OpenAI gần đây đã công bố những tiến bộ mới nhất của mình trong các mô hình suy luận, o3 và o4-mini, vào ngày 16 tháng 4. Sự phát triển này diễn ra sau một loạt các điều chỉnh đối với lộ trình sản phẩm của công ty, khi GPT-5 rất được mong đợi vẫn đang trong quá trình triển khai.
Bối cảnh và Ngữ cảnh
Ban đầu, OpenAI đã cân nhắc việc bỏ qua việc phát hành riêng lẻ mô hình o3, với kế hoạch tích hợp trực tiếp các khả năng của nó vào GPT-5 sắp tới. Tuy nhiên, vào đầu tháng 4, Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman đã công bố sự thay đổi trong chiến lược, viện dẫn những thách thức không lường trước được trong việc hợp nhất tất cả các thành phần. Do đó, quyết định đã được đưa ra để phát hành o3 và o4-mini như các mô hình độc lập, trong khi GPT-5 trải qua quá trình phát triển hơn nữa.
Khả năng và Tính năng của o3 và o4-mini
Các mô hình mới này, o3 và o4-mini, hiện đã có sẵn cho người dùng ChatGPT Plus, Pro, Team và API, đóng vai trò là sự thay thế cho các mô hình o1 và o3-mini trước đó. Trong tương lai gần, người đăng ký ChatGPT enterprise và giáo dục cũng sẽ có thể sử dụng các mô hình tiên tiến này. Những cải tiến đáng chú ý đã được quan sát thấy trong khả năng chỉnh sửa mã và lý luận trực quan.
OpenAI nhấn mạnh rằng các mô hình này thể hiện các sản phẩm thông minh nhất của họ cho đến nay, với các mô hình suy luận hiện có khả năng độc lập sử dụng mọi công cụ có sẵn cho ChatGPT, bao gồm tìm kiếm trên web, phân tích tệp dựa trên Python, lý luận đầu vào trực quan và tạo hình ảnh.
Điểm chuẩn Hiệu suất
Trong các đánh giá được thực hiện bởi các chuyên gia bên ngoài, mô hình o3 đã chứng minh mứcgiảm 20% số lỗi nghiêm trọng so với người tiền nhiệm của nó, o1, khi đối mặt với các nhiệm vụ thực tế phức tạp. Mặt khác, o4-mini, đã được tối ưu hóa để có phản hồi nhanh chóng và hiệu quả về chi phí. Trong điểm chuẩn toán học AIME 2025, o3 và o4-mini lần lượt đạt điểm 88,9 và 92,7, vượt qua điểm số 79,2 của o1. Tương tự, trong điểm chuẩn mã hóa Codeforces, o3 và o4-mini đạt được số điểm 2706 và 2719, vượt quá điểm số 1891 của o1. Hơn nữa, o3 và o4-mini vượt trội hơn o1 trong các điểm chuẩn khác nhau, bao gồm GPQA Diamond (câu hỏi khoa học cấp tiến sĩ), Bài kiểm tra cuối cùng của Nhân loại (câu hỏi liên ngành cấp chuyên gia) và MathVista (lý luận toán học trực quan).
Chỉnh sửa Mã Nâng cao và Lý luận Trực quan
Các mô hình o3-high (chế độ dung lượng cao) và o4-mini-high thể hiện tỷ lệ chính xác chỉnh sửa mã tổng thể lần lượt là 81,3% và 68,9%, vượt qua tỷ lệ 64,4% của o1-high. Hơn nữa, o3 và o4-mini kết hợp thông tin hình ảnh vào quy trình lý luận của chúng, cho phép người dùng tải lên các biểu đồ sách giáo khoa hoặc bản phác thảo vẽ tay và nhận các diễn giải trực tiếp từ các mô hình. Các mô hình này có thể chủ động sử dụng nhiều công cụ để đáp ứng các truy vấn của người dùng. Ví dụ: khi được hỏi về mức sử dụng năng lượng mùa hè ở một vị trí cụ thể, các mô hình có thể tự động tìm kiếm dữ liệu công khai trên web, tạo mã Python để dự đoán và tạo trực quan hóa.
