




OpenAI o3 — це найдосконаліша аналітична модель від OpenAI, створена спеціально для вирішення складних завдань із високими когнітивними вимогами. Випущена у квітні 2025 року, вона демонструє виняткову продуктивність у розробці програмного забезпечення, математиці та науковому вирішенні проблем. Модель пропонує три рівні аналітичного навантаження — низький, середній та високий — дозволяючи користувачам балансувати між затримкою та глибиною аналізу залежно від складності завдання. o3 підтримує ключові інструменти для розробників, включаючи виклик функцій, структуровані висновки та системні повідомлення. Завдяки вбудованим візуальним можливостям o3 може інтерпретувати та аналізувати зображення, що робить його придатним для мультимодальних додатків. Доступний через Chat Completions API, Assistants API та Batch API для гнучкої інтеграції в корпоративні та дослідницькі процеси.
Веб-сайт Веб-сторінка моделі ШІ | |
Постачальник Організація, яка надає цю модель. | |
Чат Введіть повідомлення, щоб почати спілкування | |
Дата випуску Дата першого випуску моделі. | 1 рік ago Кві 16, 2025 |
Модальності Типи даних, які може обробляти ця модель | текст зображення |
Постачальники API Постачальники, які пропонують цю модель. (Це не вичерпний список.) | OpenAI API |
Дата оновлення знань Дата останнього оновлення знань моделі. | - |
Відкритий код Чи доступний код моделі для публічного використання. | Ні |
Вартість введення Вартість обробки токенів у ваших запитах | $10.00 за мільйон токенів |
Вартість виведення Вартість токенів, згенерованих моделлю | $40.00 за мільйон токенів |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - Тестує знання з 57 предметів, включаючи математику, історію, право та інше | 82.9% Джерело |
MMLU-Pro Більш надійний тест MMLU із складнішими питаннями, орієнтованими на міркування, більшим набором варіантів і зменшеною чутливістю до запитів | - |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - Тестує розуміння тексту, зображень, аудіо та відео | - |
HellaSwag Складний тест на завершення речень | - |
HumanEval Оцінює можливості генерації коду та вирішення задач | - |
MATH Тестує математичні навички вирішення задач різного рівня складності | - |
GPQA Тестує знання на рівні PhD з хімії, біології та фізики через багатозначні питання, що вимагають глибоких знань у галузі | 83.3% Diamond, no tools Джерело |
IFEval Тестує здатність моделі точно дотримуватися явних інструкцій щодо форматування, генерувати відповідні результати та підтримувати послідовне дотримання інструкцій у різних завданнях | - |
SimpleQA Оцінка точності простих запитань | - |
AIME 2024 | 91.6% Джерело |
AIME 2025 | 88.9% Джерело |
Aider Polyglot Багатомовний програмний бенчмарк. | - |
LiveCodeBench v5 Бенчмарк для програмування в реальному часі | - |
Global MMLU (Lite) Спрощена версія бенчмарку для оцінки універсальності моделей на глобальному рівні. | - |
MathVista Оцінює математичні здібності ШІ моделей у візуальних контекстах | - |
Мобільний додаток | |
MathArena | |
| Середній бал | 86% |
| AIME 2025 Тест, заснований на завданнях з конкурсу з математики (American Invitational Mathematics Examination),призначений для перевірки математичних навичок моделей. | 89% |
| HMMT February 2025 Тест, заснований на завданнях з Harvard-MIT Mathematics Tournament, лютий 2025 року, призначений для перевірки математичних навичок моделей. | 78% |
| BRUMO 2025 | 96% |
| SMT 2025 Тест, заснований на завданнях зі Stanford Math Tournament, 2025 року, призначений для перевірки математичних навичок моделей. | 88% |
| CMIMC 2025 Тест, заснований на завданнях з Canadian Mathematical Olympiad, 2025 року, призначений для перевірки математичних навичок моделей. | 78% |
Compare AI. Test. Benchmarks. Чат-боти для мобільних застосунків, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.