OpenAI o3, OpenAI'nin en gelişmiş akıl yürütme modeli olup, karmaşık ve yüksek bilişsel görevleri ele almak için özel olarak tasarlanmıştır. Nisan 2025'te piyasaya sürülen model, yazılım mühendisliği, matematik ve bilimsel problem çözmede olağanüstü performans göstermektedir. Model, düşük, orta ve yüksek olmak üzere üç akıl yürütme seviyesini sunarak kullanıcıların görev karmaşıklığına göre gecikme süresi ile akıl yürütme derinliği arasında denge kurmasını sağlar. o3, geliştiriciler için işlev çağırma, yapılandırılmış çıktılar ve sistem düzeyinde mesajlaşma gibi temel araçları desteklemektedir. Dahili görsel yetenekleri sayesinde görüntüleri yorumlayıp analiz edebilir ve çok modlu uygulamalar için uygundur. Chat Completions API, Assistants API ve Batch API aracılığıyla sunularak kurumsal ve araştırma iş akışlarına esnek entegrasyon sağlar.
Web Sitesi Yapay Zeka Modeli Web Sayfası | |
Sağlayıcı Bu modeli sağlayan kuruluş. | |
Sohbet Sohbete başlamak için bir mesaj yazın | |
Yayın Tarihi Modelin ilk kez ne zaman yayınlandığı. | 1 yıl ago Nis 16, 2025 |
Modallikler Bu modelin işleyebileceği veri türleri | metin görseller |
API Sağlayıcıları Bu modeli sunan sağlayıcılar. (Bu liste tamamlayıcı değildir.) | OpenAI API |
Bilgi Kesim Tarihi Modelin bilgileri en son ne zaman güncellendi. | - |
Açık Kaynak Modelin kodunun kamuya açık olup olmadığı. | Hayır |
Fiyatlandırma Girdisi Komutlarınızdaki belirteçlerin işlenme maliyeti | $10.00 milyon belirteç başına |
Fiyatlandırma Çıktısı Model tarafından üretilen belirteçlerin maliyeti | $40.00 milyon belirteç başına |
MMLU Massive Multitask Language Understanding – Matematik, tarih, hukuk ve daha fazlası dahil 57 konuda bilgi testi | 82.9% Kaynak |
MMLU-Pro Daha zorlu, akıl yürütmeye odaklanan sorular, daha geniş seçenek seti ve azaltılmış yönlendirme hassasiyeti ile geliştirilmiş MMLU kıyaslaması | - |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding – Metin, görsel, ses ve video üzerinden anlama testi | - |
HellaSwag Zorlu bir cümle tamamlama kıyaslaması | - |
HumanEval Kod üretimi ve problem çözme yeteneklerini değerlendirir | - |
MATH Farklı zorluk seviyelerinde matematiksel problem çözme yeteneklerini test eder | - |
GPQA Kimya, biyoloji ve fizikte doktora düzeyindeki bilgiyi çoktan seçmeli sorularla test eder; derin alan uzmanlığı gerektirir | 83.3% Diamond, no tools Kaynak |
IFEval Modelin açık biçimlendirme talimatlarını doğru bir şekilde takip etme, uygun çıktılar üretme ve farklı görevlerde tutarlı talimat uyumu sağlama yeteneğini test eder | - |
SimpleQA Basit soruların doğruluğunu değerlendirme | - |
AIME 2024 | 91.6% Kaynak |
AIME 2025 | 88.9% Kaynak |
Aider Polyglot Çok dilli programlama karşılaştırma testi. | - |
LiveCodeBench v5 Gerçek zamanlı programlama karşılaştırma testi | - |
Global MMLU (Lite) Modellerin evrenselliğini küresel ölçekte değerlendirmek için sadeleştirilmiş karşılaştırma testi. | - |
MathVista Yapay zeka modellerinin görsel bağlamlardaki matematiksel akıl yürütme yetilerini değerlendirir | - |
Mobil Uygulama | |
MathArena | |
| Ortalama puan | 86% |
| AIME 2025 American Invitational Mathematics Examination sorularına dayalı test, modellerin matematik becerilerini değerlendirmek amacıyla hazırlanmıştır. | 89% |
| HMMT February 2025 Şubat 2025 Harvard-MIT Mathematics Tournament sorularına dayalı test, modellerin matematik becerilerini değerlendirmek amacıyla hazırlanmıştır. | 78% |
| BRUMO 2025 | 96% |
| SMT 2025 2025 Stanford Math Tournament sorularına dayalı test, modellerin matematik becerilerini değerlendirmek amacıyla hazırlanmıştır. | 88% |
| CMIMC 2025 2025 Canadian Mathematical Olympiad sorularına dayalı test, modellerin matematik becerilerini değerlendirmek amacıyla hazırlanmıştır. | 78% |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobil Uygulamalar Sohbet Botları, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.