OpenAI 正式发布 o3-Pro 模型-优快云博客

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对于深度推理与战略策划型应用，o3-Pro 的优势毋庸置疑；而大幅降价也让更多开发者能够承担得起这种高级模型。个人使用经验表明，o3 系列在编程与业务规划中表现最佳。未来，将持续关注 Google Gemini Ultra 等竞品动态，以评估更优性价比之选。

近日，OpenAI 发布了两项重磅更新：一是将 o3 模型的价格下调 80%；二是推出了全新的 o3-Pro 模型。

o3-Pro 是目前 OpenAI 最强大的多模态推理模型，擅长分步思考，在编码、数学、科学、视觉感知等领域表现尤为出色，能够提供更可靠、更深入的推理能力。

这些推理型模型可配合 ChatGPT 的全套工具——从网页搜索、文件分析（包括 Python 运行）、视觉输入判断，到部分场景下的图像生成，皆能灵活调用。相比 o3，o3-Pro 凭借更高的计算预算，能持续提升答案的准确性与深度。

要理解 o3-Pro，必须先了解 o3 背后的技术思路。o3 属于 OpenAI 专门优化过的推理系列，与传统 GPT 系列不同：它不仅依赖海量互联网文本预训练，还融入了大规模强化学习（RL），通过「更多算力 ⇒ 更佳表现」的扩展定律，教会模型分步推理，而非单纯复述信息。

在 o3 的训练与推理过程中，OpenAI 发现，当给予模型更多计算预算时，其推理性能会持续攀升。基于这一规律，o3-Pro 便是在每次请求中分配了更高的算力与更长的运算时间，让模型「思考」得更透彻、更细致。

关键洞见：o3-Pro 并非全新架构，而是 o3 在推理预算上的「升配版」，同样遵循「算力越多，性能越好」的扩展规律。

在写作、编程和数据分析等多项评测中，o3-Pro 均以明显优势超越了 o3 和早期的 o 系列模型：

在编码、数学与科学题目的可靠性评估中，o3-Pro 的得分始终领先于前代模型：

在分步拆解复杂任务（尤其是多步骤编码或业务逻辑推理）时，o3-Pro 提供的计划和理由更加清晰详实，远胜 GPT-4o 或 4.1。

优势能力

尚未支持

虽然部分用户希望更高的输出令牌上限（如 Google 已支持 1M），但 100K 对绝大多数结构化长文或状态管理场景足够；如果触顶，常见做法是让模型在达到上限后提示继续生成。

o3-Pro 定价（每 1M 输入/输出 Token）：

相比已退役的 o1-Pro，价格降幅达 **87%**。但与基础 o3 相比，仍是后者的 10 倍成本。若应用场景对高并发或低延迟有更高要求，可优先考虑基础 o3 或 GPT-4.x；而对于深度推理或复杂 Agent 流程，o3-Pro 的价值更为明显。

在 Playground 中，还能打开工具列表，接入文件搜索、图像生成功能、MCP 服务等，进一步提升模型实用性。

Prompt：请统计本次回答有多少个单词？ o3-Pro 耗时约 34 秒给出准确结果；相比之下，GPT-4o 仅需 2 秒，说明简单任务可选用轻量模型。

示例 2：视觉输入误判

图片

Prompt：请数出此手势图标中的手指数量。

尽管输入图中为 6 根手指，o3-Pro 仍答出“5 根”，反映其视觉偏好与训练集中的常见模式一致，细节识别仍有提升空间。

示例 3：深度市场可行性评估

Prompt：评估在六个月内在欧洲市场推出新产品的可行性，考虑市场需求、竞争、法规和经济形势。 o3-Pro 用时约 1 分 39 秒，输出 2000+ 字详细分析，示例性地展示了其多因素、分步推理能力。

目前，期待 o3 能尽快在 Cursor 等编码工具中上线，届时可与 Claude 4 Sonnet、Opus、Gemini 2.5 Pro 并列对比。接下来的一周内将继续深度测试，若反馈稳定，或将提升订阅等级，在更多项目中广泛应用。

欢迎各位分享你的 o3-Pro 体验与心得，让我们共同见证深度推理模型的下一波进化！