Naar inhoud
Tier C — Specialist
Draait in:USGemaakt in:United States
$60.00
output · per 1M tokens (inkoopbasis)
Kosten
2,940 ms
Antwoordsnelheid
100 / 100
Intelligentie

Verdict — samenvattingLIVE

LIVE
nu · 2026-07-26

o1-2024-12-17 shows major quality regression with slower response times

Quality dropped 32.1 points Latency increased 50% Factual score critically low Multilingual remains perfect

The o1-2024-12-17 model has experienced a significant performance decline in the current benchmark window, with overall quality dropping from 81.4 to 49.4 points, a decrease of 32.1 points. This regression is particularly evident in factual accuracy, which plummeted to just 2 points from previous stronger performance. Creative capabilities also weakened, declining from 45 to 33 points. The only bright spot is multilingual support, which maintained a perfect 100 score across both windows. Reasoning improved to 63 points, though this partially reflects a shift in test categories between windows. Response latency has also degraded notably, with the median increasing 50% from 3871ms to 5797ms. This combination of slower responses and reduced quality represents a substantial step backward from the previous benchmark period. Users should be aware that current performance is notably worse than the prior window, particularly for factual queries and creative tasks. The multilingual capabilities remain the model's strongest area. These results suggest potential deployment issues or model configuration changes that have negatively impacted performance across multiple dimensions.

Quality

49.4

Latency p50

5,797 ms

Test runs

5

1 van 11

Beeld & uitlegLIVE

OpenAI

o1-2024-12-17

Tier C — Specialist

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

o1-2024-12-17 is een groot taalmodel ontwikkeld door OpenAI, uitgebracht in december 2024 als onderdeel van de o1-serie. Dit model is ontworpen om uitgebreid redeneren uit te voeren voordat het antwoorden genereert, waarbij het gebruikmaakt van reinforcement learning-technieken die het in staat stellen meer rekenkracht in te zetten voor complexe probleemoplossingstaken. Het is bijzonder geschikt voor toepassingen die redeneringen in meerdere stappen vereisen, zoals geavanceerde wiskunde, programmeren, wetenschappelijke analyse en logische deductie. Het model produceert intern gestructureerde gedachteketens, hoewel deze redeneersporen niet zichtbaar zijn voor gebruikers in de standaardinterface. De o1-2024-12-17-release vertegenwoordigt een evolutie binnen OpenAI's o1-familie, volgend op eerdere versies zoals o1-preview en o1-mini. Het biedt verbeterde redeneercapaciteiten en nauwkeurigheid vergeleken met zijn voorgangers, terwijl het de standaard tekstgeneratiefunctionaliteit behoudt. Het model ondersteunt momenteel geen uitgebreide multimodale input zoals beeldverwerking of function calling, maar richt zich in plaats daarvan op tekstgebaseerde redeneer- en generatietaken. De grootte van het contextvenster is ten tijde van de release niet openbaar gemaakt. Binnen OpenAI's modelportfolio neemt o1-2024-12-17 een gespecialiseerde positie in als op redeneren gericht model, onderscheiden van de algemene GPT-4-serie. Het is ontworpen voor gebruikssituaties waarbij analysediepte en correctheid voorrang krijgen boven snelheid of conversationele vloeiendheid. Gebruikers zetten dit model doorgaans in bij het aanpakken van problemen die baat hebben bij weloverwogen, gestructureerd denken in plaats van snelle antwoordgeneratie.

o1-2024-12-17 denkt diepgaand na vóór elk antwoord en levert zo nauwkeurige oplossingen voor complexe vraagstukken.

Tokonomix benchmark-samenvatting

Mogelijkheden

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 100000
o1-2024-12-17 — illustration 1
o1-2024-12-17: de productie-snapshot van december 2024 van OpenAI's eerste redeneermodel

De gedateerde alias van o1 uit december 2024 is de snapshot die het productieklare gedrag van OpenAI's eerste redeneermodel vastlegt. Het is de versie om aan te pinnen wanneer je workflows hebt gebouwd rond de specifieke redeneerstijl van o1 en stabiel gedrag nodig hebt over langere tijd, met name voor gereguleerd werk of audit trails die exacte reproduceerbaarheid vereisen.

