OpenAI выпустила мощную модель o3-pro, но она медленнее, чем o1-pro

[Ippolitovich]

OpenAI выпустила улучшенную версию модели искусственного интеллекта O3-Pro, которая является более продвинутой и мощной по сравнению с предыдущей версией o3. Новая модель разработана для решения сложных задач, требующих логического мышления, и может применяться во многих областях, в том числе и программировании. O3-Pro относится к категории рассуждающих моделей.

Доступ к o3-pro для подписчиков ChatGPT Pro и Team открылся во вторник, 10 июня. Доступ для корпоративных клиентов Enterprise и Edu, по сообщению TechCrunch, будет открыт на следующей неделе. Также разработчики уже могут использовать API.

 

 

В ходе экспертной оценки o3-pro показала лучшие результаты по сравнению с o3 во всех тестируемых категориях, особенно в науке, образовании, программировании, бизнесе и написании текстов. По словам OpenAI, модель также получила более высокие оценки за ясность, полноту и точность ответов, в том числе следование инструкциям. O3-pro поддерживает дополнительные функции, включая веб-поиск, анализ файлов, обработку визуальных данных, использование языка программирования Python и персонализацию ответов на основе памяти. Однако отмечается, что скорость генерации ответов у новой модели ниже, чем у o1-pro.

В тестах внутреннего бенчмарка O3-Pro показала высокие результаты. Например, в тесте AIME 2024 по математике модель превзошла Google Gemini 2.5 Pro. Также, по сравнению с последней версией Claude 4 Opus от компании Anthropic, O3-Pro лучше справилась с тестом GPQA Diamond, который проверяет знание естественных наук на уровне PhD.

На данный момент у O3-Pro есть некоторые ограничения. Временные чаты с моделью в ChatGPT недоступны из-за технической проблемы, которую специалисты компании планируют устранить. Кроме того, модель не поддерживает генерацию изображений и несовместима с функцией Canvas — рабочей средой OpenAI, основанной на ИИ.

Что касается стоимости использования, то она составляет $20 за миллион входных токенов и $80 за миллион выходных токенов. Один миллион входных токенов соответствует примерно 750 000 словам. Для примера, это немного больше, чем объём текста в романе «Война и мир».