Wraz z dostosowaniami planów produktowych, OpenAI niedawno zaprezentowało najnowsze osiągnięcia w modelach inferencyjnych, o3 i o4-mini, 16 kwietnia. To wydarzenie następuje po serii zmian w planach produktowych firmy, podczas gdy wyczekiwany GPT-5 pozostaje w przygotowaniu.
Kontekst i tło
Początkowo OpenAI rozważało pominięcie indywidualnego wydania modelu o3, planując zintegrować jego możliwości bezpośrednio z nadchodzącym GPT-5. Jednak na początku kwietnia dyrektor generalny OpenAI, Sam Altman, ogłosił zmianę strategii, powołując się na nieprzewidziane wyzwania w konsolidacji wszystkich komponentów. W konsekwencji podjęto decyzję o wydaniu o3 i o4-mini jako samodzielnych modeli, podczas gdy GPT-5 przechodzi dalszy rozwój.
Możliwości i funkcje o3 i o4-mini
Te nowe modele, o3 i o4-mini, są teraz dostępne dla użytkowników ChatGPT Plus, Pro, Team i API, zastępując wcześniejsze modele o1 i o3-mini. W najbliższej przyszłości subskrybenci ChatGPT Enterprise i Education również będą mogli korzystać z tych zaawansowanych modeli. Zauważalne ulepszenia zaobserwowano w edycji kodu i zdolnościach rozumowania wizualnego.
OpenAI podkreśla, że modele te reprezentują ich najbardziej inteligentne dotychczasowe oferty, a modele wnioskowania są teraz w stanie niezależnie wykorzystywać wszystkie narzędzia dostępne dla ChatGPT, w tym wyszukiwanie w Internecie, analizę plików opartą na Pythonie, wnioskowanie wizualne i generowanie obrazów.
Wyniki testów wydajności
W ocenach przeprowadzonych przez zewnętrznych ekspertów model o3 wykazał 20% redukcję krytycznych błędów w porównaniu do swojego poprzednika, o1, w przypadku złożonych zadań w świecie rzeczywistym. Z drugiej strony, o4-mini został zoptymalizowany pod kątem szybkiej reakcji i efektywności kosztowej. W benchmarku matematycznym AIME 2025 modele o3 i o4-mini uzyskały odpowiednio wyniki 88,9 i 92,7, przewyższając wynik o1 wynoszący 79,2. Podobnie, w benchmarku kodowania Codeforces, modele o3 i o4-mini uzyskały wyniki 2706 i 2719, przekraczając wynik o1 wynoszący 1891. Ponadto modele o3 i o4-mini wypadły lepiej niż o1 w różnych benchmarkach, w tym GPQA Diamond (pytania naukowe na poziomie doktoranckim), Humanity’s Last Exam (pytania interdyscyplinarne na poziomie eksperckim) i MathVista (wizualne rozumowanie matematyczne).
Ulepszona edycja kodu i rozumowanie wizualne
Modele o3-high (tryb wysokiej pojemności) i o4-mini-high wykazują ogólne wskaźniki dokładności edycji kodu odpowiednio na poziomie 81,3% i 68,9%, przewyższając wskaźnik o1-high wynoszący 64,4%. Co więcej, modele o3 i o4-mini włączają informacje o obrazie do swoich procesów rozumowania, umożliwiając użytkownikom przesyłanie wykresów z podręczników lub odręcznych szkiców i otrzymywanie bezpośrednich interpretacji z modeli. Modele te mogą proaktywnie wykorzystywać wiele narzędzi w odpowiedzi na zapytania użytkowników. Na przykład, pytane o zużycie energii latem w określonej lokalizacji, modele mogą autonomicznie wyszukiwać publiczne dane w Internecie, generować kod Pythona do prognozowania i tworzyć wizualizacje.
Praktyczne zastosowania
OpenAI dostarczyło kilka ilustrujących przykładów możliwości modeli:
Generowanie planu podróży: Dostarczając o3 obraz harmonogramu i aktualny czas, użytkownicy mogą poprosić o szczegółowy plan podróży, który uwzględnia wszystkie atrakcje i występy wymienione w harmonogramie.
Analiza zasad sportowych: Poproszony o analizę wpływu nowych zasad sportowych na wydajność miotacza i czas trwania gry, o3 może autonomicznie wyszukiwać istotne informacje i przeprowadzać analizę statystyczną.
Zapytania oparte na obrazach: Użytkownicy mogą przesłać zdjęcie i zapytać o określone szczegóły, takie jak nazwa największego statku na zdjęciu lub jego miejsce dokowania.
Efektywność kosztowa
W benchmarku AIME 2025 model o3 wykazał wyższą efektywność kosztową w porównaniu do o1. OpenAI twierdzi, że zarówno o3, jak i o4-mini są tańsze niż ich poprzednik.
