來源 機器之心

　　深夜，OpenAI 發佈了 o 系列模型的最新成果 o3 和 o4-mini。該系列模型經過訓練，會在響應之前進行更長時間的思考。

　　OpenAI 表示，這是他們迄今爲止發佈的最智能模型，也標誌着 ChatGPT 能力的巨大飛躍。

　　這次新發布的推理模型能夠像智能體一樣使用並組合 ChatGPT 中的每一個工具 —— 這包括搜索互聯網、用 Python 分析上傳的文件和其他數據、深入推理視覺輸入，甚至生成圖像。

　　至關重要的是，這些模型經過訓練，能夠推理何時以及如何使用工具，以在正確輸出格式下產生詳細且深思熟慮的答案，通常在不到一分鐘的時間內解決更復雜的問題。這使得它們能夠更有效地應對多面性問題，邁向一個更具自主性的 ChatGPT，獨立爲你執行任務。

　　OpenAI CEO 山姆・奧特曼表示，o3 和 o4-mini 功能非常強大，尤其擅長多模態理解，並且可以組合使用 ChatGPT 中的所有工具。另外，o4-mini 的價格非常划算。

　　從今天開始，ChatGPT Plus、Pro 和 Team 用戶可以在模型選擇器中看到 o3、o4-mini 和 o4-mini-high，取代 o1、o3‑mini 和 o3‑mini‑high。ChatGPT Enterprise 和 Edu 用戶將在一週內獲得訪問權限。

　　免費用戶可以在提交查詢之前，在編輯器中選擇‘Think’來試用 o4-mini。所有計劃的速率限制與之前的模型組保持不變。

　　此外，OpenAI 預計將在幾周內發佈 o3‑pro，並提供全面的工具支持。目前，Pro 用戶仍然可以訪問 o1‑pro。

　　開發者現在也可以通過‘Chat Completions API’和‘Responses API’使用 o3 和 o4-mini（部分開發者需要驗證其組織才能訪問這些模型）。 Responses API 支持推理摘要，能夠在函數調用周圍保留推理 token 以提高性能，並且即將在模型推理中支持內置工具，例如網頁搜索、文件搜索和代碼解釋器。

　　至於 API 價格，o3 比 o1 全方位（輸入、cached 輸入和輸出）降低，o4-mini 也比 o3-mini 部分降低。

　　新模型強在哪裏？

　　o3 是 OpenAI 最強大的推理模型，它推動了編程、數學、科學、視覺感知等領域的前沿發展。o3 在 Codeforces、SWE-bench（無需構建自定義模型專用框架）和 MMMU 等基準測試中創下了新的 SOTA（最佳性能）。

　　o3 非常適合需要多方面分析且答案可能並非顯而易見的複雜查詢，並在分析圖像、圖表和圖形等視覺任務中表現尤爲出色。在外部專家的評估中，o3 在困難的現實任務中比 o1 犯的重大錯誤少 20%，尤其是在編程、商業 / 諮詢和創意構思等領域表現出色。

　　早期測試人員強調了 o3 作爲思想夥伴的分析嚴謹性，並強調了其生成和批判性評估新假設的能力，尤其是在生物學、數學和工程學領域。

　　OpenAI o4-mini 是一款小型模型，專爲快速、經濟高效的推理而優化，它以其尺寸和成本實現了卓越的性能，尤其是在數學、編程和視覺任務方面。

　　o4-mini 是 AIME 2024 和 2025 基準測試中表現最佳的模型。在專家評估中，它在非 STEM 任務以及數據科學等領域的表現也優於其前身 o3-mini。得益於其高效性，o4-mini 支持的使用限制遠高於 o3，使其成爲解決需要推理能力的問題的強大高容量、高吞吐量解決方案。

