2025 年 4 月 17 日: OpenAI 水曜日に、画期的なAIモデル3つ「o4」と「oXNUMX-mini」を発表しました。これは、人工知能（AI）の推論能力における大きな進歩を示すものです。これらのモデルは、視覚的な理解と高度な問題解決能力を統合し、複雑なタスクにおけるパフォーマンスを向上させるように設計されています。
o3: 人間レベルの推論に向けて
o3モデルは、OpenAIがこれまでに開発した最も洗練された推論システムです。様々なベンチマークにおいて、並外れたパフォーマンスを発揮しています。
- 数学AIME 96.7 試験で 2024% のスコアを達成し、XNUMX 問のみ間違えました。
- 科学的推論大学院レベルの科学問題に取り組み、GPQA ダイヤモンドベンチマークで 87.7% のスコアを獲得しました。
- ソフトウエアエンジニアリングSWE-Bench Verified コーディング テストで 71.7% の精度を達成しました。
- 一般的な知性: ARC-AGI ベンチマークにおいて、高コンピューティング設定で 87.5% のスコアを達成し、人間のような閾値を超えました。
これらの成果により、o3 は汎用人工知能 (AGI) に向けた重要な一歩となり、記憶されたパターンを超えて新しいタスクに適応する能力を示すものとなりました。
も参照してください GPT-4.1: それは何であり、どのように使用できますか?
o4-mini: 効率的で多用途
o4-miniモデルは、パフォーマンスを損なうことなく、よりコンパクトでコスト効率の高い代替モデルを提供します。数学、コーディング、ビジュアル分析などのタスクに優れており、幅広いアプリケーションに適しています。
視覚的推論とツールの自律性強化における革新
o3とo4-miniはどちらも、画像、スケッチ、ホワイトボードの内容などの視覚的な入力を用いて推論する機能を導入しています。この統合により、モデルは分析プロセスの一環として画像の操作（ズームや回転など）が可能になり、問題解決能力が向上します。
OpenAIはこれらのモデルに「deliberative alignment（熟慮に基づくアライメント）」と呼ばれる革新的な学習パラダイムを実装しました。このアプローチにより、AIは人間が作成した安全基準に準拠した構造化推論を行うことができ、安全ベンチマークへの準拠を強化し、状況に応じた応答を提供できるようになります。
CEO のサム・アルトマン氏は、OpenAI のモデル命名規則の複雑さを認め、より直感的な命名システムを今後導入する予定であると示唆した。
も参照してください GPT-4o は NSFW 画像を生成できますか?
アクセシビリティと今後の展開
o3およびo4-miniモデルは、ChatGPT Plus、Pro、Teamユーザーにご利用いただけるようになりました。この展開は、OpenAIが最近発表したGPT-4.1モデルと連動しており、同社のAI開発における急速な進歩を反映しています。
CEO のサム・アルトマン氏は、OpenAI のモデル命名規則の複雑さを認め、より直感的な命名システムを今後導入する予定であると示唆した。
これらの進歩は、安全性とアクセシビリティに重点を置きながら AI 機能の限界を押し広げるという OpenAI の取り組みを強調しています。
OpenAIは、ユーザーの端末上でローカルに実行されるオープンソースのコードエージェント「Codex CLI」もリリースしました。これは、AIモデル（o3およびo4-mini（GPT-4.1のサポートも近日中に開始）を含む）を、ユーザーが自分のコンピューター上で実行されているコードやタスクにシンプルかつ明確に接続できるようにすることを目的としています。Codex CLIはオープンソースであり、GitHubからアクセスできます。
OpenAIの最新モデルとその機能の詳細については、CometAPIをご覧ください。 o3 API および O4 ミニ APIでは、CometAPI を介して o3 API と O4 Mini API にアクセスして統合する方法について説明します。
