来源 机器之心

　　深夜，OpenAI 发布了 o 系列模型的最新成果 o3 和 o4-mini。该系列模型经过训练，会在响应之前进行更长时间的思考。

　　OpenAI 表示，这是他们迄今为止发布的最智能模型，也标志着 ChatGPT 能力的巨大飞跃。

　　这次新发布的推理模型能够像智能体一样使用并组合 ChatGPT 中的每一个工具 —— 这包括搜索互联网、用 Python 分析上传的文件和其他数据、深入推理视觉输入，甚至生成图像。

　　至关重要的是，这些模型经过训练，能够推理何时以及如何使用工具，以在正确输出格式下产生详细且深思熟虑的答案，通常在不到一分钟的时间内解决更复杂的问题。这使得它们能够更有效地应对多面性问题，迈向一个更具自主性的 ChatGPT，独立为你执行任务。

　　OpenAI CEO 山姆・奥特曼表示，o3 和 o4-mini 功能非常强大，尤其擅长多模态理解，并且可以组合使用 ChatGPT 中的所有工具。另外，o4-mini 的价格非常划算。

　　从今天开始，ChatGPT Plus、Pro 和 Team 用户可以在模型选择器中看到 o3、o4-mini 和 o4-mini-high，取代 o1、o3‑mini 和 o3‑mini‑high。ChatGPT Enterprise 和 Edu 用户将在一周内获得访问权限。

　　免费用户可以在提交查询之前，在编辑器中选择‘Think’来试用 o4-mini。所有计划的速率限制与之前的模型组保持不变。

　　此外，OpenAI 预计将在几周内发布 o3‑pro，并提供全面的工具支持。目前，Pro 用户仍然可以访问 o1‑pro。

　　开发者现在也可以通过‘Chat Completions API’和‘Responses API’使用 o3 和 o4-mini（部分开发者需要验证其组织才能访问这些模型）。 Responses API 支持推理摘要，能够在函数调用周围保留推理 token 以提高性能，并且即将在模型推理中支持内置工具，例如网页搜索、文件搜索和代码解释器。

　　至于 API 价格，o3 比 o1 全方位（输入、cached 输入和输出）降低，o4-mini 也比 o3-mini 部分降低。

　　新模型强在哪里？

　　o3 是 OpenAI 最强大的推理模型，它推动了编程、数学、科学、视觉感知等领域的前沿发展。o3 在 Codeforces、SWE-bench（无需构建自定义模型专用框架）和 MMMU 等基准测试中创下了新的 SOTA（最佳性能）。

　　o3 非常适合需要多方面分析且答案可能并非显而易见的复杂查询，并在分析图像、图表和图形等视觉任务中表现尤为出色。在外部专家的评估中，o3 在困难的现实任务中比 o1 犯的重大错误少 20%，尤其是在编程、商业 / 咨询和创意构思等领域表现出色。

　　早期测试人员强调了 o3 作为思想伙伴的分析严谨性，并强调了其生成和批判性评估新假设的能力，尤其是在生物学、数学和工程学领域。

　　OpenAI o4-mini 是一款小型模型，专为快速、经济高效的推理而优化，它以其尺寸和成本实现了卓越的性能，尤其是在数学、编程和视觉任务方面。

　　o4-mini 是 AIME 2024 和 2025 基准测试中表现最佳的模型。在专家评估中，它在非 STEM 任务以及数据科学等领域的表现也优于其前身 o3-mini。得益于其高效性，o4-mini 支持的使用限制远高于 o3，使其成为解决需要推理能力的问题的强大高容量、高吞吐量解决方案。

　　外部专家评估人员认为，得益于智能化的提升和网络资源的引入，o3 和 o4-mini 都比前代模型展现出了更佳的指令遵循能力，以及更实用、更可验证的响应。

　　与 OpenAI 之前的推理模型相比，这两个模型的体验也更加自然、更具对话性，尤其是在参考记忆和历史对话的情况下，响应更加个性化和相关。

　　多模态基准测试（包括 MMMU 大学水平的视觉问答、MathVista 视觉数学推理和 CharXiv-Reasoning 论文图表推理）：

　　编程基准测试（包括 SWE-Lancer： IC SWE Diamod Freelancer 编程任务和 SWE-Bench Verified 软件工程任务）：

　　Aider Polyglot 代码编辑任务：

　　指令遵循和智能体工具使用任务（包括 Scale MultiChallenge 多轮指令遵循和 BrowerComp 智能体浏览）：

　　Tau-bench 函数调用：

　　继续扩展强化学习，模型掌握工具使用

　　在 OpenAI o3 开发过程中，OpenAI 观察到大规模强化学习表现出与 GPT 系列预训练中观察到的趋势相同，即‘计算量越大，性能越好（more compute = better performance）’。

　　通过重新追溯这一扩展路径，这次是在强化学习中 ——OpenAI 在训练计算和推理时间推理能力方面又向前推进了一个数量级，但仍能清晰地看到性能的提升，这验证了模型的性能会随着其被允许思考的时间越长而持续提高。在与 OpenAI o1 相同的延迟和成本下，o3 在 ChatGPT 中的性能更高 ——OpenAI 已经验证，如果让模型思考更长时间，其性能还会继续攀升。

　　OpenAI 还通过强化学习训练这两个模型掌握工具使用的能力 —— 不仅教会它们如何使用工具，更让它们学会判断何时该使用工具。这种根据目标结果自主调配工具的能力，使它们在开放式场景中表现尤为出色 —— 特别是在涉及视觉推理和多步骤工作流的任务中。正如早期测试者反馈所示，这种提升既体现在学术基准测试中，也反映在实际任务表现上。