Wat deze snapshot vertegenwoordigt

Dit is o1 zoals het werd uitgebracht voor productiegebruik, als opvolger van het eerdere onderzoekscheckpoint o1-preview. De capability envelope is wat de zwevende o1-pagina beschrijft: redeneer-eerst generatie met interne chain-of-thought, contextvenster van 200.000 tokens, sterke prestaties op wiskunde en code-synthese, en een latency-profiel dat in seconden in plaats van milliseconden wordt gemeten.

De december-snapshot is degene waaraan de meeste productiedeployments die op o1 draaien daadwerkelijk vastzitten. Het eerdere preview-checkpoint had gedragsafwijkingen die voor de productierelease werden gladgestreken, en de meeste teams die tegen o1 bouwden, deden dat tegen deze snapshot of een latere. Als jouw applicatie in productie is en goed werkt, draait deze waarschijnlijk op deze snapshot.

Pinnen is belangrijker voor redeneermodellen dan voor reflexmodellen. De redeneerstap is gevoelig voor kleine veranderingen in hoe het model een probleem benadert. Een subtiele verschuiving in de chain-of-thought-distributie kan veranderen welke problemen het model correct oplost en welke het fout doet, zelfs als de gemiddelde nauwkeurigheid stabiel blijft. Voor workflows waarbij je empirisch hebt gevalideerd dat o1 jouw specifieke probleemklasse oplost, is de gedateerde snapshot het contract dat dat gevalideerde gedrag beschermt.

Wanneer pinnen aan deze snapshot juist is

Gereguleerde workflows waarbij audit trails exacte reproduceerbaarheid van modeloutputs over lange tijdsperioden vereisen. Legal-tech-applicaties die contractanalyses uitvoeren en waarbij het exacte redeneerpad telt voor downstream-review. Wetenschappelijke applicaties waarbij reproduceerbaarheid van modelondersteunde redenering een methodologische vereiste is. Financiële-dienstverleningsapplicaties waar toezichthouders mogelijk uiteindelijk vragen waarom een specifieke aanbeveling is gedaan.

Voor verkennend werk, prototype-bouwsels en elke workflow waarbij je de rollende verbeteringen wilt volgen die OpenAI in nieuwere redeneermodellen doorvoert, is deze snapshot niet het juiste startpunt. Nieuw werk zou o3 of o4-mini moeten gebruiken, die wezenlijke capability-verbeteringen vertegenwoordigen ten opzichte van de o1-generatie.

Het migratierisico van deze snapshot naar een nieuwer redeneermodel is niet triviaal. Het redeneergedrag verschilt voldoende tussen o1 en o3 dat promptpatronen die tegen o1 zijn gekalibreerd niet zonder meer overdraagbaar zijn. Reken op revalidatiewerk, niet op een drop-in-upgrade.

Waar het tekortschiet

Real-time conversationele applicaties. Het latency-profiel van o1 is onverenigbaar met chatinterfaces die sub-seconde-antwoorden nodig hebben. Gebruik reflexmodellen voor die workloads en reserveer o1 voor de moeilijke beurten.

Eenvoudige samenvattings- en extractietaken. De redeneerstap is verspild aan taken die deze niet vereisen, en je betaalt voor die verspilde compute. Reflexmodellen handelen deze taken sneller en goedkoper af.

Creatief schrijven waarbij flow telt. o1 produceert zorgvuldig, correct proza. Het is niet het juiste gereedschap wanneer je stem, ritme of stilistische flair wilt. De chat-tier-modellen leveren vaak betere creatieve outputs.

Tool-gebruik-intensieve agent-workflows met veel strakke loops. De redeneerlatency stapelt zich op over beurten heen. Voor agents die snel tools moeten aanroepen met redenering tussen aanroepen, maakt de cumulatieve wachttijd de loop traag op manieren die de product-UX raken.

