科技巨擘 OpenAI 在近期的一場線上發布會中，隆重推出了其號稱迄今為止最強大、最智能的全新人工智能成果——滿血版 o3 模型與 o4-mini。此次發布由八位 OpenAI 核心成員共同主持，揭示了這兩款模型不僅僅是傳統意義上的升級，更代表著向真正 AI 系統的重大邁進。特別是 o3 模型，其展現出的系統性智能，預示著人工智能發展的新方向。
o3 模型：超越傳統，進化為系統級智能
OpenAI 團隊強調，o3 模型已超越了單純大型語言模型的範疇，進化成為一個具備「系統性智能」的 AI 系統。這並非僅是概念上的提升，而是頂尖科學家在實際應用中觀察到的顯著進化。o3 模型能夠提出真正新穎且具實用價值的創意，尤其在複雜的系統架構設計領域，其表現遠超以往模型僅能在既有框架內進行有限優化的能力。o3 模型展現了前所未有的創新能力，經常能打破常規，提出令人耳目一新的設計方案。
o3 模型的深度工具整合與自主調用能力
o3 模型的另一項重大突破在於其深度工具整合能力。它能夠自主地使用並結合 ChatGPT 內建的多種工具，包括網絡搜索、Python 編程、圖像分析、文件解讀以及圖像生成等。相較於過往的推理模型，o3 模型的主動工具調用能力實現了質的飛躍。面對複雜問題時，它不再被動等待指令，而是會主動出擊，甚至能連續調用超過 600 次工具來完成艱鉅任務。
例如，在處理涉及多領域知識的難題時，o3 模型會先調用網絡搜索工具獲取背景信息，接著利用 Python 進行數據處理與分析，再透過圖像分析工具解讀相關圖片。這種工具鏈式的推理模式，不僅大幅提升了問題解決能力，其實用性也遠超以往任何模型。
實例展示：o3 模型在科研與內容創作中的強大應用
為了直觀展現 o3 模型的威力，發布會現場演示了兩個真實案例。
案例一：科研輔助的加速器
研究員布蘭登展示了一張 2015 年關於質子同位旋標量電荷計算的物理研究海報，該研究當時並未得出最終結果。他將海報上傳給 o3 模型，指令其基於海報內容計算該電荷，並與近年文獻進行比較。o3 模型迅速啟動推理，首先將圖像分析融入思維鏈，精準定位海報中的關鍵圖表（如質量外推圖），提取數據點並計算斜率，進而外推至特定的物理參數（夸克質量）。
接著，模型從文獻中檢索相關常數，將外推結果乘以該常數，得出最終電荷值（模型估算為 1.5，原研究者結果為 1.2）。完成計算後，o3 模型還自動檢索了近五年約 10 篇相關論文，與自身結果進行比對，並指出由於早期實驗設備限制，其結果精度雖低於最新研究，但趨勢一致。
整個過程，o3 模型調用了 Python 的 NumPy 庫處理圖表數據，訪問了 arXiv、ScienceDirect 等文獻數據庫摘要。這項人類研究員可能需要數天完成的複雜任務，o3 模型在短短 20 秒內便高效完成。
案例二：個性化跨領域內容的智能生成
研究員埃里克啟用了模型的「記憶」功能，結合自己對潛水和音樂的興趣，要求 AI 閱讀新聞，並教授一些與他至少兩個興趣相關且具深度的內容。他還要求 AI 在回覆中包含展示有趣數據和關係的圖表，並起草一篇博客文章，預留圖表位置。
o3 模型從埃里克的興趣入手，交叉分析了「潛水」與「音樂」，鎖定了「珊瑚礁聲波修復」這一前沿研究方向。隨後，它查詢文獻，整合了 2024 年《自然·生態學》雜誌的相關內容，解釋了聲波吸引幼體珊瑚附著的科學原理。接著，利用可視化工具 Canvas 生成了 2010 年至 2025 年的珊瑚覆蓋率增長曲線圖，並添加了水下聲波設備的 SVG 矢量示意圖。
過程中，o3 模型調用了新聞爬蟲抓取 BBC、ScienceDaily 的近期報導，使用 Matplotlib 圖表庫生成數據圖並導出為交互式 HTML，還自動生成了 APA 格式的參考文獻（包含 3 篇論文和 2 篇技術報告）。此案例充分證明，o3 模型能夠跨領域關聯用戶興趣，生成專業級科普內容，其工具鏈的自動化極大降低了內容創作門檻。
o3 模型與 o4-mini 在權威基準測試中的卓越表現
OpenAI 同步公布了 o3 模型和 o4-mini 在多個權威基準測試中的驚人表現，涵蓋數學、編程、科學推理、多模態理解等多個維度。
| 基準測試類別 | 基準名稱 | 模型 | 主要表現 |
|---|---|---|---|
| 數學與科學推理 | AIME 2024 / 2025 | o3 / o4-mini | 引入 Python 工具後準確率大幅提升，o4-mini 在 AIME 2025 達 99.5% |
| GPQA Diamond (博士級) | o3 / o4-mini | o3 無工具下表現最佳，推理能力接近博士水平 | |
| 編程與代碼能力 | Codeforces | o3 / o4-mini | 引入終端工具後 ELO 分數大幅提升，躋身全球前 200 名選手水平 |
| SWE-Lancer | o3-high / o4-mini-high | "收益" 分別達 65,250 和 56,375，遠超 o1-high 和 o3-mini-high | |
