(أراضي البوديساتفا) O3-البحث العميق النموذج هو وكيل OpenAI الرائد المصمم لـ سير عمل بحثية مستقلة ومتعددة الخطواتتم إطلاقه كجزء من واجهة برمجة تطبيقات البحث العميق، وهو يستفيد من قدرات التفكير المتقدمة لـ خطة, يبحث, تحليلو توليف المعلومات عبر مصادر الويب المتنوعة، وتقديمها تقارير على مستوى الخبراء خلال دقائق .
معلومات اساسية
(أراضي البوديساتفا) O3-البحث العميق النموذج الذي كشفت عنه شركة OpenAI في 26 يونيو، 2025، يمثل قفزة كبيرة في العمل المعرفي الآلي، مما يتيح سير العمل الوكيل تُحلل المهام المعقدة بشكل مستقل، وتجمع البيانات عبر الإنترنت، وتُنتج مخرجات غنية بالاستشهادات. كأحد العروض الرائدة في مجموعة واجهات برمجة تطبيقات البحث العميق - إلى جانب شقيقتها O4- بحث مصغر عميق—تم تصميمه للمحترفين في تمويل, علم, سياسةو والهندسة، الذين يطالبون بقدرات بحثية شاملة ودقيقة وحديثة.
- نموذج الاسم: o3-deep-research-2025-06-26
- المطور: أوبن آي
- الافراج عن تاريخ: يوليو 26، 2025
- الاندماج:متوافق تمامًا مع إطار عمل وكيل ChatGPT، ويدعم المكالمات الوظيفية, webhooksو أدوات المتصفح لـ التحليل المرئي وتحليل ملفات PDF .
الميزات الرئيسية
- تحلل المهام الوكيلة:يقوم O3-Deep-Research بتقسيم الاستعلامات عالية المستوى إلى مهام فرعية منفصلة، مما يتيح جمع البيانات والتفكير فيها خطوة بخطوة.
- تأريض الويب:يتكامل بشكل آمن مع بحث Bing للوصول إليه موثوق, الأخيرة المصادر، وتقليل الهلوسة وضمان صحة البيانات .
- مخرجات غنية بالاستشهادات:يقوم تلقائيًا بتضمين الاستشهادات في التقارير النهائية، مما يعزز شفافية و التتبع.
- التفكير التكيفي:يتضمن سلسلة فكرية خاصة الإطار الذي يسمح بالرجوع الديناميكي ومراجعة الفرضيات عند مواجهة معلومات جديدة.
التفاصيل الفنية
النموذج يبني على الأساس O3 الهندسة المعمارية من خلال دمج وحدات متخصصة لمهام البحث العميقة:
- التعلم التعزيزي باستخدام سلسلة التفكير الخاصة:توظف شركة O3-Deep-Research RLHF (التعلم التعزيزي من ردود الفعل البشرية) لاستيعاب التخطيط متعدد الخطوات، ومحاكاة عملية تفكير الباحث قبل إصدار الاستجابات، وبالتالي تحسين التماسك المنطقي و العمق السياقي.
- طبقة استدعاء الأداة:يقوم مكون مخصص بتنظيم المكالمات إلى البحث في الويب, تنفيذ التعليمات البرمجيةو استخراج البيانات واجهات برمجة التطبيقات. تضمن هذه الطبقة معالجة كل مهمة فرعية باستخدام الأداة المثلى، مما يعزز نمطية و التدرجية .
- صندوق رمل السلامة والامتثال:تمر جميع تفاعلات الويب الخارجية عبر بيئة محمية الذي يقوم بتصفية المجالات ذات المصداقية المنخفضة، ويطبق فحوصات سلامة المحتوى، ويسجل مسارات التدقيق للتأكد من الامتثال لسياسات المنظمة.
الأدوات:
- بحث الويب & جلب لاسترجاع البيانات في الوقت الحقيقي
- استدعاء الوظيفة لسير العمل المخصصة
- Webhooks لدمج مصادر البيانات الخارجية
- التعامل مع الرمز المميز:تم تحسينه للإدارة مدخلات طويلة المدى و مخرجات موسعة (حتى 16 ألف رمز)، على الرغم من أن السياقات الكبيرة جدًا قد تتسبب في زيادة استهلاك الرمز .
الأداء المعياري
- الامتحان الأخير للبشرية (HLE): تم تحقيقه 26.6% الدقة، متجاوزة DeepSeek's R1 (9.4%) وGPT-4o (3.3%).
