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      幣圈網(wǎng)

      o3-pro正式推出!說聲“嗨”就花了80美元 思考1 1用時16分鐘

      OpenAI深夜放大招,正式推出“最新最強版”推理模型o3-pro!

      而且同一時間,o3模型降價80%不降智。

      官方測評結(jié)果顯示,在專家評估中,所有人一致更偏愛o3-pro而非o3的回答。

      此外,o3-pro也一舉超越o3、o1-pro,成為當前最擅長數(shù)學、科學和編程的OpenAI模型。

      OpenAI CEO奧特曼也第一時間激動表示:

      這真是太聰明了!我第一次看到它相對于o3的勝率時,簡直不敢相信。

      目前o3-pro已取代o1-pro,面向ChatGPT的Pro和Team用戶開放,Enterprise和Edu用戶將在下周獲得使用權(quán)限。

      而對開發(fā)者來說,o3-pro已經(jīng)可以通過API接入:

      每百萬輸入tokens收費20美元(約合人民幣143元),每百萬輸出tokens收費80美元(約合人民幣574元)。

      有多貴呢?

      溫馨提醒,據(jù)稱一句簡單的“嗨”就花了網(wǎng)友80美元(doge)。

      或許OpenAI也意識到這個價格確實有點貴,所以另一邊趕緊宣布o3降價80%。

      o3降價80%不降智

      官網(wǎng)顯示,o3的最新API價格如下:

      每百萬輸入tokens收費2美元,每百萬輸出tokens收費8美元。

      對比o1-pro下降了80%以上,不僅是o3-pro的1/10,而且和GPT-4o(每百萬輸入/輸出分別為2.5美元和10美元)基本持平。

      至于降價原因,明面上的說法是OpenAI對推理服務架構(gòu)進行了全面優(yōu)化。

      就是說,雖然o3和o3-pro底層模型相同,但由于推理更高效,所以價格自然就下調(diào)了。

      不過,就在奧特曼對這一價格“沾沾自喜”時,關(guān)于o3“是否真的沒有降智”卻陷入了爭議。

      網(wǎng)友們也是相當直白,在奧特曼這條推文底下直接表達了懷疑:

