I april 2025 introduserte OpenAI sin siste resonneringsmodell, o3, og posisjonerte den som et betydelig fremskritt i forhold til forgjengeren, o1. O3-modellen har forbedrede evner innen resonnement, koding, matematikk og visuell forståelse. Denne artikkelen går nærmere inn på forskjellene mellom o3 og o1, og undersøker ytelsesmålinger, sikkerhetsfunksjoner og praktiske anvendelser for å vurdere om o3 faktisk representerer en betydelig forbedring.
Forstå grunnlaget: o1- og o3-modeller
Hva er o1?
Utgitt i september 2024, representerte o1-modellen et paradigmeskifte i AIs tilnærming til kompleks problemløsning. Utformet for å etterligne menneskelignende resonnement, ble o1 opplært til å "tenke" mer før den svarer, slik at den kan takle intrikate oppgaver innen naturvitenskap, koding og matematikk med økt nøyaktighet. Spesielt oppnådde o1 en imponerende 83 % nøyaktighet på den internasjonale matematikk-olympiade (IMO) kvalifiseringseksamen, et betydelig sprang fra de 13 % som scoret av forgjengeren, GPT-4o.
O1-modellen introduserte også en ny tilnærming til sikkerhetsopplæring, som gjorde den i stand til å resonnere om sikkerhetsregler i sammenheng og anvende dem mer effektivt. Denne fremgangen var tydelig i ytelsen på utfordrende jailbreaking-tester, der o1 scoret 84 av 100, sammenlignet med GPT-4o sine 22.
Hva er o3?
Bygger på grunnlaget lagt av o1, avduket OpenAI o3-modellen i april 2025. O3, som ble utpekt som OpenAIs mest avanserte resonneringsmodell til dags dato, ga betydelige forbedringer innen koding, matematikk og visuell analyse. En av de fremtredende funksjonene var muligheten til å "tenke" med bilder, og integrere visuelle input som skisser eller tavler i resonneringsprosessene. siterturn0news12
O3-modellen viste overlegen ytelse på tvers av ulike benchmarks. Den oppnådde en nøyaktighet på 96.7 % på American Invitational Mathematics Examination (AIME), og overgikk o1s 83.3 %. I programvareingeniøroppgaver scoret o3 71.7 % på SWE-bench Verified benchmark, en merkbar forbedring i forhold til o1s 48.9 %.
Sammenlignende analyse: o3 vs o1
Ytelsesmålinger og benchmarking
Når man evaluerer egenskapene til o3 og o1, fremhever flere nøkkelytelsesmålinger fremskrittene som er gjort med o3:
- matematikk: o3 oppnådde en nøyaktighet på 96.7 % på AIME, sammenlignet med o1s 83.3 %.
- Engineering programvare: o3 scoret 71.7 % på SWE-bench Verified, mens o1 klarte 48.9 %.
- Vitenskap: På GPQA Diamond-benchmark oppnådde o3 87.7 % nøyaktighet, noe som viser sin dyktighet i å håndtere vitenskapelige spørsmål på Ph.D.-nivå.
- Benchmarks for kunstig generell intelligens (AGI).: o3 oppnådde 87.5 % nøyaktighet på ARC-AGI benchmark, overgikk ytelsen på menneskelig nivå og klarte betydelig bedre enn o1 sine 32 %.
Disse beregningene understreker o3s overlegne resonneringsevner og dens potensial til å håndtere mer komplekse og nyanserte oppgaver enn o1.
Multimodale evner og visuell resonnement
Et kjennetegn ved o3 er dens avanserte multimodale muligheter. I motsetning til o1, som først og fremst fokuserte på tekstinndata, kan o3 behandle og resonnere med visuelle data. Dette inkluderer å analysere bilder, utføre handlinger som å beskjære, rotere og zoome for å tolke visuell informasjon effektivt.
Denne forbedringen har praktiske applikasjoner, for eksempel å identifisere steder fra bilder, i likhet med nettspillet GeoGuessr. Denne muligheten har imidlertid også skapt bekymringer om personvern, ettersom den potensielt kan utnyttes til doxxing – offentlig avsløring av en persons private informasjon. OpenAI har erkjent disse bekymringene og understreket deres innsats for å trene modeller for å unngå å dele privat informasjon.
