o3和o4-mini的升级有哪些亮点?

ChatGPT是基于OpenAI GPT系列的高性能对话生成AI,经过多代迭代不断提升自然语言理解和生成能力。
在过去的一年中,OpenAI先后发布了GPT-4、GPT‑4.1及多种mini版本,为不同使用场景提供灵活选择。​
随着用户需求向更高效、更精准的推理和视觉理解方向发展,Chatgpt最新模型迎来了全新升级。

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一、Chatgpt最新模型

2025年4月16日,OpenAI正式推出了两款新模型:o3与o4-mini。
其中,o3定位为最先进的高性能推理模型,而o4-mini则主打轻量化、快速响应与低成本。
这两款模型均具备图像推理能力,能够处理草图、白板等视觉输入,并支持缩放、旋转等图像操作。​包括网页浏览、Python执行、文件和图像分析等。

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二、o3模型优势

深度推理能力:o3采用私有链式思考技术,可在生成答案前进行多步逻辑推演,显著提升复杂问题的解答准确率。

丰富工具支持:全面接入Web浏览、Python环境、图像和文件分析,以及Canvas和Automations等ChatGPT工具。

卓越基准表现:在GPQA Diamond科学题库中,o3得分达到87.7%,远超前代o1模型。

兼容性与扩展性:将陆续推出o3-pro版本,满足企业级和研发团队对大规模推理的需求。

三、o4-mini模型优势

轻量高效:相较于o3,o4-mini在计算资源和成本上大幅优化,适合对响应速度和费用敏感的场景。

强劲视觉性能:在AIME 2024/2025考试中,o4-mini在具备Python执行器时达到99.5%通过率。

优异编程能力:对编码任务具备高效解码与错误排查能力,兼顾学术与生产环境需求。

易用性:ChatGPT Plus、Pro与团队版用户可直接访问o4-mini及o4-mini-high,无需额外配置。

四、如何使用Chatgpt最新模型

在线对话界面:在ChatGPT应用中切换模型下拉菜单,选择“o3”或“o4-mini”即可体验。

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API调用:在OpenAI平台的Models列表中,指定model="o3"model="o4-mini",即可通过RESTful接口接入。

集成至开发工具:o3和o4-mini已在GitHub Copilot和GitHub Models中公测,开发者可在IDE内直接调用。

可视化操作:利用ChatGPT的Canvas功能上传图片,模型即可智能识别并给出分析或生成建议。

参考原文:o3和o4-mini的升级有哪些亮点? - AI闪电侠
### ChatGPT O3-Mini 模型的特点与应用场景 ChatGPT O3-Mini 是 OpenAI 推出的一款轻量级语言模型,旨在提供高效的推理生成能力。该模型特别适用于需要快速响应低资源消耗的应用场景,在保持性能的同时显著降低了计算开销[^2]。 #### 特性分析 O3-Mini 模型具备以下核心特性: - **高效推理能力**:相比更大规模的模型,O3-Mini 在推理速度上表现出色,能够在毫秒级别内完成响应,适合对延迟敏感的任务。 - **低资源占用**:由于其较小的参数规模,O3-Mini 在部署时对硬件的要求较低,可以在嵌入式设备或资源受限的服务器环境中运行。 - **良好的语言理解能力**:尽管体积较小,O3-Mini 依然能够处理较为复杂的自然语言任务,如文本摘要、意图识别基础问答系统。 - **多语言支持**:O3-Mini 支持多种编程语言自然语言,使其在国际化或多语言环境中具有广泛适用性。 #### 应用场景 O3-Mini 的设计目标是满足高吞吐量低延迟的需求,因此其典型应用场景包括: - **实时客服系统**:在对话机器人中,O3-Mini 可以快速理解用户问题并生成准确的回答,提升用户体验。 - **边缘计算设备**:适用于物联网(IoT)设备中的本地化智能助手,例如智能家居控制、语音交互等。 - **API 调用服务**:作为后端语言模型,用于构建轻量级 API 服务,提供快速的语言理解生成功能。 - **开发者工具集成**:可嵌入代码编辑器或调试工具中,为开发者提供即时的代码建议或错误解释。 #### 与其他模型的对比 O3-Mini 相较于其他模型(如 O1 O3-mini-high)有明显差异: - **与 O1 模型对比**:O1 模型专注于深度推理复杂逻辑任务,例如数学证明算法设计,而 O3-Mini 更注重响应速度效率,适用于轻量级任务。 - **与 O3-mini-high 对比**:O3-mini-high 提供了更高的精度更长的上下文处理能力,但牺牲了部分响应速度资源效率,相比之下,O3-Mini 更适合部署在资源受限的环境。 ```python # 示例:使用 O3-Mini 实现简单的意图识别 def classify_intent(text): # 假设调用 O3-Mini 的 API 进行意图分类 response = o3_mini_api_call(f"Classify the intent of the following text: {text}") return response["intent"] ```
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