      甚至有博主以親身經(jīng)歷(暫無法確定真實性)出來發(fā)聲,認為o3在實測中變笨了。

      OpenAI降價并非出于慈善……

      然而這一說法也遭到了其他網(wǎng)友的反駁,總體來看目前對峙雙方并未就這一爭議拿出實質(zhì)性證據(jù)。

      雖然爭議尚未討論出具體結(jié)果,但一些關(guān)于o3-pro的測試結(jié)果已經(jīng)新鮮出爐。

      和開頭所提一致,官方在更嚴格的“4/4可靠性”評估中也驗證了o3-pro尤為擅長數(shù)學、科學和編程。

      p.s. 這項評估需要o3-pro在四次嘗試中(而不僅僅是一次,pass@1)正確回答問題~

      不過官方也多次提醒,由于o3-pro可以使用工具,因此響應時間通常比o1-pro更長。

      我們建議將其用于對可靠性要求更高的棘手問題,等待幾分鐘是值得的。

      這也和一眾網(wǎng)友實測下來的感受相符,o3-pro確實變強了,能夠解決一些其他模型無法答對的問題,不過由于響應變慢,價格也是真貴。

      HyperWriteAI CEO讓它思考“1 1=?”,結(jié)果往往需要耗時1分鐘以上(第一次問甚至用時16分鐘)。

      當然,這也恰好代表了o3-pro的錯誤打開方式。

      不論是官方建議還是一些好的網(wǎng)友實測結(jié)果,都說明o3-pro更適合挑戰(zhàn)一些有難度、有價值的問題。

      賓大教授Ethan Mollick分享了一個其他模型都曾鎩羽而歸的問題:從“SPACE”到“EARTH”制作一個單詞階梯。

      這個游戲需要模型從“SPACE”到“EARTH”,每次只改變一個字母,單詞真實有效且長度不變(右側(cè)為解釋“為什么這是一個合法的英語單詞”)。

      而o3-pro成功完成了挑戰(zhàn),并且這不是模型通過聯(lián)網(wǎng)搜索得到的答案(即通過推理得到)。

      另一位生物醫(yī)學科學家也分享了與o3-pro合作開發(fā)免疫系統(tǒng)的例子。

      作為對比,他也向o3提出了同一任務(要求先識別出人類天然免疫系統(tǒng)的關(guān)鍵局限性),結(jié)果表明o3-pro更勝一籌。

      o3列出的前五個問題雖然強調(diào)了類似的重要問題,但后兩個問題無需徹底重構(gòu)免疫系統(tǒng)即可解決。

      相比之下,o3-pro不僅提出了更多限制,而且它所指出的每一個限制都是極其關(guān)鍵、內(nèi)在的問題,需要徹底重構(gòu)。

      整體而言,通過ARC-AGI測試結(jié)果可以看到,o3-pro在高難任務上表現(xiàn)略好,但提升幅度不大,且成本隨難度上升。

      p.s. 這項測試主要考驗AI在面對新問題時的抽象推理和問題解決能力~

      奧特曼發(fā)小作文

      這是我最后一次在沒有任何人工智能幫助的情況下寫這樣的文章了。

      有意思的是,同一時間奧特曼也火速發(fā)了一篇小作文——

      題目為《The Gentle Singularity(溫和的奇點)》,來探討AI發(fā)展對人類社會的影響。

      其主要觀點包括下面這些:

      1、2025年,我們迎來了能夠真正進行認知工作的智能Agent,編寫計算機代碼的方式將徹底改變。2026年,我們很可能會看到能產(chǎn)生原創(chuàng)見解的系統(tǒng);2027年,或許會出現(xiàn)能在現(xiàn)實世界中執(zhí)行任務的機器人。

      2、到了2030年代,智慧和能源——即想法及實現(xiàn)想法的能力——將變得極其豐富。這兩者長期以來一直是人類進步的基本限制;如果智慧和能源變得充足(加上良好的治理),理論上我們可以實現(xiàn)一切。

      3、隨著數(shù)據(jù)中心的生產(chǎn)逐漸自動化,智能的成本最終應該會接近電力成本。(很多人關(guān)心ChatGPT每次查詢用多少能量;平均每次查詢大約耗電0.34瓦時,大概相當于烤箱運行一秒多一點,或高效燈泡使用幾分鐘。此外,每次查詢大約用水0.000085加侖,約等于十五分之一茶匙。)

      4、相比AI,人類有一個長期且重要的優(yōu)勢:我們天生在意他人,以及他人怎么想、怎么做,而對機器卻沒什么感情。

      5、從相對論的角度看,奇點是一點點發(fā)生的,融合是逐步進行的。我們正攀登那條技術(shù)指數(shù)增長的長弧線;向前看總覺得是陡峭的垂直,向后看則像是平緩的線,但其實它是一條平滑的曲線。(回想2020 年,如果那時我們說2025年會接近 AGI,聽起來會很瘋狂,但對比過去五年所發(fā)生的一切,也許現(xiàn)在的預測不那么瘋狂了。)

      6、我們(整個行業(yè),不只是OpenAI)正在為世界構(gòu)建一個大腦,它的極限將取決于我們的好點子。

      7、OpenAI如今做的事情很多,但最根本的身份仍是一個超級智能研究公司。

      BTW,奧特曼最新推文有透露,原計劃中的公開權(quán)重模型要推遲了。

      嗯,又一個期貨(doge)~

      完整小作文地址如下:https://blog.samaltman.com/the-gentle-singularity

      參考鏈接:

      [1]https://x.com/OpenAI/status/1932530409684005048

      [2]https://x.com/OpenAIDevs/status/1932532777565446348

      [3]https://x.com/aidan_mclau/status/1932507602216497608[4]https://x.com/sama/status/1932547247243505924

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