- الماس من GPQA: معيار علمي على مستوى الخبراء؛ وقد أثبتت نماذج O3 87.7% في الأسئلة المتقدمة (النموذج الكامل o3) .
- هندسة البرمجيات (تم التحقق منها بواسطة SWE-bench):تم تسجيله 71.7%، وهو تحسن كبير مقارنة بنظرائهم غير العقلانيين.
- Codeforces:وصلت إلى إيلو 2727، متجاوزًا نماذج O1 السابقة (1891).
الإصدارات النموذجية
o3-deep-research-2025-06-26:الإصدار الأول مع تحسينات webhooks و تكامل البحث .
التحديثات:
- متصفح مرئي التكامل (17 يوليو 2025)
- تعديلات حد المعدل لـ السعر الرسمي لـ openAI :/Pro (+125 نموذج كامل +125 استعلام خفيف الوزن كل 30 يومًا) والطبقات المجانية/الإضافية
القيود
وعلى الرغم من تقدمها، O3-البحث العميق لديه قيود ملحوظة:
- كمون:تؤدي خطوات التفكير المتعددة واستدعاءات الأدوات الخارجية إلى أوقات استجابة أعلى مقارنة بـ LLMs القياسية، مما قد يؤثر على التطبيقات التفاعلية.
- حساب التكلفة:الاعتماد على التحلل العاملي و سلسلة من الأفكار تؤدي الآليات إلى زيادة استخدام وحدة معالجة الرسومات والنفقات التشغيلية، مما يتطلب الحذر إدارة الميزانية.
- الهلوسة:على الرغم من انخفاض معدلات الهلوسة، إلا أنها لا تزال قادرة على الارتفاع في غامض للغاية المجالات أو عند مواجهة نظام حظر الاشتراك غير المدفوع or مصادر منخفضة الجودة، مما يستلزم الإشراف البشري.
- حدود النطاق:قد يواجه النموذج صعوبة في غير عام or الملكية البيانات دون موصلات متخصصة، مما يحد من إمكانية تطبيقها في بيئات الوصول المغلق.
كيف تتصل O3-البحث العميق واجهة برمجة التطبيقات من CometAPI
O3-Deep-Research أسعار API في CometAPI، خصم 20% من السعر الرسمي:
| رموز الإدخال | $8.00 |
| رموز الإخراج | $32.00 |
الخطوات المطلوبة
- تسجيل الدخول إلى كوميتابي.كوم. إذا لم تكن مستخدمًا لدينا بعد، فيرجى التسجيل أولاً
- احصل على مفتاح API لبيانات اعتماد الوصول للواجهة. انقر على "إضافة رمز" في رمز API في المركز الشخصي، واحصل على مفتاح الرمز: sk-xxxxx، ثم أرسله.
- احصل على عنوان URL لهذا الموقع: https://api.cometapi.com/
استخدام الطريقة
- حدد "
o3-deep-research"/ "o3-deep-research-2025-06-26نقطة نهاية لإرسال طلب واجهة برمجة التطبيقات (API) وتعيين نص الطلب. يمكن الحصول على طريقة الطلب ونصه من وثيقة واجهة برمجة التطبيقات على موقعنا الإلكتروني. كما يوفر موقعنا اختبار Apifox لتسهيل الأمر عليك. - يستبدل باستخدام مفتاح CometAPI الفعلي الخاص بك من حسابك.
- أدخل سؤالك أو طلبك في حقل المحتوى - وهذا ما سيستجيب له النموذج.
- . قم بمعالجة استجابة API للحصول على الإجابة الناتجة.
توفر CometAPI واجهة برمجة تطبيقات REST متوافقة تمامًا، مما يُسهّل عملية الانتقال. تفاصيل رئيسية حول الاستجابة وثيقة API:
- عنوان URL الأساسي: https://api.cometapi.com/v1/responses
- أسماء النماذج: "
o3-deep-research"/ "o3-deep-research-2025-06-26" - المصادقة:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEYرأس - نوع المحتوى:
application/json.
تكامل واجهة برمجة التطبيقات والأمثلة
يمكن للمطورين دمج البحث العميق لـ O3 عبر واجهة برمجة تطبيقات الاستجابات. مثال بسيط:
curl
--location 'https://api.cometapi.com/v1/responses' \
--header 'Authorization: Bearer sk-xxxxx' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "o3-deep-research-2025-06-26",
"stream": true, "reasoning": { "summary": "detailed" },
"tools": ,
"input": "who are you"
}'
انظر أيضا
