編者按：本文來自微信公眾號 “量子位”（ID:QbitAI），作者：克雷西，創(chuàng)業(yè)邦經授權轉載。

終于，免費用戶也能用上OpenAI的DeepResearch了，量子位也進行了新鮮實測！

OpenAI深夜官宣，基于o4-mini某個版本的輕量版DeepResearch正式上線。

按照官方說法，輕量版的回答會更短，但智能水平將幾乎無異于滿血版本。

與此同時，輕量版的上線也意味著付費用戶可以有更多的使用次數。

具體來說，付費用戶的滿血版用量不變，但每月可以獲得額外的輕量版使用機會，在滿血額度用完后會自動切換。

那么，兩個版本表現究竟有何異同，來看量子位實測~

實測輕量版DeepResearch

我們一共找了10個話題讓ChatGPT進行深度研究，首先一并展示下用時、資料數量等能夠直接統(tǒng)計的數據。

整體來看，輕量版的用時和生成內容字數都明顯要比滿血版更少，至于參考資料數量則沒有明顯規(guī)律。

接下來，我們選擇其中三個，仔細對比一下滿血版和輕量版形成的報告質量：

印歐語系語言的演變歷史
2024年AI穿戴市場發(fā)展情況
推理大模型中的關鍵技術

無論是哪個版本，在我們提出研究話題時，都會詢問研究的具體內容、側重點等信息。

話題1：印歐語系語言的演變歷史

以第一個話題“印歐語系語言的演變歷史”為例，滿血版和輕量版在問題細化方面詢問的思路基本一致（下圖中上方為滿血版，下方為輕量版）：

我們回復“整體梳理，從古至今”。

然后模型便會開始規(guī)劃檢索，關于這個話題，兩個版本引用的資料都是主要來自維基百科和大英百科全書，而滿血版還多引用了部分中文資源（僅限于當前話題，其他話題中輕量版也會引用非英語資源）。

（下圖中左側為滿血版，右側為輕量版）

通過二級標題來看最終報告的結構，滿血版采用了總-分-總的結構，并將印歐語系下屬各個語族分別作為一個部分進行了詳細介紹。

而輕量版的結構更加注重整體，每一部分都是分別從不同角度在講述演變的過程。（下圖中左側為滿血版，右側為輕量版）

滿血版的報告當中，每一個下屬語族的介紹都非常詳細。

輕量版則更側重于展示脈絡，將演變的大致過程做了簡要介紹，詳細程度則比不上滿血版本。

話題2：2024年AI穿戴市場發(fā)展情況

前面一個問題主要是讓模型在時間維度上進行信息梳理，接下來的這個話題則圍繞空間維度進行展開。

問題細化的過程是這樣，兩個版本區(qū)別不大（圖中還是上面滿血下面輕量版），我們則是直接這些內容全都要。

中間過程就不多贅述，兩個版本從結構上依然是大致相似（左滿血右輕量）。

市場規(guī)模的部分，滿血版分為了全球、國內和增長趨勢三個部分進行介紹，包含了大量具體數據和部分原因簡析，之后的增長趨勢還根據產品的具體類型進行了細分。

并且還根據IDC的數據繪制出了表格：

相比之下，輕量版也覆蓋了其中的一部分要點并同樣是全球-國內-趨勢這樣的結構，但每部分都只用一兩句話帶過。

至于表格，則是沒有的。

不過到了廠商部分，又變成了輕量版（下圖右側）的展示更加條理清晰。

后面的內容就不一一拆解了，整體來看，無論是從時間還是空間維度上梳理，滿血版都比輕量版多了大量的細節(jié)（下圖為滿血版）。

話題3：推理大模型中的關鍵技術

第三個話題關于推理大模型中的關鍵技術，這次兩個版本問出的細化問題稍有不同。

我們回復重點關注模型架構、訓練算法和推理優(yōu)化這三部分的信息。

對于模型架構的部分，輕量版（下圖右側）做出了表格整理，而滿血版分成了三個段進行文字敘述。

算法部分，輕量版提到了SFT、RLHF、對比學習與自監(jiān)督等內容，而滿血版則分成了指令微調與多任務訓練、鏈式思維訓練與過程監(jiān)督、反事實訓練與自我監(jiān)督機制這三個部分。

最后關于推理優(yōu)化，輕量版提及了量化、蒸餾、剪枝、KV緩存優(yōu)化等技術，滿血版在此之外還提到了自適應推理、并行解碼等內容。

總得來看，如果比較詳細程度，滿血版是當之無愧的獲勝者。

但如果只是用來幫助我們確定大概的研究思路和可能涉獵的內容，輕量版，也足以解決一部分需求。

甚至對于不喜歡長篇大論的用戶來說，輕量版看上去會更加簡潔。

關鍵是，免費用戶也能用啊。

參考鏈接：

https://x.com/OpenAI/status/1915505961500070245

本文為專欄作者授權創(chuàng)業(yè)邦發(fā)表，版權歸原作者所有。文章系作者個人觀點，不代表創(chuàng)業(yè)邦立場，轉載請聯系原作者。如有任何疑問，請聯系editor@cyzone.cn。