OpenAI o3 to najbardziej zaawansowany model rozumowania od OpenAI, stworzony specjalnie do obsługi złożonych zadań wymagających wysokiej sprawności poznawczej. Wprowadzony w kwietniu 2025 roku, zapewnia wyjątkową wydajność w inżynierii oprogramowania, matematyce i rozwiązywaniu problemów naukowych. Model wprowadza trzy poziomy wysiłku rozumowania — niski, średni i wysoki — pozwalając użytkownikom zrównoważyć opóźnienie i głębię rozumowania w zależności od złożoności zadania. o3 obsługuje niezbędne narzędzia dla deweloperów, w tym wywoływanie funkcji, strukturalne wyniki i komunikaty na poziomie systemu. Dzięki wbudowanym możliwościom wizyjnym o3 może interpretować i analizować obrazy, co czyni go odpowiednim do zastosowań multimodalnych. Jest dostępny przez Chat Completions API, Assistants API i Batch API, umożliwiając elastyczną integrację z przepływami pracy przedsiębiorstw i badań.
Strona internetowa Strona internetowa modelu AI | |
Dostawca Podmiot dostarczający ten model. | |
Czat Wpisz wiadomość, aby rozpocząć czat | |
Data wydania Kiedy model został po raz pierwszy wydany. | 1 rok ago Kwi 16, 2025 |
Modalności Rodzaje danych, które ten model może przetwarzać | tekst obrazy |
Dostawcy API Dostawcy oferujący ten model. (To nie jest wyczerpująca lista.) | OpenAI API |
Data ostatniej aktualizacji wiedzy Kiedy wiedza modelu była ostatnio aktualizowana. | - |
Open Source Czy kod modelu jest dostępny do publicznego użytku. | Nie |
Cena za wejście Koszt przetwarzania tokenów w Twoich promptach | $10.00 za milion tokenów |
Cena za wyjście Koszt za tokeny wygenerowane przez model | $40.00 za milion tokenów |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - Testuje wiedzę z 57 dziedzin, w tym matematyki, historii, prawa i innych | 82.9% Źródło |
MMLU-Pro Bardziej zaawansowane benchmarki MMLU z trudniejszymi pytaniami skupionymi na rozumowaniu, większym zestawem wyborów i zmniejszoną wrażliwością na prompty | - |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - Testuje rozumienie tekstu, obrazów, dźwięku i wideo | - |
HellaSwag Wymagające benchmarki uzupełniania zdań | - |
HumanEval Ocenia możliwości generowania kodu i rozwiązywania problemów | - |
MATH Testuje umiejętności rozwiązywania problemów matematycznych na różnych poziomach trudności | - |
GPQA Testuje wiedzę na poziomie doktorskim z chemii, biologii i fizyki poprzez pytania wielokrotnego wyboru wymagające głębokiej wiedzy specjalistycznej | 83.3% Diamond, no tools Źródło |
IFEval Testuje zdolność modelu do dokładnego przestrzegania wyraźnych instrukcji formatowania, generowania odpowiednich wyników i utrzymania spójnego przestrzegania instrukcji w różnych zadaniach | - |
SimpleQA Ocena dokładności prostych pytań | - |
AIME 2024 | 91.6% Źródło |
AIME 2025 | 88.9% Źródło |
Aider Polyglot Wielojęzyczny benchmark programistyczny. | - |
LiveCodeBench v5 Benchmark programowania w czasie rzeczywistym | - |
Global MMLU (Lite) Uproszczona wersja benchmarku do oceny uniwersalności modeli na poziomie globalnym. | - |
MathVista Ocenia zdolności rozumowania matematycznego modeli AI w kontekstach wizualnych | - |
Aplikacja mobilna | |
MathArena | |
| Średni wynik | 86% |
| AIME 2025 Test oparty na zadaniach z konkursu matematycznego (American Invitational Mathematics Examination),mający na celu sprawdzenie umiejętności matematycznych modeli. | 89% |
| HMMT February 2025 Test oparty na zadaniach z Harvard-MIT Mathematics Tournament, luty 2025, mający na celu sprawdzenie umiejętności matematycznych modeli. | 78% |
| BRUMO 2025 | 96% |
| SMT 2025 Test oparty na zadaniach z Stanford Math Tournament, 2025, mający na celu sprawdzenie umiejętności matematycznych modeli. | 88% |
| CMIMC 2025 Test oparty na zadaniach z Canadian Mathematical Olympiad, 2025, mający na celu sprawdzenie umiejętności matematycznych modeli. | 78% |
Compare AI. Test. Benchmarks. Chatboty mobilne, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.