　　外部專家評估人員認爲，得益於智能化的提升和網絡資源的引入，o3 和 o4-mini 都比前代模型展現出了更佳的指令遵循能力，以及更實用、更可驗證的響應。

　　與 OpenAI 之前的推理模型相比，這兩個模型的體驗也更加自然、更具對話性，尤其是在參考記憶和歷史對話的情況下，響應更加個性化和相關。

　　多模態基準測試（包括 MMMU 大學水平的視覺問答、MathVista 視覺數學推理和 CharXiv-Reasoning 論文圖表推理）：

　　編程基準測試（包括 SWE-Lancer： IC SWE Diamod Freelancer 編程任務和 SWE-Bench Verified 軟件工程任務）：

　　Aider Polyglot 代碼編輯任務：

　　指令遵循和智能體工具使用任務（包括 Scale MultiChallenge 多輪指令遵循和 BrowerComp 智能體瀏覽）：

　　Tau-bench 函數調用：

　　繼續擴展強化學習，模型掌握工具使用

　　在 OpenAI o3 開發過程中，OpenAI 觀察到大規模強化學習表現出與 GPT 系列預訓練中觀察到的趨勢相同，即‘計算量越大，性能越好（more compute = better performance）’。

　　通過重新追溯這一擴展路徑，這次是在強化學習中 ——OpenAI 在訓練計算和推理時間推理能力方面又向前推進了一個數量級，但仍能清晰地看到性能的提升，這驗證了模型的性能會隨着其被允許思考的時間越長而持續提高。在與 OpenAI o1 相同的延遲和成本下，o3 在 ChatGPT 中的性能更高 ——OpenAI 已經驗證，如果讓模型思考更長時間，其性能還會繼續攀升。

　　OpenAI 還通過強化學習訓練這兩個模型掌握工具使用的能力 —— 不僅教會它們如何使用工具，更讓它們學會判斷何時該使用工具。這種根據目標結果自主調配工具的能力，使它們在開放式場景中表現尤爲出色 —— 特別是在涉及視覺推理和多步驟工作流的任務中。正如早期測試者反饋所示，這種提升既體現在學術基準測試中，也反映在實際任務表現上。

　　根據圖像進行思考

　　首次，模型能夠在思維鏈中運用圖像進行思考，而不僅僅是看到圖像。這開啓了一類新的問題解決方式，視覺和文本推理終於結合在一起了。無論是上傳的白板照片、教科書圖表或手繪草圖，即使圖像模糊、反轉或質量低下，模型也能對其進行解讀。

　　與之前的 OpenAI o1 模型類似，o3 和 o4-mini 經過訓練，可以在回答前進行更長時間的思考，並在回覆用戶之前運用較長的內部思維鏈。o3 和 o4-mini 進一步擴展了這一能力，將圖像融入其思維鏈中，通過使用工具轉換用戶上傳的圖像，使其能夠進行裁剪、放大和旋轉等簡單的圖像處理技術。更重要的是，這些功能是原生的，無需依賴單獨的專用模型。

　　這種方法爲測試時間計算擴展提供了一個新的軸，可以無縫融合視覺和文本推理，這反映在它們在多模態基準測試中的最先進的性能上，標誌着朝着多模態推理邁出了重要一步。

　　用戶可以通過拍照提問，無需擔心物體的位置 —— 無論是文字顛倒，還是一張照片中存在多個物理問題。即使物體乍一看並不明顯，視覺推理也能讓模型放大查看，從而更清晰地觀察。

　　舉例來說：問筆記本上寫了什麼，其實這個筆記本上的字體根本看不清，並且字體是顛倒的，這些問題都被 OpenAI o3 在推理過程中一一解決了。

　　用戶輸入圖片

　　下面的示例是 OpenAI o3 做題過程，我們能看到其清晰的思維鏈過程。

　　用戶輸入圖片

　　走迷宮示例：

　　中間省略了較長的思維鏈過程

　　智能體工具使用

　　o3 和 o4-mini 可以完全訪問 ChatGPT 中的工具，以及通過 API 中的函數調用訪問用戶自己的自定義工具。這些模型經過訓練，能夠推理如何解決問題，選擇何時以及如何使用工具，從而快速（通常在一分鐘內）以正確的輸出格式生成詳細而周到的答案。

　　例如，用戶可能會問：‘加州夏季的能源使用量與去年相比如何？’ 該模型可以在網上搜索公共事業數據，編寫 Python 代碼構建預測，生成圖表或圖像，並解釋預測背後的關鍵因素，並將多個工具調用串聯在一起。

