推理模型是什麼？從 GPT-4o 到 o3，一次看懂 ChatGPT 模型差異與應用場景

在使用 ChatGPT 時，是否曾遇過它無法精準理解你的問題、回答不夠深入，甚至偏離主題的情況？

使用如近期 OpenAI 推出的 o1、o3、o4-mini 等「推理模型」，或許可以解決你的痛點。透過問題拆解與逐步推理，推理模型能更準確掌握使用者意圖，並提供更具邏輯性與準確性的回答，特別適用於需要資訊精準與系統分析的專業應用場景。

在本篇文章中， Aiworks 將帶你認識什麼是推理模型，說明它與一般模型的關鍵差異，並透過實際應用案例，展示推理模型如何在工作中發揮最大效益。

文章大綱

什麼是推理模型？
- 推理模型的運作原理：思考鏈（Chain of Thought）
- 推理模型 3 大亮點
推理模型 VS 一般對話模型：差在哪裡？
ChatGPT 模型總整理（2025 年 5 月最新）
推理模型應用實例：專案內容歸類
各大平台推理模型一覽（OpenAI / Google / Grok / Perplexity / Microsoft）
Aiworks 觀點：讓推理模型發揮最大效益的三大使用策略
FAQ 常見問答

什麼是推理模型？

在認識「推理模型」之前，我們先來了解什麼是「模型」。簡單來說，模型就像是 ChatGPT 的大腦，決定它如何「思考」與「回應」。這個大腦使 ChatGPT 能自然地與人類交流，依照使用者的提問提供回應。

而「推理模型」是一種更進階的 AI 模型，它不僅能理解使用者問題，更能自動將問題拆解為多個小問題或小任務，並透過逐步推論，提供有條理的答案。因此，推理模型特別適合處理複雜、需要深入分析的問題，能夠有效提升 AI 回答的精準度與專業性。

推理模型的運作原理：思考鏈（Chain of Thought）

推理模型的核心運作機制是「思考鏈」（Chain of Thought）。簡單來說，推理模型能將複雜問題簡化、拆解為一連串具邏輯性的任務步驟，並且每個步驟的結果會成為下一步驟的思考基礎，讓模型在簡化問題的同時加深思考深度，提升回答的準確性與一致性。

推理模型 3 大亮點

先拆解問題，有效聚焦 AI 思考

推理模型能將複雜問題自動拆解為多個清晰的小問題，逐步分析處理後再整合結果，精準聚焦 AI 思考範圍，有效降低回答失焦及錯誤資訊的風險。

自動修正錯誤，確保回應精準

推理模型在運作過程中，一旦發現子問題回答有誤，就會自動重新處理該步驟，直到產出符合需求的答案，提升最終答案的準確性。

思考過程公開，強化資訊可信度

推理模型清楚呈現每個步驟的推理邏輯與分析過程，使用者可輕鬆追蹤與驗證 AI 回答內容，有效提升內容的可信度與掌控性。

推理模型 VS 一般對話模型：差在哪裡？

同樣作為 ChatGPT 大腦的「GPT 模型」也可以提供使用者答覆，究竟兩者在實際應用時有什麼樣的差異呢？

如果推理模型是一位深思熟慮的謀略家，GPT 模型就是位頭腦簡單但迅速果決的行動者。兩者並無優劣之分，而是依據使用需求或應用場景各有所長。

Aiworks 實際以相同主題（自動化專案類別歸類）進行測試，使用 GPT-4o 模型產出內容，發現兩者在結果的呈現上相近，但是在過程中卻具有極大差異：

o3 推理模型：可一次性完成多步驟任務，並在過程中自動規劃流程與偵測錯誤，主動提出解決方案。
GPT-4o 模型：面對複雜問題時需仰賴多次與使用者互動才能推進任務。

GPT-4o 模型在面對複雜任務時，需於每一個步驟前徵詢使用者的意見或同意，無法自主規劃流程、除錯，也難以一次性完成整體任務。

ChatGPT 模型總整理（2025 年 5 月最新）

OpenAI 於今年（2025）4 月一口氣推出 o3、o4-mini 兩款推理模型，為使用者提供了更多元的選擇。

那麼每種 AI 模型之間具有什麼差異呢？這些模型分別適合什麼樣的工作場景中呢？

Aiworks 整理出 ChatGPT 常見模型的特性與適用情境對照表，協助你根據使用需求做出最佳選擇！

推理模型應用實例：專案內容歸類

我們運用最新 ChatGPT o3 推理模型，分析多筆自動化專案內容，並進行分類歸納，模擬專案管理情境，展示推理模型如何處理複雜質性或描述性資料，層層拆解、解決複雜任務及難點。

