン」です。本記事では、Oシリーズの本質とGPT-4との関係を整理し、誤解なく理解できるようにしていきます。
Oシリーズの本質：推論強化のための最適化
OpenAIがoシリーズを開発した背景には、「思考・推論能力の強化」があります。GPT-4は万能型で多用途に適応できますが、処理負荷が高く、計算資源を使います。汎用ですが、深いテーマには向かない場面もあります。そこで、特定のタスクでより精度の高い推論を実現するために開発されたのがoシリーズというわけです。
そして、oシリーズの紹介記事は、高い推論と思考を要求される数学系の問題の回答精度の高さが評価されているのは、そういうことかな〜と私は思っています。
Oシリーズには、O1、O3、O3 Miniといった複数のモデルがあり、それぞれ特性が異なります。特にO1は論理的な推論力を重視しており、深い洞察を必要とするタスクに向いています。回答に時間がかかる事もあります。一方で、O3 Miniは軽量で低遅延を重視しているため、スピード感のある処理が求められる場面に適しています。
つまり、Oシリーズは「何でもできる汎用AI」ではなく、「特定の分野でより優れた推論力を発揮するAI」です。この違いを押さえておくことが重要です。
世間の評価とのギャップ
「新しいモデルが出た＝すべてが進化した」と捉えがちなメディア報道。しかし、実際には技術の進化は「用途に応じた最適化」によるものが多いです。Oシリーズもまさにその典型であり、GPT-4oに比べて万能性が増したわけではなく、推論精度を重視する場面で優位性を持ちます。
例えば、GPT-4は創造的な文章生成や多様な文脈理解を得意とします。一方、Oシリーズは「論理的推論や高度な分析」に特化しており、回答までに時間がかかる場合もあります。これは、速度を犠牲にしてでも正確な推論を優先しているためです。
ですので、「OシリーズがGPT-4を超えた」という単純な話ではなく、「推論力を強化した特化型モデル」という理解が現実的です。
下のキャプチャは、o1とGPT4oに、同じ質問を投げた結果です。「会議がまとまらず意見が出ない」って質問です。
数学の問題と違い、やや【ゴールや正解が広がる】質問を選びました。
つまり、この回答がより得意なのは、4oですね。o1の回答、かなり「硬ったっ！」って感じではないですか。比較することってあんまりないと思うので画像上げました。
o1の回答
4oの回答
GPT-4との違いと使い分け
OシリーズとGPT-4は競合するわけではなく、むしろ補完関係にあります。違いを理解し、適切に使い分けることが鍵になります。
用途Oシリーズ（O1、O3、O1-Pro、O3 Mini）：低遅延・軽量ならO3 Mini、高精度推論ならO1-Pro。長文対応や創造的な会話にはGPT-4o、文章生成なら、O1やO1-Proは高精度な内容向き。創造性が求められるコンテンツ生成にはGPT-4o、って感じです。
例えば、ビジネスの意思決定支援のような「正確な推論が求められる場面」ではOシリーズが活躍します。でも、広く、深く、自社の課題や戦略を踏まえて、検討する時には、4oが一推しです。4oがカスタマイズ出来るのも大きな利点ですね。 営業提案資料作成なら、4oが良いですよ！
まとめ：OシリーズはGPT-4の進化形ではなく特化型
「OシリーズはGPT-4を超えたのか？」という問いに対しての答えはシンプルです。「超えたのではなく、推論部分を特化した改良版である」
OシリーズはGPT-4のすべてを向上させたモデルではなく、「特定の用途でのパフォーマンスを最大化するための設計」がされています。だからこそ、どのAIをどの場面で使うのかが重要になってきます。
AIの進化が進む中で、「新しい＝完全な上位互換」と考えるのは早計です。むしろ、Oシリーズの登場によってAIの選択肢が広がった今、ユーザーが「どのAIをどんな用途で使うか？」を考えることこそ、今後のAI活用の最大のポイントになってくるのではないでしょうか。
Comments