在實際應用中，o1-preview和o1-mini面臨多重挑戰和局限性。首先，這些模型在處理複雜的現實世界問題時，可能會遇到數據不完整或不一致的情況，這會影響其推理能力。其次，儘管這些模型在STEM領域表現出色，但在需要情境理解和情感分析的應用中，它們的表現仍然有限。此外，這些模型的計算資源需求較高，可能會導致在資源受限的環境中無法有效運行。
另外，這些模型的推理過程缺乏透明度，使用者可能難以理解模型的決策過程，這在某些應用中可能會引發信任問題。最後，模型的訓練數據截至日期為2023年10月，這意味著它們無法獲取最新的知識和信息，限制了其在快速變化的領域中的應用。