Praktische opmerkingen en alternatieven

Voor zwaardere redenering op dezelfde generatie geven o1-pro en de gedateerde snapshot o1-pro-2025-03-19 meer redeneercompute uit per prompt voor problemen waarbij maximale nauwkeurigheid de extra kosten rechtvaardigt. De pro-variant is de juiste keuze voor de moeilijkste redeneerproblemen waarbij je de kans wilt maximaliseren om in één keer een correct antwoord te krijgen.

Voor redenering van een nieuwere generatie vertegenwoordigen o3 en de gedateerde snapshot o3-2025-04-16 de opvolger-capability. o4-mini is het kostenefficiënte mid-tier-redeneermodel voor veel workloads die voorheen o1 gebruikten.

Voor onderzoeksworkflows die browsen, synthese en redenering over externe bronnen vereisen, is o4-mini-deep-research de toegewijde research-modus-variant. Dit is een ander operationeel profiel dan o1 en adresseert een workload waarvoor o1 nooit helemaal het juiste gereedschap was.

EU-dataresidentie wordt standaard niet ingevuld op deze snapshot of op een van de gerelateerde OpenAI-redeneer-endpoints. Regionale gateways met dataverwerkingsovereenkomsten blijven de praktische workaround voor gereguleerde Europese deployments. De deprecation-tijdlijn voor de gedateerde alias is momenteel niet aangekondigd, maar redeneermodel-snapshots hebben doorgaans langere ondersteuningsvensters gehad dan reflexmodel-snapshots, gezien de hogere revalidatiekosten van migratie.

Laatste technische review: 22-05-2026 — Tokonomix.ai

o1-2024-12-17 — illustration 2

Provider-vergelijkingLIVE

Provider-vergelijking
Vergelijk elke aanbieder van dit model — kostenbasis, kwaliteit, latency en uptime.
Azure OpenAI (EU - Sweden)EU
Invoerkosten$16.50
Uitvoerkosten$66.00
KwaliteitNog niet getest
Latency (p50)Nog niet getest
UptimeNog niet getest
Kosten per 1M tokens (kostenbasis)
OpenAIVSDit aanbod
Invoerkostenbeste$15.00
Uitvoerkosten$60.00
Kwaliteitbeste100.0
Latency (p50)beste2,940 ms
UptimeNog niet getest
Kosten per 1M tokens (kostenbasis)

Consensus-intelligentie

MODEL-BREEDDORMANT

Consensus-signalen zijn model-breed — nog niet per provider gesplitst.

Consensus-scoring verzamelt nog data voor dit model — nog geen signalen.

Community-stemmenLIVE

Community-stemmen
Wat echte bezoekers vinden — per provider.
Azure OpenAI (EU - Sweden)EU

Nog geen community-stemmen.

OpenAIVS

Nog geen community-stemmen.

Meer resultaten — per provider

Kwaliteit per categorie

CreatiefFeitelijkMeertaligheidRedeneren

Game-rubriek

Nog geen data.

Jury-oordeel

OK 71%Deels 5%Fout 24%

Games & arena

Nog geen data.

Snelheid & gezondheid

2,940 ms

Latency (p50)

Uptime

Vraag & antwoord — bladerenLIVE

1 van 80
🧠 intelligentieOpenAImultilingual · 2026-07-26score: 100

Bir mağazada %20 indirim uygulanıyor. 150 TL olan bir ürün indirimden sonra kaç TL olur?

%20 indirim, ürünün etiket fiyatının %20’sinin düşülmesi anlamına gelir. 150 TL için indirim tutarı: (20/100) × 150 = 30 TL İndirimli fiyat ise: 150 - 30 = 120 TL.

Test-historie — alle providersLIVE

Kwaliteitsscore over tijdlaatste 46
06-2807-26
Snelheid — p50-latentie over tijd

Een trend verschijnt zodra dit model op een paar verschillende dagen is getest.