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      不是 GPT-5,卻可能更關鍵的一步

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      會聊天的 AI,我們已經見多了。能干實事的 AI,才剛剛開始登場。

      昨晚,OpenAI 一口氣發布兩款新模型:o3o4-mini,沒有等 GPT-5,沒有開發布會,更沒有宣傳大模型參數。它們的重點不是“更強”,而是“更能干”。

      這次更新的信號很明確:AI,不再只是回答你,而是能理解問題 → 分析路徑 → 自選工具 → 自己動手。AI 正在從“陪聊型選手”,轉向“動手型搭子”。

      GPT-5 沒來,但 OpenAI 先放出更關鍵的東西

      原本,o3 是為 GPT-5 準備的旗艦模塊。但面對開發者對“能解決問題的 AI”需求高漲,OpenAI 做了一個戰略決策:不等了,單發出場。

      于是我們迎來了這組“雙子星”模型:

      • o3:面向專業場景的旗艦模型,推理能力顯著增強。

      • o4-mini:輕量級版本,主打性價比,每百萬 tokens 僅 $1.10,遠低于 Claude 和 Gemini 等主流模型。

      更關鍵的是,它們都秉持 OpenAI 近幾輪的核心思路:從語言模型,向任務代理模型進化。

      真·能干活的 AI,到底長什么樣?

      如果你想知道“動手型 AI”到底哪不一樣,可以看這些新特性:

      -高級推理:不再死記硬背,而是像人一樣“邊想邊修”。通過強化學習優化后的推理路徑更完整、可追溯,尤其在需要深度邏輯思維的任務上,性能相比前代 o1 有了顯著提升。

      -看圖理解:不只是“看懂圖”,而是能將圖表、草圖、演示稿中的信息納入推理鏈路。這是 OpenAI 推理模型首次具備真正的圖像參與式理解能力。

      你可以上傳圖片,例如白板筆記、圖表或模糊掃描件,模型不僅能分析、放大、旋轉圖像,還能基于圖中信息進行推理。在一次直播演示中,o3 成功解析了一張科學研究海報,通過瀏覽相關文獻、放大特定區域,推斷出圖像中未直接呈現的結論。

      這類能力顯著增強了 AI 在教育、科研和技術分析等場景下的實用性。

      - 自動選工具:不等你下指令,它能自行決定是要瀏覽網頁、執行代碼、生成圖像,還是解釋文件——這是真正意義上的“任務代理”。

      o3 與 o4-mini 首次具備了在 ChatGPT 中自主調用多個工具的能力,包括:網頁瀏覽、Python 代碼執行、圖像處理與生成、文檔解析等

      當你交代一個復雜任務時,模型可以根據上下文自行“組裝”解決路徑。例如,遇到編碼問題時,o3 能直接在 ChatGPT 的代碼畫布中編寫、執行并調試 Python 腳本,大幅簡化開發者的工作流程。

      -編程副駕:發布了本地工具 Codex CLI,直接在命令行里和你并肩寫代碼、調 bug、跑腳本。

      -成本大幅下降,高級模型不再高不可攀:如果說 o3 面向的是高階用戶,那 o4-mini 則是一次真正的“成本革命”。


      它的 API 定價僅為每百萬輸入 token$1.10、輸出$4.40,相比 o3 的 10/40 美元,價格下降了近九成,同時也對 DeepSeek R1(0.14 / 2.19 美元)等性價比模型發起正面競爭。

      從今年初的 o3-mini 起,OpenAI 就在試圖“把高級推理拉下神壇”。如今的 o4-mini,正是這場策略的延續 ——讓開發者和普通用戶都能以低門檻接入高能力 AI。

      ?Kevin點評:別再問 AI 能做什么,要看它值不值得天天用。

      這些能力的本質,不是某項技術點的大爆發,而是整套系統向“任務代理協作系統”的方向邁出的一大步。

      推理戰爭,已經開打了

      眼下,各家模型都在比“誰能干更多事”,但其實本質都在卷一件事:推理能力到底能不能落地?

      -DeepSeek靠 R1 拼性價比,吸開發者。

      -Gemini把多模態和搜索生態打包說事。

      -Meta押注開源,試圖全域覆蓋。

      而 OpenAI 的組合打法很清晰:

      一邊用 o3 占領高階場景,

      一邊用 o4-mini 放低門檻爭取開發者和大眾用戶,

      再搭配 Codex CLI 等工作流級工具,逐步筑起“閉環生態”。

      而且官方還透露:后續將推出推理能力極強的開源模型。

      ?Kevin點評:它不是不告訴你答案,而是先判斷你為啥問。AI 的“人味”,從這一刻開始。

      這是一次對“開源陣營”的正面宣戰,也是在為整個 AI 社群重新立標桿。

      類人協作,成了新階段起點

      在性能測試上,o3 和 o4-mini 也確實給出了不俗表現:

      • 數學 / 科學類推理測試,顯著優于前代 GPT-4。

      • GitHub 編程題準確率達 70%,超越 Claude 3.7。

      • ARC-AGI 測試得分高達 87.5%,超過人類平均水平。

      但更值得注意的是,它們的“行為模式”也發生了結構性變化。

      OpenAI 引入了新的“審慎對齊(Cautious Alignment)”機制——模型不再簡單“拒絕回答”,而是會評估你的意圖,判斷是否協助。更像一個“理性判斷的同事”,而不是“機械的客服”。

      這固然更接近人類,但也開啟了一輪新問題:模型是否會“想太多”?開放性是否變差?黑箱風險是否加?。?/p>

      現在沒有標準答案,但可以確定的是——AI 的“參與感”正在增強

      最后說句現實的

      不管你是程序員、教師、研究員,還是內容創作者,這波更新都值得親測。

      現在,o3 和 o4-mini 已全面開放,首次實現“強模型 + 低門檻”的雙重突破。

      你可以通過 ChatGPT 使用(Plus、Pro 和 Team 用戶直接可選),也可以通過 API 接入開發,甚至免費用戶也能有限體驗 o3-mini,未來 o4-mini 也可能下放。


      ? Kevin點評:從“高價嘗鮮”到“低門檻上手”,這次模型升級真正打通了“能用”與“常用”之間的鴻溝。

      比起 GPT-4 的“全能+高價”,o3 和 o4-mini 更明確地告訴你:

      我能做什么、做得多好、你花多少錢。

      這才是 AI 工具成為“日常搭子”的分水嶺,也是一場推理競賽的新起點。

      你最近在用哪款 AI 模型?

      你覺得 o3 和 o4-mini 夠“動手”了嗎?歡迎評論區聊聊你真實的使用感受。

      本文由「AI 范兒」出品

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