OpenAI ने हाल ही में 16 अप्रैल को अपने अनुमान मॉडल, o3 और o4-mini में नवीनतम प्रगति का अनावरण किया। यह विकास कंपनी के उत्पाद रोडमैप में समायोजन की एक श्रृंखला के बाद हुआ है, क्योंकि अत्यधिक प्रत्याशित GPT-5 अभी भी पाइपलाइन में है।
पृष्ठभूमि और संदर्भ
शुरुआत में, OpenAI ने o3 मॉडल की व्यक्तिगत रिलीज को छोड़ने पर विचार किया था, जिसकी क्षमताओं को सीधे आगामी GPT-5 में एकीकृत करने की योजना थी। हालाँकि, अप्रैल की शुरुआत में, OpenAI के CEO सैम ऑल्टमैन ने रणनीति में बदलाव की घोषणा की, जिसमें सभी घटकों को समेकित करने में अप्रत्याशित चुनौतियों का हवाला दिया गया। परिणामस्वरूप, GPT-5 के आगे विकास के दौरान o3 और o4-mini को स्टैंडअलोन मॉडल के रूप में जारी करने का निर्णय लिया गया।
o3 और o4-mini की क्षमताएं और विशेषताएं
ये नए मॉडल, o3 और o4-mini, अब ChatGPT Plus, Pro, Team और API उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हैं, जो पहले के o1 और o3-mini मॉडल के प्रतिस्थापन के रूप में काम कर रहे हैं। निकट भविष्य में, ChatGPT उद्यम और शिक्षा ग्राहक भी इन उन्नत मॉडलों का उपयोग कर सकेंगे। कोड संपादन और दृश्य तर्क क्षमताओं में उल्लेखनीय सुधार देखे गए हैं।
OpenAI का कहना है कि ये मॉडल आज तक उनकी सबसे बुद्धिमान पेशकशों का प्रतिनिधित्व करते हैं, अनुमान मॉडल अब ChatGPT के लिए उपलब्ध हर उपकरण का स्वतंत्र रूप से उपयोग करने में सक्षम हैं, जिसमें वेब खोज, पायथन-आधारित फ़ाइल विश्लेषण, दृश्य इनपुट तर्क और छवि निर्माण शामिल हैं।
प्रदर्शन बेंचमार्क
बाहरी विशेषज्ञों द्वारा किए गए मूल्यांकन में, o3 मॉडल ने जटिल वास्तविक-दुनिया के कार्यों का सामना करने पर अपने पूर्ववर्ती, o1 की तुलना में महत्वपूर्ण त्रुटियों में 20% की कमी का प्रदर्शन किया। दूसरी ओर, o4-mini को त्वरित प्रतिक्रिया और लागत-प्रभावशीलता के लिए अनुकूलित किया गया है। AIME 2025 गणितीय बेंचमार्क में, o3 और o4-mini ने क्रमशः 88.9 और 92.7 के स्कोर हासिल किए, जो o1 के 79.2 के स्कोर से अधिक है। इसी तरह, Codeforces कोडिंग बेंचमार्क में, o3 और o4-mini ने 2706 और 2719 के स्कोर प्राप्त किए, जो o1 के 1891 के स्कोर से अधिक है। इसके अलावा, o3 और o4-mini ने विभिन्न बेंचमार्क में o1 से बेहतर प्रदर्शन किया, जिसमें GPQA डायमंड (डॉक्टरल-स्तरीय विज्ञान प्रश्न), Humanity’s Last Exam (अंतरविषयक विशेषज्ञ-स्तरीय प्रश्न), और MathVista (दृश्य गणितीय तर्क) शामिल हैं।
उन्नत कोड संपादन और दृश्य तर्क
o3-high (उच्च-क्षमता मोड) और o4-mini-high मॉडल क्रमशः 81.3% और 68.9% की समग्र कोड संपादन सटीकता दर प्रदर्शित करते हैं, जो o1-high की 64.4% दर से अधिक है। इसके अलावा, o3 और o4-mini अपनी तर्क प्रक्रियाओं में छवि जानकारी को शामिल करते हैं, जिससे उपयोगकर्ता पाठ्यपुस्तक चार्ट या हाथ से बने रेखाचित्र अपलोड कर सकते हैं और मॉडल से सीधे व्याख्याएं प्राप्त कर सकते हैं। ये मॉडल उपयोगकर्ता प्रश्नों के जवाब में सक्रिय रूप से कई उपकरणों का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, किसी विशिष्ट स्थान पर गर्मियों में ऊर्जा उपयोग के बारे में पूछे जाने पर, मॉडल स्वायत्त रूप से सार्वजनिक डेटा के लिए वेब खोज कर सकते हैं, भविष्यवाणी के लिए पायथन कोड उत्पन्न कर सकते हैं और दृश्य बना सकते हैं।
व्यावहारिक अनुप्रयोग
OpenAI ने मॉडल की क्षमताओं के कई दृष्टांत उदाहरण प्रदान किए हैं:
यात्रा कार्यक्रम निर्माण: o3 को एक शेड्यूल की छवि और वर्तमान समय प्रदान करके, उपयोगकर्ता एक विस्तृत यात्रा कार्यक्रम का अनुरोध कर सकते हैं जो शेड्यूल में सूचीबद्ध सभी आकर्षणों और प्रदर्शनों के लिए जिम्मेदार हो।
खेल नियम विश्लेषण: जब नए खेल नियमों के पिचर प्रदर्शन और खेल अवधि पर प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए कहा जाता है, तो o3 स्वायत्त रूप से प्रासंगिक जानकारी खोज सकता है और सांख्यिकीय विश्लेषण कर सकता है।
छवि-आधारित प्रश्न: उपयोगकर्ता एक तस्वीर अपलोड कर सकते हैं और विशिष्ट विवरणों के बारे में पूछताछ कर सकते हैं, जैसे कि छवि में सबसे बड़े पोत का नाम या उसका डॉकिंग स्थान।
लागत प्रभावशीलता
AIME 2025 बेंचमार्क में, o3 ने o1 की तुलना में अधिक लागत-प्रभावशीलता का प्रदर्शन किया। OpenAI का दावा है कि o3 और o4-mini दोनों अपने पूर्ववर्ती की तुलना में अधिक किफायती हैं।
अतिरिक्त अपडेट
GPT-5 की विलंबित रिलीज के साथ, OpenAI ने चल रहे मॉडल संक्रमण के दौरान अंतरिम समाधान के रूप में o3 और o4-mini पेश किए हैं। इसके अलावा, कंपनी ने Codex CLI लॉन्च किया है, जो एक ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग एजेंट टूल है। इसके अतिरिक्त, GPT-4.1 श्रृंखला मॉडल को API में एकीकृत किया गया है, जो GPT-4o के प्रदर्शन से अधिक है। GPT-4.1 की शुरूआत OpenAI की GPT-4.5 पूर्वावलोकन संस्करण को बंद करने की योजनाओं के साथ मेल खाती है, जो इस वर्ष फरवरी में जारी की गई थी।
चुनौतियाँ और भविष्य की दिशाएँ
OpenAI के हालिया उत्पाद रोडमैप समायोजन के परिणामस्वरूप एक अधिक जटिल उत्पाद पारिस्थितिकी तंत्र हुआ है, जिससे अनुमान-केंद्रित o-श्रृंखला को मूलभूत GPT श्रृंखला (जैसे, GPT-4, GPT-5) के साथ एकीकृत करने में चुनौतियाँ आ रही हैं। अपनी प्रतिस्पर्धी बढ़त बनाए रखने के लिए, OpenAI को GPT-5 जैसे अपने मूलभूत मॉडलों के माध्यम से अपनी क्षमताओं का प्रदर्शन करना होगा।
नए मॉडलों में गहराई से गोता: o3 और o4-mini
o3: बुद्धिमान वर्कहॉर्स
o3 मॉडल को एक सामान्य-उद्देश्यीय, अत्यधिक सक्षम मॉडल के रूप में डिज़ाइन किया गया है जिसका उद्देश्य विभिन्न प्रकार के कार्यों को संभालना है। इसकी मुख्य ताकतें जटिल, वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में इसकी बढ़ी हुई सटीकता और कम त्रुटि दर में निहित हैं। यह मॉडल विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है जिनके लिए गहन तर्क, जटिल समस्या-समाधान और संदर्भ की सूक्ष्म समझ की आवश्यकता होती है।
मुख्य क्षमताएँ:
उन्नत तर्क: o3 उन कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है जिनके लिए तार्किक अनुमान के कई चरणों की आवश्यकता होती है, जिससे यह वित्तीय विश्लेषण, कानूनी दस्तावेज़ समीक्षा और वैज्ञानिक अनुसंधान जैसे अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बन जाता है।
कम त्रुटि दर: अपने पूर्ववर्ती, o1 की तुलना में, o3 महत्वपूर्ण त्रुटियों की घटना को काफी कम कर देता है, जिससे अधिक विश्वसनीय और भरोसेमंद आउटपुट सुनिश्चित होते हैं।
व्यापक प्रयोज्यता: o3 को सरल प्रश्न-उत्तर से लेकर जटिल समस्या-समाधान तक विभिन्न प्रकार के कार्यों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए एक बहुमुखी उपकरण बनाता है।
उपकरण एकीकरण: वेब खोज, पायथन विश्लेषण और छवि व्याख्या जैसे ChatGPT उपकरणों के साथ निर्बाध रूप से एकीकृत करने की क्षमता मॉडल की क्षमताओं को काफी हद तक बढ़ाती है और इसे कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को संभालने की अनुमति देती है।