Ứng dụng Thực tế
OpenAI đã cung cấp một số ví dụ minh họa về khả năng của các mô hình:
Tạo Lịch trình: Bằng cách cung cấp cho o3 hình ảnh lịch trình và thời gian hiện tại, người dùng có thể yêu cầu lịch trình chi tiết có tính đến tất cả các điểm tham quan và buổi biểu diễn được liệt kê trong lịch trình.
Phân tích Quy tắc Thể thao: Khi được nhắc phân tích tác động của các quy tắc thể thao mới đối với hiệu suất của người ném bóng và thời lượng trận đấu, o3 có thể tự động tìm kiếm thông tin liên quan và tiến hành phân tích thống kê.
Truy vấn Dựa trên Hình ảnh: Người dùng có thể tải lên một bức ảnh và hỏi về các chi tiết cụ thể, chẳng hạn như tên của tàu lớn nhất trong hình ảnh hoặc vị trí neo đậu của nó.
Hiệu quả Chi phí
Trong điểm chuẩn AIME 2025, o3 đã chứng minh hiệu quả chi phí cao hơn so với o1. OpenAI khẳng định rằng cả o3 và o4-mini đều có giá cả phải chăng hơn so với người tiền nhiệm của chúng.
Cập nhật Bổ sung
Kết hợp với việc phát hành GPT-5 bị trì hoãn, OpenAI đã giới thiệu o3 và o4-mini như các giải pháp tạm thời trong quá trình chuyển đổi mô hình đang diễn ra. Hơn nữa, công ty đã ra mắt Codex CLI, một công cụ tác nhân lập trình mã nguồn mở. Ngoài ra, các mô hình sê-ri GPT-4.1 đã được tích hợp vào API, vượt qua hiệu suất của GPT-4o. Việc giới thiệu GPT-4.1 trùng với kế hoạch của OpenAI ngừng phiên bản xem trước GPT-4.5, được phát hành vào tháng Hai năm nay.
Thách thức và Phương hướng Tương lai
Những điều chỉnh gần đây về lộ trình sản phẩm của OpenAI đã dẫn đến một hệ sinh thái sản phẩm phức tạp hơn, gây ra những thách thức trong việc tích hợp chuỗi o tập trung vào suy luận với chuỗi GPT nền tảng (ví dụ: GPT-4, GPT-5). Để duy trì lợi thế cạnh tranh, OpenAI phải chứng minh khả năng của mình thông qua các mô hình nền tảng như GPT-5.
Tìm hiểu Sâu hơn về Các Mô hình Mới: o3 và o4-mini
o3: Ngựa Thồ Thông minh
Mô hình o3 được thiết kế như một mô hình đa năng, có khả năng cao, dự kiến sẽ xử lý nhiều loại nhiệm vụ. Điểm mạnh chính của nó nằm ở độ chính xác nâng cao và giảm tỷ lệ lỗi trong các tình huống thực tế phức tạp. Mô hình này đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng đòi hỏi lý luận sâu sắc, giải quyết vấn đề phức tạp và hiểu biết sắc thái về bối cảnh.
Khả năng Chính:
Lý luận Nâng cao: o3 vượt trội trong các tác vụ yêu cầu nhiều bước suy luận logic, khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng như phân tích tài chính, xem xét tài liệu pháp lý và nghiên cứu khoa học.
Giảm Tỷ lệ Lỗi: So với người tiền nhiệm của nó, o1, o3 giảm đáng kể sự xuất hiện của các lỗi nghiêm trọng, đảm bảo đầu ra đáng tin cậy và đáng tin cậy hơn.
Khả năng Ứng dụng Rộng: o3 được thiết kế để xử lý một loạt các tác vụ, từ trả lời câu hỏi đơn giản đến giải quyết vấn đề phức tạp, khiến nó trở thành một công cụ linh hoạt cho nhiều ứng dụng khác nhau.