Sikkerhetsmekanismer og etiske hensyn
OpenAI har prioritert sikkerhet i utviklingen av både o1 og o3. O1-modellen introduserte en ny sikkerhetsopplæringstilnærming som tillot den å resonere om sikkerhetsregler kontekstuelt, noe som resulterte i forbedret overholdelse av sikkerhetsretningslinjene.
Med utgangspunkt i dette implementerte o3 "deliberative alignment", en sikkerhetsteknikk som utnytter modellens resonnementevner for å evaluere sikkerhetsimplikasjonene av brukerforespørsler. Denne tilnærmingen gjør det mulig for o3 å identifisere skjulte intensjoner eller forsøk på å lure systemet, og forbedrer dets evne til å avvise usikkert innhold nøyaktig.
Nøkkelinnovasjoner i o3
Visuelle resonneringsevner
En fremtredende egenskap ved o3 er evnen til å behandle og resonnere med bilder. Denne multimodale evnen lar o3 tolke visuelle input, som skisser eller fotografier, og integrere dem i resonneringsprosessene. Denne utviklingen muliggjør applikasjoner innen felt som design, utdanning og geolokaliseringsoppgaver.
Forbedrede problemløsningsteknikker
o3 bruker en "privat tankekjede"-mekanisme, som lar den planlegge og utføre en rekke resonnementtrinn før den kommer til en konklusjon. Denne tilnærmingen forbedrer dens evne til å takle komplekse problemer ved å simulere en mer menneskelignende tankeprosess.
Energieffektivitet og tilpasning
Til tross for de avanserte egenskapene, er o3 optimalisert for energieffektiv drift, noe som reduserer beregningskostnadene uten at det går på bekostning av ytelsen. I tillegg tilbyr den større tilpasningsmuligheter, slik at organisasjoner kan finjustere modellen for spesifikke applikasjoner.
Begrensninger og hensyn
Beregningskrav
Mens o3 tilbyr forbedrede muligheter, krever det også flere beregningsressurser enn o1. Denne økte etterspørselen kan påvirke responstider og driftskostnader, spesielt for applikasjoner med begrensede ressurser.
Personvern Bekymringer
De avanserte visuelle resonneringsevnene til o3 har reist bekymringer om personvern. For eksempel har evnen til å bestemme plasseringen av et bilde basert på visuelle ledetråder utløst diskusjoner om potensielt misbruk og behovet for sikkerhetstiltak for å forhindre doxxing eller uautorisert datadeling.
Praktiske applikasjoner og tilgjengelighet
1.Integrasjon i ChatGPT
O3-modellen har blitt integrert i ulike nivåer av OpenAIs ChatGPT-plattform:
- ChatGPT Plus og teambrukere: Umiddelbar tilgang til o3 og dens varianter.
- ChatGPT Pro-brukere: Tilgang til o3-pro-støtte forventes i løpet av de kommende ukene.
2. Utviklertilgang
Utviklere kan få tilgang til o3 gjennom OpenAIs API, med priser satt til 10 per million input tokens og 40 per million output tokens for o3-modellen.
3. CometAPI-tilgang
For utviklere og organisasjoner er o3 tilgjengelig via CometAPI o3 API.
CometAPI gir tilgang til over 500 AI-modeller, inkludert åpen kildekode og spesialiserte multimodale modeller for chat, bilder, kode og mer. Med den er tilgang til ledende AI-verktøy som Claude, OpenAI, Deepseek og Gemini tilgjengelig gjennom ett enkelt, enhetlig abonnement. Du kan bruke API i CometAPI til å lage musikk og kunstverk, generere videoer og bygge dine egne arbeidsflyter.
o3 API (modellnavn:o3/ o3-2025-04-16) Priser i CometAPI, 20 % avslag på den offisielle prisen:
- Input tokens: $8 / M tokens
- Output tokens: $32/M tokens
Om tekniske detaljer og integreringsveiledning se o3 API og API-dok.
Konklusjon: Er o3 en verdig etterfølger til o1?
Med tanke på de betydelige forbedringene i ytelsesmålinger, resonneringsevner og sikkerhetsmekanismer, representerer o3 et betydelig fremskritt i forhold til o1. Integreringen av visuell resonnement og forbedret tilpasningsevne posisjonerer den som en mer allsidig og pålitelig AI-modell. For brukere og utviklere som søker avanserte resonneringsmuligheter, tilbyr o3 en overbevisende oppgradering fra o1.
