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OpenAI 近期悄然推出基于 o4-mini 的轻量版 DeepResearch 服务，这是对免费用户的一大利好消息。经过实测发现，轻量版不仅响应速度更快，而且在智能化方面几近满血版。
官方表示，轻量版回答更加简洁，同时允许付费用户享有更多使用次数。付费用户维持原有配额的同时，还能额外获取轻量版的使用机会，当满血版配额耗尽时自动切换至轻量版。
为了深入了解两者差异，我们选取了 10 个主题进行测试，包括印欧语系语言的历史演变、2024 年 AI 穿戴市场动态以及推理大模型的关键技术。在统计层面，轻量版的响应时间和生成字数显著低于满血版，而引用资料的数量则无明显规律。
印欧语系语言的演变历史
以“印欧语系语言的演变历史”为例，两个版本在细化问题阶段的问题设计思路基本相同。我们设定的要求是全面梳理该领域的历史沿革，两个版本均引用了维基百科和大英百科全书作为主要参考，但满血版额外加入了中文文献资源。
从报告结构看，满血版采取了总 - 分 - 总的模式，将各语族的演变逐一详述；轻量版则侧重整体性，以简明扼要的方式呈现语言发展的脉络。满血版提供了更为详细的语族介绍，而轻量版则突出框架感。
2024 年 AI 穿戴市场发展情况
第二个测试主题聚焦于空间维度的分析，涉及市场规模、厂商分布等要素。满血版对市场规模的描述更加细致，分为全球、国内及增长趋势三大板块，并附带具体数据和图表，而轻量版则以概括性的表述为主。
尽管如此，在厂商分布部分，轻量版的呈现方式显得更有条理。总体而言，满血版在细节丰富度上占据优势，轻量版则适合快速了解概貌。
推理大模型中的关键技术
在第三个测试主题中，轻量版与满血版在细化问题环节存在一定差异。我们关注的重点包括模型架构、训练算法和推理优化三个方面。
针对模型架构，轻量版以表格形式总结信息，而满血版则采用分段文字叙述。在算法部分，轻量版涵盖了指令微调、对比学习等基础概念，而满血版则进一步细分，增加了链式思维训练等内容。在推理优化方面，轻量版提及了量化、蒸馏等技术，满血版则补充了自适应推理和并行解码等高级方法。
尽管满血版在细节处理上更为全面，但轻量版凭借简洁直观的特点，依然能满足部分用户的实际需求。