Tích hợp Công cụ: Khả năng tích hợp liền mạch với các công cụ ChatGPT như tìm kiếm trên web, phân tích Python và giải thích hình ảnh giúp mở rộng đáng kể khả năng của mô hình và cho phép nó xử lý một loạt các tác vụ rộng hơn.
o4-mini: Người Biểu diễn Nhanh nhẹn và Hiệu quả
Mô hình o4-mini được tối ưu hóa về tốc độ và hiệu quả, khiến nó trở thành một lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng mà khả năng phản hồi và hiệu quả chi phí là tối quan trọng. Mô hình này được thiết kế để mang lại kết quả chất lượng cao một cách nhanh chóng và hiệu quả, mà không làm giảm độ chính xác hoặc độ tin cậy.
Khả năng Chính:
Phản hồi Nhanh chóng: o4-mini được thiết kế cho các ứng dụng yêu cầu phản hồi theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực, chẳng hạn như chatbot dịch vụ khách hàng, trò chơi tương tác và tạo nội dung động.
Hiệu quả Chi phí: Mô hình này được tối ưu hóa về hiệu quả, khiến nó trở thành một giải pháp tiết kiệm chi phí cho các ứng dụng có khối lượng yêu cầu lớn hoặc ngân sách hạn chế.
Hiệu suất Cân bằng: Mặc dù được tối ưu hóa về tốc độ và hiệu quả, o4-mini vẫn mang lại kết quả chất lượng cao, đảm bảo rằng người dùng không phải hy sinh độ chính xác để có khả năng phản hồi.
Ứng dụng Linh hoạt: Bất chấp sự tập trung vào tốc độ và hiệu quả, o4-mini có thể xử lý một loạt các tác vụ, khiến nó trở thành một công cụ linh hoạt cho nhiều ứng dụng khác nhau.
Xem xét Sâu hơn về Điểm chuẩn Hiệu suất
Các điểm chuẩn hiệu suất do OpenAI công bố cung cấp những hiểu biết có giá trị về khả năng của các mô hình mới. Hãy xem xét kỹ hơn một số điểm chuẩn chính và những gì chúng tiết lộ:
AIME 2025 (Toán học): AIME (Kỳ thi Toán học Mời của Hoa Kỳ) là một cuộc thi toán học đầy thách thức, kiểm tra kỹ năng giải quyết vấn đề và lý luận toán học. Các mô hình o3 và o4-mini đã vượt trội hơn đáng kể so với o1 trong điểm chuẩn này, chứng minh khả năng toán học được cải thiện của chúng.
Codeforces (Mã hóa): Codeforces là một nền tảng lập trình cạnh tranh phổ biến, tổ chức các cuộc thi và thử thách mã hóa. Các mô hình o3 và o4-mini đã đạt được điểm số cao hơn trong điểm chuẩn Codeforces, cho thấy các kỹ năng mã hóa nâng cao của chúng và khả năng giải quyết các vấn đề lập trình phức tạp.
GPQA Diamond (Khoa học Cấp Tiến sĩ): Điểm chuẩn GPQA (Trả lời Câu hỏi Mục đích Chung) đánh giá khả năng của một mô hình trong việc trả lời các câu hỏi trên một loạt các lĩnh vực khoa học rộng lớn. Các mô hình o3 và o4-mini đã chứng minh hiệu suất vượt trội trong điểm chuẩn này, làm nổi bật kiến thức và khả năng lý luận khoa học nâng cao của chúng.
Bài Kiểm tra Cuối cùng của Nhân loại (Cấp Độ Chuyên gia Liên ngành): Điểm chuẩn này kiểm tra khả năng của một mô hình trong việc trả lời các câu hỏi yêu cầu kiến thức từ nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như lịch sử, triết học và văn học. Các mô hình o3 và o4-mini đã vượt trội hơn o1 trong điểm chuẩn này, thể hiện sự hiểu biết và chuyên môn liên ngành của chúng.
MathVista (Lý luận Toán học Trực quan): MathVista là một điểm chuẩn đánh giá khả năng của một mô hình trong việc giải các bài toán toán học được trình bày ở dạng trực quan, chẳng hạn như biểu đồ, đồ thị và sơ đồ. Các mô hình o3 và o4-mini đã xuất sắc trong điểm chuẩn này, chứng minh khả năng trích xuất thông tin từ các nguồn trực quan và áp dụng lý luận toán học để giải quyết vấn đề.