　　推理功能使模型能夠根據遇到的信息做出反應和調整。例如，它們可以藉助搜索引擎多次搜索網頁，查看結果，並在需要更多信息時嘗試新的搜索。

　　這種靈活的策略方法使模型能夠處理需要訪問最新信息的任務，而不僅僅是模型的內置知識、擴展推理、綜合和跨模態輸出生成。

　　比如在視覺推理任務中，o3 準確地考慮了時間表並輸出了可用的計劃，而 o1 則存在不準確之處，導致某些演出時間出現錯誤。

　　再比如在科學問答任務中，o3 提供了全面、準確且富有洞察力的分析，分析了最近的電池技術突破如何延長電動汽車續航里程、加快充電速度並推動採用，所有這些都有科學研究和行業數據作爲支持。o1 雖然可信且切題，但不夠詳細和具有前瞻性，存在一些小錯誤或過於簡單化。

　　推進高效（cost-efficient）推理

　　o3 和 o4-mini 是 OpenAI 迄今爲止發佈的最智能模型，而且它們通常也比其前輩 o1 和 o3-mini 更高效。

　　例如，在 2025 年 AIME 數學競賽中，o3 的性價比邊界比 o1 有顯著提升；同樣，o4-mini 的性價比邊界也比 o3-mini 有顯著提升。

　　更普遍地講，OpenAI 預計，在大多數實際應用中，o3 和 o4-mini 也將分別比 o1 和 o3-mini 更智能、更經濟。

　　安全

　　模型能力的每一次提升都意味着安全性的相應提升。對於 o3 和 o4-mini，OpenAI 徹底重建了安全訓練數據，在生物威脅（生物風險）、惡意軟件生成和越獄等領域添加了新的拒絕提示。

　　這些更新的數據使 o3 和 o4-mini 在 OpenAI 的內部拒絕基準測試（例如指令層次結構、越獄）中取得了優異的表現。

　　除了模型拒絕方面的出色表現外，OpenAI 還開發了系統級緩解措施，以標記前沿風險領域的危險提示。與之前在圖像生成方面的工作類似，OpenAI 訓練了一個推理 LLM 監控器，它基於人工編寫且可解釋的安全規範。當應用於生物風險時，該監控器成功標記了 OpenAI 人工紅隊演練活動中約 99% 的對話。

　　OpenAI 還採用迄今爲止最嚴格的安全程序對這兩種模型進行了壓力測試。根據 OpenAI 更新的應急準備框架，他們根據該框架涵蓋的三個跟蹤能力領域（生物和化學、網絡安全以及人工智能自我改進）對 o3 和 o4-mini 進行了評估。

　　根據評估結果，OpenAI 確定 o3 和 o4-mini 在所有三個類別中均低於該框架的‘高’閾值。

　　關於更多 o3 和 o4-mini 的信息，大家可以參考 OpenAI 完整的模型系統卡。

　　地址：https：//cdn.openai.com/pdf/2221c875-02dc-4789-800b-e7758f3722c1/o3-and-o4-mini-system-card.pdf

　　開源 Codex CLI：終端前沿推理

　　OpenAI 還分享了一項新實驗：Codex CLI，這是一款可在終端運行的輕量級編程智能體。它可以直接在個人計算機上運行，最大限度地提升 o3 和 o4-mini 等模型的推理能力，並即將支持 GPT-4.1 等更多 API 模型。

　　用戶可以通過將屏幕截圖或低保真草圖傳遞給模型，並在本地訪問代碼，從而從命令行獲得多模態推理的優勢。OpenAI 將 Codex CLI 視爲一個將自身模型連接到用戶及其計算機的極簡界面。Codex CLI 現已完全開源。

　　開源地址：https：//github.com/openai/codex

　　效果如下：

　　此外，OpenAI 還將啓動一項 100 萬美元的計劃，以支持使用 Codex CLI 和 OpenAI 模型的項目。OpenAI 將以 API 積分的形式評估和接受每 2.5 萬美元的資助申請。

責任編輯：江鈺涵