ChatGPT o1 會思考的 AI 新舊版實測比較表格：翻譯、摘要、企劃、文案與寫程式
我自己在講 ChatGPT 提升工作效率的相關課程時，常常強調一個設計指令的重點：「如果我們寫 AI 指令（ prompt、提示語）時，可以讓 AI 寫出自己在想什麼、怎麼處理任務，通常生成的內容結果會相對更好。」
關於我的指令設計方式，可參考：
- 2024 我和 ChatGPT AI 工具如何一起工作，提示語、常用案例指南
- 如何用 11 款 AI 工具打造高效率工作流程，我目前最頻繁應用實例
- 從 GPTs 商店熱門應用學 ChatGPT 怎麼用，免費版可用提示語分享
- 一般人最好上手且有效的 ChatGPT 提問法，以生成英文練習題為例
從使用者端的角度來看「 ChatGPT o1-preview」，就是在 AI 生成內容前，會先展開一步一步的思考流程，它可能會選擇思考的策略與切入點，有時會提出一些批判思考，也會更仔細的分析資料細節來做深入處理。
在這個過程中，「 ChatGPT o1-preview」生成內容的速度其實比 GPT-4o 要慢上不少，可能需要 30~60 秒的思考時間（或者更久），才會開始一步一步的生成內容。
也因為這樣的「思考」過程需要耗費更多運算資源，所以即使是 ChatGPT Plus 用戶，在使用「 ChatGPT o1-preview」時也有一些限制：
- 目前無法上傳文件、圖片進行分析。（2024/9/13）
- 目前無法搜尋網路資料。（2024/9/13）
- 但 OpenAI 有預告上述功能之後都會補上。
- o1-preview 和 o1-mini 都可以在模型選擇器中手動選擇，目前訊息限制為 o1-preview 的每週 50 則訊息，o1-mini 的每天 50 則訊息。
也就是說，目前「 ChatGPT o1-preview」比較像是「 GPT-4o 」的輔助，在進行一些需要深入分析資料、產出有邏輯結果的任務，或者像是科學、數學、程式碼相關領域時，可以運用。
今天這篇文章，我就從自己日常慣用的幾個 AI 輔助需求：翻譯、摘要、企劃思考、文案，以及有時用程式碼寫個小工具的角度，以實際案例測試看看，「 ChatGPT o1-preview」的效果如何，並和「 GPT-4o 」同樣指令下的結果作比較。
當然，如果能從科學、數學與程式碼的角度來驗證更好，不過從我個人常用角度出發，也想驗證看看 ChatGPT o1-preview 是否能滿足我的日常工作需求，也提供大家參考。
下面，先提供大家下面測試案例的快速心得比較表格。
| 任務 | ChatGPT o1-preview | GPT-4o | 差異與結論 |
|---|---|---|---|
| 翻譯 | 花費約 57 秒完成整篇文章翻譯。 翻譯結果更簡潔有力，文句白話流暢。 用語更符合台灣慣用詞彙。 在「白話流暢度」與「專業用語」間平衡得更好。 | 翻譯速度較快。 翻譯結果相對較弱，文句不如 o1-preview 流暢。 | ChatGPT o1-preview 在翻譯質量上優於 GPT-4o，雖然速度較慢，但結果更佳。 |
| 程式碼生成（九九乘法小遊戲） | 第一次生成的程式碼正確性高，介面美觀，操作流暢。 能計算分數並回饋對錯。 無需修改即可使用。 | 初次生成的程式碼有明顯錯誤。 需要多次反覆調整才能達到可用程度。 | ChatGPT o1-preview 在程式碼生成方面更準確、完善。 |
| 企劃報告制定 | 主動進行反向思考，探索不同呈現方式。 提供具體、邏輯分明的建議步驟和文章架構。 深入分析資料細節。 | 建議較為一般化。 缺乏深入的分析和明確的建議。 | ChatGPT o1-preview 在企劃思考上更深入、具體。 |
| 文章摘要 | 摘要更深入完整，有條理。 能整理出詳細的步驟和操作要點。 | 基本架構相似。 細節完整程度略有不足。 | ChatGPT o1-preview 在摘要上提供更詳細的內容。 |
| 社群貼文與文案撰寫 | 生成內容較為結構化，像是分析整理。 缺乏社群貼文所需的流暢性和吸引力。 更注重安全性和準確性，避免使用版權材料。 | 文案較為流暢，適合社群貼文風格。 可能在細節上不夠精準。 | GPT-4o 在文案撰寫上表現較佳，更適合社群貼文。 |
翻譯文章案例實測：
我分享過自己慣用的翻譯、摘要等等指令，我就用同樣的指令，來測試看看 ChatGPT 新舊版 AI 模型的效果。（參考：讓 AI 成為閱讀助手， ChatGPT 摘要、翻譯與學習筆記提示語分享）