Ý nghĩa đối với Người dùng và Nhà phát triển
Việc phát hành o3 và o4-mini có ý nghĩa quan trọng đối với cả người dùng và nhà phát triển. Các mô hình mới này cung cấp một loạt các lợi ích, bao gồm:
Hiệu suất Được cải thiện: Người dùng có thể mong đợi những cải tiến đáng kể về hiệu suất trên một loạt các tác vụ rộng lớn, bao gồm lý luận, giải quyết vấn đề và tạo mã.
Hiệu quả Nâng cao: Mô hình o4-mini cung cấp một giải pháp tiết kiệm chi phí cho các ứng dụng yêu cầu thời gian phản hồi nhanh chóng và thông lượng cao.
Khả năng Mở rộng: Khả năng tích hợp với các công cụ ChatGPT như tìm kiếm trên web và phân tích Python mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng và trường hợp sử dụng.
Tính Linh hoạt Lớn hơn: Sự sẵn có của hai mô hình riêng biệt, o3 và o4-mini, cho phép người dùng chọn mô hình phù hợp nhất với nhu cầu và yêu cầu cụ thể của họ.
Bối cảnh Rộng lớn hơn: Lộ trình Sản phẩm của OpenAI
Việc phát hành o3 và o4-mini chỉ là một phần của một bức tranh lớn hơn. OpenAI liên tục phát triển lộ trình sản phẩm của mình, với mục tiêu cuối cùng là tạo ra các mô hình AI ngày càng mạnh mẽ và linh hoạt. Một số xu hướng và phát triển chính cần theo dõi bao gồm:
Sự Phát triển Liên tục của GPT-5: Mặc dù việc phát hành GPT-5 đã bị trì hoãn, OpenAI vẫn cam kết phát triển mô hình thế hệ tiếp theo này. GPT-5 dự kiến sẽ mang lại những cải tiến đáng kể về hiệu suất và khả năng so với những người tiền nhiệm của nó.
Sự Tích hợp của Mô hình Suy luận và Nền tảng: OpenAI đang nỗ lực tích hợp liền mạch các mô hình chuỗi o tập trung vào suy luận của mình với các mô hình chuỗi GPT nền tảng của mình. Sự tích hợp này sẽ cho phép người dùng tận dụng những điểm mạnh của cả hai loại mô hình để tạo ra các ứng dụng AI mạnh mẽ và linh hoạt hơn.
Dân chủ hóa AI: OpenAI cam kết làm cho công nghệ AI trở nên dễ tiếp cận hơn với mọi người. Việc phát hành các công cụ mã nguồn mở như Codex CLI là một bước đi theo hướng này.
Tác động đến Bức tranh AI
Sự đổi mới liên tục của OpenAI có tác động sâu sắc đến bức tranh AI rộng lớn hơn, thúc đẩy tiến bộ và truyền cảm hứng cho những phát triển mới trong toàn ngành. Việc phát hành o3 và o4-mini tiếp tục củng cố vị thế của OpenAI như một nhà lãnh đạo trong lĩnh vực này và tạo tiền đề cho những tiến bộ thú vị hơn nữa trong những năm tới. Bằng cách vượt qua các giới hạn của những gì có thể với AI, OpenAI đang giúp định hình tương lai của công nghệ và thay đổi cách chúng ta sống và làm việc.
Kết luận
Việc giới thiệu các mô hình o3 và o4-mini thể hiện một bước tiến quan trọng trong sự phát triển của công nghệ AI. Các mô hình này cung cấp hiệu suất được cải thiện, hiệu quả nâng cao và khả năng mở rộng, cho phép người dùng và nhà phát triển tạo ra các ứng dụng AI mạnh mẽ và linh hoạt hơn. Khi OpenAI tiếp tục đổi mới và tinh chỉnh lộ trình sản phẩm của mình, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy những phát triển thú vị hơn nữa trong những năm tới.