任務需求

讀取主題及描述等資料進行專案分類
統計各類別專案數量，並以專業格式對外呈現
納入市場實例，補充並強化架構完整性

Step1. 啟用推理模型，執行複雜任務分析

點選左上角的模型選擇按鈕，切換至「推理模型」系列，輸入簡單的任務說明後，點擊「上傳」即可啟動推理流程。

ChatGPT Plus / ChatGPT Pro 等付費方案用戶可開啟模型選單，並點選特定推理模型即可啟動。

Step 2. 同步展示思考歷程，增加 AI 應用可信度

推理模型會將其分析與判斷的過程以文字形式逐步呈現，讓使用者清楚掌握每一步邏輯依據，提升資料品質與可信度。

Step 3. 透過自我對話「深思」，逐步執行任務步驟

亮點一｜任務釐清與流程規劃

推理模型會先釐清使用者的需求，並且在執行任務前先規劃出任務步驟。

亮點二｜難點評估與動態調整任務流程

推理模型在執行任務時，能夠辨識潛在的難點，即時提出具體解方，並同步修正原定的任務步驟。

推理模型發現手動映射（逐一分析每筆資料進行分類）過於困難，因此改採關鍵字分類法，並進一步調整與規劃新的執行步驟。

亮點三｜對齊最終目標，延伸思考執行方式

針對「對外專業展示」的最終目標，推理模型會延伸思考如何以更清晰的方式進行分類結果呈現的形式。

推理模型認為加入「典型應用範例」有助於強化分類說明的清晰度與說服力，因此主動延伸執行此項內容並納入報告中。

推理模型根據使用者「希望將成果提供給企業或學員閱覽」的目的，調整用詞以提升可讀性；並依照使用者過往的使用習慣優化表格格式。

亮點四｜主動查詢資訊，提升內容深度

當模型資訊不足時，能進一步透過網路搜尋查找外部資料，確保任務完成度。

Step 4. 產出自動化分類結果

在經過多層的思考後，推理模型分別以表格及圓餅圖呈現分類結果，同時以綜整表整理專案中的經典案例及外部數據資料與案例以強化整體報告的可信度。

整合各分類所對應的專案範例，
並以網路資料與實際案例說明各種自動化應用的具體情境與實務價值。

各大平台推理模型一覽（OpenAI / Google / Grok / Perplexity / Microsoft）

除了 OpenAI 釋出的推理模型外，其他 AI 平台也陸續推出並更新各自的推理模型。以下整理各個 AI 平台所提供的推理模型類型、使用方式與使用限制。

Aiworks 觀點：讓推理模型發揮最大效益的三大使用策略

推理模型突破了以往模型不能夠「深入思考」的侷限。它能進行邏輯推理、拆解問題並給出更縝密的回應，為 AI 應用模式帶來轉變。但該如何發揮推理模型的最大價值？Aiworks 歸納出三大實用策略

1. 提示詞要精準簡潔，避免冗長指示

相較於一般模型偏好詳盡的上下文及提示詞（Prompt），推理模型更擅長處理精準且明確的提示詞，而過於複雜的提示詞反而會降低推理模型的運作效率或致使 AI 幻覺增加，因此使用推理模型時應盡量保持提示詞的簡潔及精準性。

2. 避免過度引導，發揮模型自主推理效能

推理模型本身具備推理能力，能主動拆解問題並尋找解法。若輸入中包含過多的「提示邏輯」或「解題步驟」，反而會干擾模型的自主推理流程，降低推理模型的運作效率。

3. 精準選用模型，提升資源使用效率

雖然推理模型能提供更嚴謹的回應，但相對也耗費更多計算資源與時間。建議依任務需求判斷是否需要推理能力，對於需要快速、簡單回覆或創意、靈感發想類型的任務，可考慮使用其他一般對話模型，以發揮不同 AI 模型的最佳應用效率。

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FAQ 常見問答

1. 免費用戶是否也可以使用「推理模型」？

可以，目前（2025 年 5 月）可以點按「推理」按鍵，即可免費啟用 ChatGPT 推理模型，但是有使用額度限制。

2. ChatGPT Plus / ChatGPT Pro 等付費方案用戶要如何知道自己正在使用「推理模型」呢？

選擇推理模型為「o」開頭的系列，而一般模型則為「GPT」開頭的系列。