Dodatkowe aktualizacje
Wraz z opóźnionym wydaniem GPT-5, OpenAI wprowadziło o3 i o4-mini jako tymczasowe rozwiązania podczas trwającej transformacji modelu. Ponadto firma uruchomiła Codex CLI, narzędzie programistyczne typu open source. Dodatkowo, modele z serii GPT-4.1 zostały zintegrowane z API, przewyższając wydajność GPT-4o. Wprowadzenie GPT-4.1 zbiega się w czasie z planami OpenAI dotyczącymi wycofania wersji zapoznawczej GPT-4.5, która została wydana w lutym tego roku.
Wyzwania i przyszłe kierunki
Ostatnie zmiany w planach produktowych OpenAI zaowocowały bardziej skomplikowanym ekosystemem produktów, stwarzając wyzwania w integracji serii o, koncentrującej się na wnioskowaniu, z podstawową serią GPT (np. GPT-4, GPT-5). Aby utrzymać swoją przewagę konkurencyjną, OpenAI musi zademonstrować swoje możliwości za pośrednictwem podstawowych modeli, takich jak GPT-5.
Szczegółowe informacje o nowych modelach: o3 i o4-mini
o3: Inteligentny koń roboczy
Model o3 został zaprojektowany jako uniwersalny, wysoce wydajny model przeznaczony do obsługi szerokiej gamy zadań. Jego główne zalety to zwiększona dokładność i zmniejszona liczba błędów w złożonych scenariuszach ze świata rzeczywistego. Model ten jest szczególnie dobrze dostosowany do aplikacji wymagających głębokiego rozumowania, skomplikowanego rozwiązywania problemów i subtelnego zrozumienia kontekstu.
Kluczowe możliwości:
Zaawansowane rozumowanie: o3 doskonale radzi sobie z zadaniami, które wymagają wielu kroków logicznego wnioskowania, dzięki czemu idealnie nadaje się do zastosowań takich jak analiza finansowa, przegląd dokumentów prawnych i badania naukowe.
Zmniejszony wskaźnik błędów: W porównaniu do swojego poprzednika, o1, o3 znacznie zmniejsza występowanie krytycznych błędów, zapewniając bardziej niezawodne i wiarygodne dane wyjściowe.
Szerokie zastosowanie: o3 został zaprojektowany do obsługi szerokiej gamy zadań, od prostych odpowiedzi na pytania po złożone rozwiązywanie problemów, co czyni go wszechstronnym narzędziem do różnych zastosowań.
Integracja narzędzi: Możliwość bezproblemowej integracji z narzędziami ChatGPT, takimi jak wyszukiwanie w Internecie, analiza Pythona i interpretacja obrazów, znacznie rozszerza możliwości modelu i pozwala mu obsługiwać szerszy zakres zadań.
o4-mini: Wydajny i zwinny wykonawca
Model o4-mini jest zoptymalizowany pod kątem szybkości i wydajności, co czyni go idealnym wyborem do aplikacji, w których najważniejsza jest responsywność i efektywność kosztowa. Model ten został zaprojektowany, aby dostarczać wysokiej jakości wyniki szybko i wydajnie, bez poświęcania dokładności i niezawodności.
Kluczowe możliwości:
Szybka reakcja: o4-mini został zaprojektowany do aplikacji wymagających odpowiedzi w czasie rzeczywistym lub zbliżonym do rzeczywistego, takich jak chatboty obsługi klienta, interaktywne gry i dynamiczne generowanie treści.
Efektywność kosztowa: Model jest zoptymalizowany pod kątem wydajności, co czyni go opłacalnym rozwiązaniem dla aplikacji z dużą liczbą żądań lub ograniczonymi budżetami.
Zrównoważona wydajność: Chociaż o4-mini jest zoptymalizowany pod kątem szybkości i wydajności, nadal zapewnia wysokiej jakości wyniki, zapewniając użytkownikom, że nie muszą poświęcać dokładności dla responsywności.
Wszechstronne zastosowania: Pomimo skupienia się na szybkości i wydajności, o4-mini może obsługiwać szeroką gamę zadań, co czyni go wszechstronnym narzędziem do różnych zastosowań.
Dogłębne spojrzenie na benchmarki wydajności
Benchmarki wydajności opublikowane przez OpenAI dostarczają cennych informacji na temat możliwości nowych modeli. Przyjrzyjmy się bliżej niektórym kluczowym benchmarkom i temu, co ujawniają:
AIME 2025 (matematyka): AIME (American Invitational Mathematics Examination) to trudny konkurs matematyczny, który testuje umiejętności rozwiązywania problemów i rozumowania matematycznego. Modele o3 i o4-mini wypadły znacznie lepiej niż o1 w tym benchmarku, demonstrując swoje ulepszone umiejętności matematyczne.
Codeforces (kodowanie): Codeforces to popularna platforma programowania konkursowego, która organizuje konkursy i wyzwania związane z kodowaniem. Modele o3 i o4-mini uzyskały wyższe wyniki w benchmarku Codeforces, co wskazuje na ich ulepszone umiejętności kodowania i zdolność do rozwiązywania złożonych problemów programistycznych.
