终于r18 动漫，免用度户也能用上 OpenAI 的 DeepResearch 了，量子位也进行了极新实测！

OpenAI 半夜官宣，基于 o4-mini 某个版块的轻量版 DeepResearch 庄重上线。

按照官方说法，轻量版的回答会更短，但智能水平将着实无异于满血版块。

与此同期，轻量版的上线也意味着付用度户不错有更多的使用次数。

具体来说，付用度户的满血版用量不变，但每月不错获取特等的轻量版使用契机，在满血额度用完后会自动切换。

那么，两个版块阐明究竟有何异同，来看量子位实测 ~

咱们一共找了 10 个话题让 ChatGPT 进行深度策动，最初一并展示下用时、府上数目等能够平直统计的数据。

举座来看，轻量版的用时和生成履行字数皆昭着要比满血版更少，至于参考府上数目则莫得昭着限定。

接下来，咱们选拔其中三个，仔细对比一下满血版和轻量版造成的答复质料：

印欧语系说话的演变历史

2024 年 AI 穿着阛阓发展情况

推理大模子中的要害本领

不论是哪个版块，在咱们提议策动话题时，皆会讨论策动的具体履行、侧要点等信息。

话题 1：印欧语系说话的演变历史

以第一个话题"印欧语系说话的演变历史"为例，满血版和轻量版在问题细化方面讨论的念念路基本一致（下图中上方为满血版，下方为轻量版）：

咱们回应"举座梳理，从古于今"。

然后模子便会启动缱绻检索，对于这个话题，两个版块援用的府上皆是主要来自维基百科和大英百科全书，而满血版还多援用了部分汉文资源（仅限于面前话题，其他话题中轻量版也会援用非英语资源）。

（下图中左侧为满血版，右侧为轻量版）

通过二级标题来看最终答复的结构，满血版继承了总 - 分 - 总的结构，并将印欧语系下属各个语族永别算作一个部分进行了详实先容。

而轻量版的结构愈加驻防举座，每一部分皆是永别从不同角度在申诉演变的经过。（下图中左侧为满血版，右侧为轻量版）

满血版的答复当中，每一个下属语族的先容皆绝顶详实。

轻量版则更侧重于展示头绪，将演变的大约经过作念了简要先容，详实进度则比不上满血版块。

话题 2：2024 年 AI 穿着阛阓发展情况

前边一个问题主如果让模子在时间维度上进行信息梳理，接下来的这个话题则围绕空间维度进行伸开。

问题细化的经过是这么，两个版块区别不大（图中照旧上头满血底下轻量版），咱们则是平直这些履行完全要。

中间经过就未几赘述，两个版块从结构上已经是大约相似（左满血右轻量）。

阛阓限制的部分，满血版分为了大家、国内和增长趋势三个部分进行先容，包含了遍及具体数据和部分原因简析，之后的增长趋势还凭据居品的具体类型进行了细分。

况且还凭据 IDC 的数据绘画出了表格：

比较之下，轻量版也消散了其中的一部分要点并相似是大家 - 国内 - 趋势这么的结构，但每部分皆只用一两句话带过。

至于表格，则是莫得的。

不外到了厂商部分，又变成了轻量版（下图右侧）的展示愈加档次明晰。

后头的履行就不逐一拆解了，举座来看，不论是从时间照旧空间维度上梳理，满血版皆比轻量版多了遍及的细节（下图为满血版）。

话题 3：推理大模子中的要害本领

第三个话题对于推理大模子中的要害本领，此次两个版块问出的细化问题稍有不同。

咱们回应要点关心模子架构、教师算法和推理优化这三部分的信息。

对于模子架构的部分，轻量版（下图右侧）作念出了表格整理，而满血版分红了三个段进行翰墨叙述。

算法部分，轻量版提到了 SFT、RLHF、对比学习与自监督等履行，而满血版则分红了教导微调与多任务教师、链式念念维教师与经过监督、反事实教师与自我监督机制这三个部分。

终末对于推理优化，轻量版说起了量化、蒸馏、剪枝、KV 缓存优化等本领，满血版在此以外还提到了自符合推理、并行解码等履行。

总得来看，如果比较详实进度，满血版是当之无愧的得手者。

但如果仅仅用来匡助咱们服气不详的策动念念路和可能涉猎的履行，轻量版，也足以搞定一部分需求。

致使对于不可爱谈天少说的用户来说，轻量版看上去会愈加精真金不怕火。

要害是，免用度户也能用啊。

参考通顺：

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

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