o4-mini: कुशल और चुस्त कलाकार
o4-mini मॉडल को गति और दक्षता के लिए अनुकूलित किया गया है, जो इसे उन अनुप्रयोगों के लिए एक आदर्श विकल्प बनाता है जहां प्रतिक्रिया और लागत-प्रभावशीलता सर्वोपरि हैं। यह मॉडल सटीकता या विश्वसनीयता का त्याग किए बिना उच्च-गुणवत्ता वाले परिणाम जल्दी और कुशलता से देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
मुख्य क्षमताएँ:
त्वरित प्रतिक्रिया: o4-mini को वास्तविक समय या निकट-वास्तविक समय की प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसे कि ग्राहक सेवा चैटबॉट, इंटरैक्टिव गेमिंग और गतिशील सामग्री निर्माण।
लागत-प्रभावशीलता: मॉडल को दक्षता के लिए अनुकूलित किया गया है, जो इसे उच्च मात्रा में अनुरोध या सीमित बजट वाले अनुप्रयोगों के लिए एक लागत प्रभावी समाधान बनाता है।
संतुलित प्रदर्शन: गति और दक्षता पर ध्यान केंद्रित करते हुए, o4-mini अभी भी उच्च-गुणवत्ता वाले परिणाम देता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि उपयोगकर्ताओं को प्रतिक्रिया के लिए सटीकता का त्याग नहीं करना पड़े।
बहुमुखी अनुप्रयोग: गति और दक्षता पर ध्यान केंद्रित करने के बावजूद, o4-mini विभिन्न प्रकार के कार्यों को संभाल सकता है, जो इसे विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए एक बहुमुखी उपकरण बनाता है।
प्रदर्शन बेंचमार्क पर गहरी नज़र
OpenAI द्वारा जारी किए गए प्रदर्शन बेंचमार्क नए मॉडलों की क्षमताओं में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। आइए कुछ प्रमुख बेंचमार्क पर करीब से नज़र डालें और वे क्या प्रकट करते हैं:
AIME 2025 (गणित): AIME (अमेरिकन इनविटेशनल मैथमेटिक्स एग्जामिनेशन) एक चुनौतीपूर्ण गणित प्रतियोगिता है जो समस्या-समाधान कौशल और गणितीय तर्क का परीक्षण करती है। o3 और o4-mini मॉडल ने इस बेंचमार्क पर o1 से काफी बेहतर प्रदर्शन किया, जो उनकी बेहतर गणितीय क्षमताओं का प्रदर्शन करता है।
Codeforces (कोडिंग): Codeforces एक लोकप्रिय प्रतिस्पर्धी प्रोग्रामिंग प्लेटफॉर्म है जो कोडिंग प्रतियोगिताओं और चुनौतियों की मेजबानी करता है। o3 और o4-mini मॉडल ने Codeforces बेंचमार्क पर उच्च स्कोर प्राप्त किए, जो उनके उन्नत कोडिंग कौशल और जटिल प्रोग्रामिंग समस्याओं को हल करने की क्षमता का संकेत देते हैं।
GPQA डायमंड (डॉक्टरल-स्तरीय विज्ञान): GPQA (जनरल पर्पस क्वेश्चन आंसरिंग) बेंचमार्क व्यापक वैज्ञानिक विषयों में प्रश्नों के उत्तर देने के लिए एक मॉडल की क्षमता का आकलन करता है। o3 और o4-mini मॉडल ने इस बेंचमार्क पर बेहतर प्रदर्शन का प्रदर्शन किया, जो उनके उन्नत वैज्ञानिक ज्ञान और तर्क क्षमताओं को उजागर करता है।
Humanity’s Last Exam (अंतरविषयक विशेषज्ञ-स्तरीय): यह बेंचमार्क इतिहास, दर्शनशास्त्र और साहित्य जैसे कई विषयों के ज्ञान की आवश्यकता वाले प्रश्नों के उत्तर देने के लिए एक मॉडल की क्षमता का परीक्षण करता है। o3 और o4-mini मॉडल ने इस बेंचमार्क पर o1 से बेहतर प्रदर्शन किया, जो उनकी अंतरविषयक समझ और विशेषज्ञता को दर्शाता है।
MathVista (दृश्य गणितीय तर्क): MathVista एक बेंचमार्क है जो दृश्य रूप में प्रस्तुत गणितीय समस्याओं को हल करने के लिए एक मॉडल की क्षमता का आकलन करता है, जैसे कि चार्ट, ग्राफ़ और आरेख। o3 और o4-mini मॉडल ने इस बेंचमार्क पर उत्कृष्ट प्रदर्शन किया, जो दृश्य स्रोतों से जानकारी निकालने और समस्याओं को हल करने के लिए गणितीय तर्क लागू करने की उनकी क्षमता का प्रदर्शन करता है।
उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए निहितार्थ
o3 और o4-mini की रिलीज़ के उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स दोनों के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं। ये नए मॉडल कई लाभ प्रदान करते हैं, जिनमें शामिल हैं:
बेहतर प्रदर्शन: उपयोगकर्ता तर्क, समस्या-समाधान और कोड जनरेशन सहित विभिन्न प्रकार के कार्यों में प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार की उम्मीद कर सकते हैं।
बढ़ी हुई दक्षता: o4-mini मॉडल तेजी से प्रतिक्रिया समय और उच्च थ्रूपुट की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों के लिए एक लागत प्रभावी समाधान प्रदान करता है।
विस्तारित क्षमताएँ: वेब खोज और पायथन विश्लेषण जैसे ChatGPT उपकरणों के साथ एकीकृत करने की क्षमता अनुप्रयोगों और उपयोग के मामलों के लिए नई संभावनाएँ खोलती है।
अधिक लचीलापन: दो अलग-अलग मॉडलों, o3 और o4-mini की उपलब्धता, उपयोगकर्ताओं को उस मॉडल को चुनने की अनुमति देती है जो उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं और आवश्यकताओं के अनुरूप हो।
व्यापक संदर्भ: OpenAI का उत्पाद रोडमैप
o3 और o4-mini की रिलीज़ एक बड़ी पहेली का सिर्फ एक टुकड़ा है। OpenAI लगातार अपने उत्पाद रोडमैप को विकसित कर रहा है, जिसका अंतिम लक्ष्य तेजी से शक्तिशाली और बहुमुखी AI मॉडल बनाना है। देखने के लिए कुछ प्रमुख रुझान और विकासों में शामिल हैं:
GPT-5 का निरंतर विकास: जबकि GPT-5 की रिलीज़ में देरी हुई है, OpenAI इस अगली पीढ़ी के मॉडल को विकसित करने के लिए प्रतिबद्ध है। GPT-5 से अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में प्रदर्शन और क्षमताओं में महत्वपूर्ण सुधार की उम्मीद है।
अनुमान और फाउंडेशन मॉडल का एकीकरण: OpenAI अपने अनुमान-केंद्रित o-श्रृंखला मॉडल को अपने फाउंडेशन GPT श्रृंखला मॉडल के साथ निर्बाध रूप से एकीकृत करने पर काम कर रहा है। यह एकीकरण उपयोगकर्ताओं को अधिक शक्तिशाली और बहुमुखी AI अनुप्रयोग बनाने के लिए दोनों प्रकार के मॉडलों की ताकत का लाभ उठाने की अनुमति देगा।
AI का लोकतंत्रीकरण: OpenAI सभी के लिए AI तकनीक को अधिक सुलभ बनाने के लिए प्रतिबद्ध है। Codex CLI जैसे ओपन-सोर्स टूल की रिलीज़ इस दिशा में एक कदम है।
AI परिदृश्य पर प्रभाव
OpenAI के निरंतर नवाचार का व्यापक AI परिदृश्य पर गहरा प्रभाव पड़ता है, जो प्रगति को आगे बढ़ाता है और पूरे उद्योग में नए विकासों को प्रेरित करता है। o3 और o4-mini की रिलीज़ आगे चलकर OpenAI की स्थिति को क्षेत्र में एक नेता के रूप में मजबूत करती है और आने वाले वर्षों में और भी रोमांचक प्रगति के लिए मंच तैयार करती है। AI के साथ जो संभव है उसकी सीमाओं को बढ़ाकर, OpenAI प्रौद्योगिकी के भविष्य को आकार देने और हमारे जीने और काम करने के तरीके को बदलने में मदद कर रहा है।
निष्कर्ष
o3 और o4-mini मॉडल की शुरूआत AI प्रौद्योगिकी के विकास में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करती है। ये मॉडल बेहतर प्रदर्शन, बढ़ी हुई दक्षता और विस्तारित क्षमताएँ प्रदान करते हैं, जो उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स को अधिक शक्तिशाली और बहुमुखी AI अनुप्रयोग बनाने के लिए सशक्त बनाते हैं। जैसे-जैसे OpenAI अपने उत्पाद रोडमैप का नवाचार और परिष्करण जारी रखता है, हम आने वाले वर्षों में और भी रोमांचक विकास देखने की उम्मीद कर सकते हैं।