首先來試試看翻譯（英翻中），我通常會用下面指令來要求 ChatGPT 翻譯文章：「把下面這篇XXX主題的文章，翻譯成台灣繁體中文，請一段一段翻譯，盡量在維持原文語意，主題風格的情況下，讓上下文的語句更自然通順，遇到專有名詞時附註英文原文，並在第一遍基本翻譯後，用台灣慣用詞彙與語氣進行最後修飾。」
下圖「左方」，是「 ChatGPT o1-preview」翻譯的結果。下圖「右方」，是「 GPT-4o」翻譯的結果。
結論是，「 ChatGPT o1-preview」花了 57 秒完成一整篇文章的翻譯（文章是 OpenAI 「 ChatGPT o1-preview」官方公告），但是翻譯的結果比「 GPT-4o」優異不少。
例如，大多數時候，「 ChatGPT o1-preview」翻譯的文句更加簡潔有力（相對「 GPT-4o」），可以在許多段落看到這樣的差別。
「 ChatGPT o1-preview」翻譯的結果也更白話，相對流暢，用語更符合我指定的台灣用語。
「 ChatGPT o1-preview」在「白話的流暢度」與「專業用語」之間也相對更能拿捏得當，會讓人更容易看懂，但又保持專業用語的明確性。
製作99乘法小遊戲案例實測：
我之前曾經測試讓 ChatGPT-4o、 Claude 3.5 sonnet 來撰寫一些學習小遊戲，利用 AI 寫程式的能力，製作我和小孩之間的練習功課工具。
我也讓「 ChatGPT o1-preview」測試看看，這次我讓他直接寫一個九九乘法表小工具。 o1 同樣會先思考撰寫工具的邏輯，然後才開始寫出程式碼。
我提供的指令是：「我的小孩正在練習記憶數學的 99乘法表 ，你可以設計一個協助她練習的小遊戲嗎？
請一步一步分析，從簡單的 2 與 5 的乘法表開始，然後練習 3、4、6、7、8、9 的乘法表，根據每一個乘法表設計一個記憶遊戲，遊戲一開始可以選擇要練習哪一個乘法表，進入後可以隨機考驗該乘法表的熟練度，最好設計有遊戲機制。」
下面是 ChatGPT o1-preview 第一次生成的 99 乘法表小遊戲，我沒有做任何的修改，但是正確性、介面美化、操作流暢度都已經達到可用的程度，還會計算分數與回饋對錯。
下面是舊版 GPT-4o 第一次生成的小遊戲，基本介面可操作，但有一些明顯錯誤（如下圖），可能還需要多幾次的反覆問答，才能調整正確。
制定企劃報告案例實測：
我也很常跟 ChatGPT 一起討論溝通企劃案，下面是新舊版本生成的結果比較。
我提供了許多參考資料，請 AI 幫我做產品的企劃報告。
「 ChatGPT o1-preview」在生成過程中，會主動做一些反向思考，與探索不同的報告呈現方式，並且提供一些具體的、邏輯分明的建議步驟，這些不一定有出現在我的指令中。
下面是 ChatGPT o1-preview 生成的版本，我舉出其中一部分，它提出了一個撰寫初稿的建議方案，並指出了一些明確的試寫步驟、文章架構方向。
下面是 GPT-4o 類似段落的版本，雖然也提出了撰寫初稿的建議，但整體的說明就比較一般，少了一些明確的、深入的分析與建議。
摘要文章案例實測：
我也測試了用兩個版本去摘要同一篇文章。
下面是 ChatGPT o1-preview 的版本，可以看到文章細節整理得更深入、完整、有條理。
下面是 GPT-4o 版本摘要的結果，基本架構也相似，但細節的完整程度就有一點落差。
下面是 GPT-4o 版本摘要的結果，基本架構也相似，但細節的完整程度就有一點落差。
撰寫社群貼文、文案案例實測：
不過，ChatGPT o1-preview 也有他不擅長的內容，目前看起來它撰寫流暢文案的效果，反而沒有 GPT-4o 好（現在寫文案相對效果最好的可能是 Claude 3.5 Sonnet ）。
下面我請 AI 根據參考資料寫出社群貼文上的文案。
ChatGPT o1-preview 版本，AI 會思考撰寫過程，撰寫時會進行更多安全性、準確性的思考，例如避免使用版權材料。
但是多次嘗試後，發現 ChatGPT o1-preview 版本目前的結果，比較像是把參考資料更有結構、更有邏輯的分析整理，不太像是社群貼文。
相較之下， GPT 4o 的版本，可能細節沒有那麼精準，但文案比較流暢。（如下圖）
以上就是我的初步測試案例與心得，提供大家參考。
有興趣的朋友可以進一步研究：
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