GPQA Diamond (nauka na poziomie doktoranckim): Benchmark GPQA (General Purpose Question Answering) ocenia zdolność modelu do odpowiadania na pytania z szerokiego zakresu dyscyplin naukowych. Modele o3 i o4-mini wykazały lepszą wydajność w tym benchmarku, podkreślając swoją zaawansowaną wiedzę naukową i zdolności rozumowania.
Humanity’s Last Exam (interdyscyplinarny poziom ekspercki): Ten benchmark testuje zdolność modelu do odpowiadania na pytania, które wymagają wiedzy z wielu dyscyplin, takich jak historia, filozofia i literatura. Modele o3 i o4-mini wypadły lepiej niż o1 w tym benchmarku, prezentując swoje interdyscyplinarne zrozumienie i wiedzę specjalistyczną.
MathVista (wizualne rozumowanie matematyczne): MathVista to benchmark, który ocenia zdolność modelu do rozwiązywania problemów matematycznych prezentowanych w formie wizualnej, takich jak wykresy, grafiki i diagramy. Modele o3 i o4-mini celowały w tym benchmarku, demonstrując swoją zdolność do wydobywania informacji ze źródeł wizualnych i stosowania rozumowania matematycznego do rozwiązywania problemów.
Implikacje dla użytkowników i programistów
Wydanie o3 i o4-mini ma znaczące implikacje zarówno dla użytkowników, jak i programistów. Te nowe modele oferują szereg korzyści, w tym:
Ulepszona wydajność: Użytkownicy mogą oczekiwać znacznej poprawy wydajności w szerokim zakresie zadań, w tym rozumowaniu, rozwiązywaniu problemów i generowaniu kodu.
Zwiększona wydajność: Model o4-mini oferuje opłacalne rozwiązanie dla aplikacji wymagających szybkich czasów reakcji i wysokiej przepustowości.
Rozszerzone możliwości: Możliwość integracji z narzędziami ChatGPT, takimi jak wyszukiwanie w Internecie i analiza Pythona, otwiera nowe możliwości dla aplikacji i przypadków użycia.
Większa elastyczność: Dostępność dwóch różnych modeli, o3 i o4-mini, pozwala użytkownikom wybrać model, który najlepiej odpowiada ich specyficznym potrzebom i wymaganiom.
Szerszy kontekst: Plan produktowy OpenAI
Wydanie o3 i o4-mini to tylko jeden element większej układanki. OpenAI stale rozwija swój plan produktowy, a ostatecznym celem jest tworzenie coraz potężniejszych i wszechstronnych modeli AI. Niektóre z kluczowych trendów i wydarzeń, na które warto zwrócić uwagę, to:
Kontynuacja rozwoju GPT-5: Chociaż wydanie GPT-5 zostało opóźnione, OpenAI pozostaje zaangażowane w rozwój tego modelu następnej generacji. Oczekuje się, że GPT-5 zaoferuje znaczące ulepszenia w wydajności i możliwościach w porównaniu do swoich poprzedników.
Integracja modeli wnioskowania i modeli fundamentowych: OpenAI pracuje nad bezproblemową integracją swoich modeli z serii o, skoncentrowanych na wnioskowaniu, z podstawowymi modelami z serii GPT. Ta integracja pozwoli użytkownikom wykorzystać mocne strony obu typów modeli do tworzenia potężniejszych i wszechstronnych aplikacji AI.
Demokratyzacja AI: OpenAI dokłada wszelkich starań, aby technologia AI była bardziej dostępna dla wszystkich. Wydanie narzędzi typu open source, takich jak Codex CLI, to krok w tym kierunku.
Wpływ na krajobraz AI
Ciągłe innowacje OpenAI mają głęboki wpływ na szerszy krajobraz AI, napędzając postęp i inspirując nowe wydarzenia w całej branży. Wydanie o3 i o4-mini dodatkowo umacnia pozycję OpenAI jako lidera w tej dziedzinie i przygotowuje grunt pod jeszcze bardziej ekscytujące postępy w nadchodzących latach. Przesuwając granice tego, co jest możliwe dzięki AI, OpenAI pomaga kształtować przyszłość technologii i zmieniać sposób, w jaki żyjemy i pracujemy.
Wniosek
Wprowadzenie modeli o3 i o4-mini stanowi znaczący krok naprzód w ewolucji technologii AI. Modele te oferują poprawę wydajności, zwiększoną wydajność i rozszerzone możliwości, umożliwiając użytkownikom i programistom tworzenie potężniejszych i wszechstronnych aplikacji AI. W miarę jak OpenAI kontynuuje innowacje i udoskonala swój plan produktowy, możemy spodziewać się jeszcze bardziej ekscytujących wydarzeń w nadchodzących latach.