　　根据图像进行思考

　　首次，模型能够在思维链中运用图像进行思考，而不仅仅是看到图像。这开启了一类新的问题解决方式，视觉和文本推理终于结合在一起了。无论是上传的白板照片、教科书图表或手绘草图，即使图像模糊、反转或质量低下，模型也能对其进行解读。

　　与之前的 OpenAI o1 模型类似，o3 和 o4-mini 经过训练，可以在回答前进行更长时间的思考，并在回复用户之前运用较长的内部思维链。o3 和 o4-mini 进一步扩展了这一能力，将图像融入其思维链中，通过使用工具转换用户上传的图像，使其能够进行裁剪、放大和旋转等简单的图像处理技术。更重要的是，这些功能是原生的，无需依赖单独的专用模型。

　　这种方法为测试时间计算扩展提供了一个新的轴，可以无缝融合视觉和文本推理，这反映在它们在多模态基准测试中的最先进的性能上，标志着朝着多模态推理迈出了重要一步。

　　用户可以通过拍照提问，无需担心物体的位置 —— 无论是文字颠倒，还是一张照片中存在多个物理问题。即使物体乍一看并不明显，视觉推理也能让模型放大查看，从而更清晰地观察。

　　举例来说：问笔记本上写了什么，其实这个笔记本上的字体根本看不清，并且字体是颠倒的，这些问题都被 OpenAI o3 在推理过程中一一解决了。

　　用户输入图片

　　下面的示例是 OpenAI o3 做题过程，我们能看到其清晰的思维链过程。

　　用户输入图片

　　走迷宫示例：

　　中间省略了较长的思维链过程

　　智能体工具使用

　　o3 和 o4-mini 可以完全访问 ChatGPT 中的工具，以及通过 API 中的函数调用访问用户自己的自定义工具。这些模型经过训练，能够推理如何解决问题，选择何时以及如何使用工具，从而快速（通常在一分钟内）以正确的输出格式生成详细而周到的答案。

　　例如，用户可能会问：‘加州夏季的能源使用量与去年相比如何？’ 该模型可以在网上搜索公共事业数据，编写 Python 代码构建预测，生成图表或图像，并解释预测背后的关键因素，并将多个工具调用串联在一起。

　　推理功能使模型能够根据遇到的信息做出反应和调整。例如，它们可以借助搜索引擎多次搜索网页，查看结果，并在需要更多信息时尝试新的搜索。

　　这种灵活的策略方法使模型能够处理需要访问最新信息的任务，而不仅仅是模型的内置知识、扩展推理、综合和跨模态输出生成。

　　比如在视觉推理任务中，o3 准确地考虑了时间表并输出了可用的计划，而 o1 则存在不准确之处，导致某些演出时间出现错误。

　　再比如在科学问答任务中，o3 提供了全面、准确且富有洞察力的分析，分析了最近的电池技术突破如何延长电动汽车续航里程、加快充电速度并推动采用，所有这些都有科学研究和行业数据作为支持。o1 虽然可信且切题，但不够详细和具有前瞻性，存在一些小错误或过于简单化。

　　推进高效（cost-efficient）推理

　　o3 和 o4-mini 是 OpenAI 迄今为止发布的最智能模型，而且它们通常也比其前辈 o1 和 o3-mini 更高效。

　　例如，在 2025 年 AIME 数学竞赛中，o3 的性价比边界比 o1 有显著提升；同样，o4-mini 的性价比边界也比 o3-mini 有显著提升。

　　更普遍地讲，OpenAI 预计，在大多数实际应用中，o3 和 o4-mini 也将分别比 o1 和 o3-mini 更智能、更经济。

　　安全

　　模型能力的每一次提升都意味着安全性的相应提升。对于 o3 和 o4-mini，OpenAI 彻底重建了安全训练数据，在生物威胁（生物风险）、恶意软件生成和越狱等领域添加了新的拒绝提示。

　　这些更新的数据使 o3 和 o4-mini 在 OpenAI 的内部拒绝基准测试（例如指令层次结构、越狱）中取得了优异的表现。

　　除了模型拒绝方面的出色表现外，OpenAI 还开发了系统级缓解措施，以标记前沿风险领域的危险提示。与之前在图像生成方面的工作类似，OpenAI 训练了一个推理 LLM 监控器，它基于人工编写且可解释的安全规范。当应用于生物风险时，该监控器成功标记了 OpenAI 人工红队演练活动中约 99% 的对话。

　　OpenAI 还采用迄今为止最严格的安全程序对这两种模型进行了压力测试。根据 OpenAI 更新的应急准备框架，他们根据该框架涵盖的三个跟踪能力领域（生物和化学、网络安全以及人工智能自我改进）对 o3 和 o4-mini 进行了评估。

　　根据评估结果，OpenAI 确定 o3 和 o4-mini 在所有三个类别中均低于该框架的‘高’阈值。

　　关于更多 o3 和 o4-mini 的信息，大家可以参考 OpenAI 完整的模型系统卡。

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

　　开源 Codex CLI：终端前沿推理

　　OpenAI 还分享了一项新实验：Codex CLI，这是一款可在终端运行的轻量级编程智能体。它可以直接在个人计算机上运行，最大限度地提升 o3 和 o4-mini 等模型的推理能力，并即将支持 GPT-4.1 等更多 API 模型。

　　用户可以通过将屏幕截图或低保真草图传递给模型，并在本地访问代码，从而从命令行获得多模态推理的优势。OpenAI 将 Codex CLI 视为一个将自身模型连接到用户及其计算机的极简界面。Codex CLI 现已完全开源。

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

　　效果如下：

　　此外，OpenAI 还将启动一项 100 万美元的计划，以支持使用 Codex CLI 和 OpenAI 模型的项目。OpenAI 将以 API 积分的形式评估和接受每 2.5 万美元的资助申请。

责任编辑：江钰涵