| SWE-Bench | o3 / o4-mini-high | 準確率均超 68%，大幅領先 o1 | |
| Aider Polyglot | o3-high | 在整體和差異編輯任務中表現突出 | |
| 多模態理解與推理 | MMMU (大學級視覺) | o3 / o4-mini | 準確率均超 81%，大幅領先 o1 |
| MathVista (視覺數學) | o3 / o4-mini | o3 達 87.5%，o4-mini 達 84.4%，遠超 o1 | |
| CharXiv-Reasoning (圖表) | o3 / o4-mini | o3 達 75.4%，o4-mini 達 72%，遠超 o1 (55.1%) | |
| 視覺搜索 | o3 / o4-mini | 準確率均超 94%，大幅領先 o1 和 GPT-4o | |
| 綜合推理 | Humanity's Last Exam | o3 | 結合工具後，綜合推理能力接近深度研究水平 |
| 指令跟隨 | Scale MultiChallenge | o3 | 在多輪複雜指令跟隨任務中表現最優，展現強大的長鏈路推理和任務分解能力 |
這一系列數據清晰表明，o3 模型與 o4-mini 在多模態任務、編程能力和複雜推理方面全面超越了前代 o1 模型，達到了業界領先水平。
o4-mini 的成本效益與 o3 模型的卓越可擴展性
在成本效率推理測試中，o4-mini 展現了其獨特優勢：不僅推理能力更強，推理成本也更低，使其非常適合大規模部署和實際應用場景。在低、中、高三個推理成本檔位下，o4-mini 的準確率和通過率均顯著優於 o3-mini，尤其在低成本下優勢明顯，極大提升了 AI 的普惠性與實用性。
與 o1 相比，o3 模型實現了跨越式進步。在同等甚至更低的成本下，o3 模型的推理能力大幅超越 o1。以 AIME 2025 為例，o3 (high) 的準確率超過 0.85，而 o1 (high) 僅為 0.75。在 GPQA Pass@1 科學推理任務上，o3 (high) 通過率超過 0.82，o1 (high) 僅為 0.77。
從訓練過程的性能提升曲線看，隨著訓練算力的增加，o3 模型的表現持續提升，最終遠超 o1。o1 在算力提升後表現趨於平穩，而 o3 則繼續大幅提升，最終接近 90 分。這說明 o3 模型在大規模算力投入下，性能提升曲線更為陡峭，具備更強的「可擴展性」，為未來更大規模、更高能力的 AI 系統奠定了堅實基礎。
開源 Agent-CodeX：連接 AI 與本地開發環境
發布會的另一大亮點是開源了輕量級編碼助手 Agent-CodeX，直接對標 Claude Code。它能夠安全地將 AI 模型與用戶本地環境連接，實現自動化代碼生成、文件編輯、命令執行等功能。Codex CLI 支持「建議模式」和「全自動模式」，兼顧了安全性與效率。現場演示中，團隊使用 Codex CLI 和 o4-mini 模型，快速復現了一個社區圖片生成項目，展示了 AI 與本地工具深度結合的巨大潛力。
API 訂價與安全機制
OpenAI 公布了新模型的 API 定價：
| 模型 | 輸入（$/百萬 tokens） | 緩存輸入 | 輸出 |
|---|---|---|---|
| o3 | 10 | 2.5 | 40 |
| o4‑mini | 1.1 | 0.275 | 4.4 |
兩款模型皆通過最新《Preparedness Framework》測試，在生物、化學、資安等面向評為「低風險」。
在安全方面，OpenAI 對 o3 模型和 o4-mini 進行了全面的安全訓練數據集重構，新增了針對生物威脅、惡意軟件生成、越獄提示等領域的拒絕示例。同時，開發了系統層面的風險緩解機制，包括一個基於推理的語言模型監控器，能依據人類編寫的可解釋安全規範進行判斷。
根據最新的《準備度框架》（Preparedness Framework）標準進行的嚴格安全測試（涵蓋生物與化學風險、網絡安全、AI 自我改進能力），o3 模型與 o4-mini 在這三個領域均被評估為「低風險」級別。
開放進度與未來展望
OpenAI 宣布，o3 模型與 o4-mini 將逐步替代舊版模型。目前已向 Pro、Plus、Team 等訂閱用戶開放。ChatGPT 企業和教育用戶將在一周後獲得訪問權限。免費版用戶可通過點擊查詢前的 "Think" 按鈕體驗 o4-mini 的推理能力。API 端也將在未來幾周內支持工具調用。
同時，開源項目 CodeX 啟動了 100 萬美元的開源激勵計劃。o3 模型的訓練計算量是 o1 的 10 倍，凝聚了大量心血。OpenAI 強調將繼續推動 AI 系統的實用性、效率和安全性，致力於讓 AI 真正服務於每一個人。
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