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.
OpenAI o3-mini, STEM uygulamaları için tasarlanmış yüksek hızlı ve maliyet etkin bir akıl yürütme modelidir; bilim, matematik ve kodlama alanlarında güçlü performans sergiler. Ocak 2025’te piyasaya sürülen model, fonksiyon çağrısı, yapılandırılmış çıktılar ve geliştirici mesajları gibi temel geliştirici özelliklerini içerir. Kullanıcılar, düşük, orta ve yüksek düzeyde akıl yürütme yoğunluğu arasında seçim yaparak yanıt süresi ile derin analiz arasında denge kurabilir. Görsel yeteneklere sahip olmayan bu model, başlangıçta yalnızca seviye 3-5 API geliştiricilerine sunulmuştur ve Chat Completions API, Assistants API ve Batch API aracılığıyla erişilebilir.
| o3 | o3-mini | |
|---|---|---|
Web Sitesi
| ||
Sağlayıcı
| ||
Sohbet
| ||
Yayın Tarihi
| ||
Modallikler
| metin görseller | metin |
API Sağlayıcıları
| OpenAI API | OpenAI API |
Bilgi Kesim Tarihi
| - | Bilinmiyor |
Açık Kaynak
| Hayır | Hayır |
Fiyatlandırma Girdisi
| $10.00 milyon belirteç başına | $1.10 milyon belirteç başına |
Fiyatlandırma Çıktısı
| $40.00 milyon belirteç başına | $4.40 milyon belirteç başına |
MMLU
| 82.9% Kaynak | 86.9% pass@1, high effort Kaynak |
MMLU-Pro
| - | Mevcut değil |
MMMU
| - | Mevcut değil |
HellaSwag
| - | Mevcut değil |
HumanEval
| - | Mevcut değil |
MATH
| - | 97.9% pass@1, high effort Kaynak |
GPQA
| 83.3% Diamond, no tools Kaynak | 79.7% 0-shot, high effort Kaynak |
IFEval
| - | Mevcut değil |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 91.6% Kaynak | - |
AIME 2025 | 88.9% Kaynak | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
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.