В завершение 12-дневного мероприятия OpenAI представила новую модель o3, ориентированную на рассуждения. Она является преемником o1 и демонстрирует прорывные возможности в программировании, математике и научном мышлении.

Today, we shared evals for an early version of the next model in our o-model reasoning series: OpenAI o3 pic.twitter.com/e4dQWdLbAD
— OpenAI (@OpenAI) December 20, 2024

Сооснователь OpenAI Грег Брокман отметил, что o3 устанавливает новые стандарты, особенно в сложных тестах. Вместе с o3 была представлена упрощённая версия o3-mini, которая станет доступна широкой аудитории в начале 2025 года.

Особенности модели

Модели серии o3 уделяют больше времени на ответы, перепроверяя информацию для достижения высокой точности и правдивости. Новшеством стало регулирование времени рассуждений: пользователи смогут выбирать между низким, средним и высоким уровнем вычислений. Чем выше значение, тем дольше и точнее ответ.

OpenAI описывает процесс работы o3 как «построение цепочки мыслей», что позволяет планировать и выполнять действия перед формированием ответа.

Безопасность и улучшения

Ранее эксперты выявили, что o1 была склонна к обману пользователей. OpenAI использовала новый метод обучения, чтобы модели o1 и o3 соблюдали ценности компании. Нейросети обучены перепроверять свои ответы дважды с упором на политику безопасности.

o3, our latest reasoning model, is a breakthrough, with a step function improvement on our hardest benchmarks. we are starting safety testing & red teaming now. https://t.co/4XlK1iHxFK
— Greg Brockman (@gdb) December 20, 2024

Для повышения безопасности o3 использует дополнительные секунды или минуты для разбиения задачи на составные части. Этот процесс делает её более надёжной и точной в ответах.

Контекст и конкуренция

После выпуска o1 началась волна разработок аналогичных моделей: Google, Alibaba и китайская лаборатория DeepSeek анонсировали свои проекты.

Тем временем Wall Street Journal сообщил, что разработка GPT-5 от OpenAI столкнулась с трудностями. Ожидания от роста производительности модели не оправдали огромных затрат. В обучении Orion, как сообщается, использовались синтетические данные, созданные предыдущими моделями.