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OpenAI 王炸 o3/o4-mini！打通自主工具+视觉思考，大佬赞“天才级”！AI 终获“十八般武艺”全家桶？

AI进修生

发布于 2025-04-18 04:59:50

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Aitrainee | 公众号：AI进修生

Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。

OpenAI 正式官宣 o3 & o4-mini：迄今最强模型，AI 终于学会“十八般武艺”全家桶了。

之前传闻的 OpenAI 新“推理模型”正式落地，o3 和 o4-mini 来了，官方自称“迄今为止最聪明、最强大”。直接拉高了 ChatGPT 的能力上限。

这次最大的杀手锏：首次实现 Agent 主动调用并组合 ChatGPT 内部所有工具 —— 网页搜索、Python 数据分析、深度视觉理解、甚至图像生成，全都能串起来用。

关键是，这些模型被训练得懂得何时、如何使用工具，能在通常一分钟内，针对复杂问题给出细致、周到的答案，格式还很对路。

这是向更自主的 Agentic ChatGPT 迈出的一大步，能独立帮你干活了。

有啥不一样？

o3 (全能打手): OpenAI 最强的推理模型，在编码、数学、科学、视觉感知等领域全面突破，刷新了 Codeforces, SWE-bench (还不用专门定制脚手架), MMMU 等多个榜单的 SOTA。特别擅长处理需要多方面分析、答案不明显的复杂查询，视觉分析能力尤其突出 (图像、图表)。外部专家评估显示，在困难的真实世界任务中，o3 比 o1 少犯 20% 的严重错误，尤其在编程、商业咨询、创意构思方面表现出色。早期测试者称赞它作为“思考伙伴”的分析严谨性，以及生成和批判性评估新假设的能力 (尤其在生物、数学、工程领域)。
o4-mini (性价比之王): 更小巧的模型，专为速度和成本优化。性能远超其规模和成本应有的水平，特别是在数学、编码和视觉任务上。在 AIME 2024 和 2025 数学竞赛基准上表现最佳。专家评估也显示，它在非 STEM 任务和数据科学等领域也优于前代 o3-mini。因为效率高，o4-mini 的调用额度比 o3 高得多，适合需要大量推理的高并发场景。

外部专家还评价说，这两款模型指令遵循能力更强，回答更有用、更可验证 (部分归功于网页搜索的引入)。而且，它们对话起来感觉更自然，会参考记忆和之前的对话，让回复更个性化、更贴切。

直接上数据看实力

AIME 竞赛数学: o4-mini (92.7%) > o3 (91.6%) > o3-mini (87.3%) > o1 (74.3%) (不使用工具)

Codeforces 竞赛编程: o4-mini (ELO 2719) ≈ o3 (ELO 2706) >> o3-mini (2073) > o1 (1891) (带终端)
GPQA Diamond (博士级科学问题): o3 (83.3%) > o4-mini (81.4%) > o1 (78.0%) > o3-mini (77.0%) (不使用工具)

Humanity’s Last Exam (跨学科专家级问题): o3 (带工具 24.9%) > o3 (无工具 20.3%) > o4-mini (带工具 17.7%) > o4-mini (无工具 14.28%)

MMMU (大学级视觉解题): o3 (82.9%) > o4-mini (81.6%) > o1 (77.6%)
MathVista (视觉数学推理): o3 (86.8%) > o4-mini (84.3%) > o1 (71.8%)
SWE-Bench Verified (软件工程): o3 (69.1%) ≈ o4-mini (68.1%) >> o3-mini (49.3%) ≈ o1 (48.9%)

BrowseComp (Agentic 网页浏览): o3 (带工具 49.7%) >> o4-mini (带工具 28.3%) (这里 o3 优势明显)

(注意：所有模型都是在高“推理努力”设置下评估的，类似 ChatGPT 里的 'o4-mini-high' 版本)

模型能力提升的背后：继续死磕强化学习 (RL)

OpenAI 发现，大规模强化学习和 GPT 预训练一样，遵循“砸更多计算 = 性能更好”的规律。通过在 RL 上投入更多训练计算和推理时间，模型的性能持续提升。

即使在与 o1 相同的延迟和成本下，o3 在 ChatGPT 中表现也更好；如果让它思考更久，性能还会继续爬升。

工具使用也是通过 RL 训练的——不光教模型怎么用工具，更教它们判断何时该用。这让它们在开放式场景下 (尤其涉及视觉推理和多步骤工作流) 更强。

医学大佬狂欢 OpenAI o3：接近天才水平，永不幻觉，将彻底改变科学和医学。

医学教授 Derya Unutmaz 博士极度看好。

他的评价：

智力水平堪比天才： “我感觉 o3 的智能水平达到或接近天才级别！”
“永不幻觉”： 这是个非常大胆的断言，当被问及如何验证时，他表示这是基于他大量高难度复杂问题的测试经验。
Agent 能力强悍： 新的 Agent 工具能轻松处理多步骤任务，推理和精度惊人，还能按需生成复杂、深刻、基于科学的假设。
医学问答堪比顶级专家： 扔给 o3 挑战性的临床或医学问题，回答精准、全面、有理有据、非常专业，就像直接跟该领域的顶级专家对话。
明确优于 Gemini 2.5 Pro： 他认为在这些方面，o3 明显比当前的 SOTA 模型 Gemini 2.5 Pro 更强、更智能。
“Total game-changer”： 毫不犹豫地断言，这对科学、医学乃至其他许多领域都是“彻底的游戏规则改变者”。

对于o4-mini-high： 虽然比 o3 略显“谦虚”、细节少点，但在很多方面也很出色，有时甚至更“优雅”，甚至有点“情绪化”(他表示很难描述，会提供例子)。

▼ o4-mini-high解决另外一个艰难问题。

社区反应 & 延伸讨论：

o3 vs o1 Pro? 有人直接问 o3 是否比之前的 o1 Pro 更好，Derya 教授斩钉截铁地回答：“是！”
对医学界的颠覆？ 有人评论说，那些主要依赖知识和智力的医学领域 (如初级保健、非介入性专科) 几年内将彻底改变，Derya 教授也表示同意。
“永不幻觉”引发质疑： 这个说法过于绝对，引来了不少质疑，希望看到更硬核的证据。

提醒：目前推出的 o3 在 ARC-AGI 上的得分已超过 87.5% 人类的表现为 85%；；AI 已经“解决”数学了？大佬断言 OpenAI o4 完成壮举，影响远超想象：

AI 领域知名 KOL David Shapiro 断言：AI 已经解决了数学。就是 OpenAI 用 o4 干的。

他强调，不是“接近解决”，不是“有竞争力”，是 *解决*。这事儿的影响，比所有人意识到的都要大。

为啥这么说？逻辑链条是这样的：

AI 发展规律：通常 AI 搞定一个问题 70-80% 的时候，就说明快要完全泛化了。但从 80% 到 99% 这最后一公里往往极其困难。

OpenAI 的惊人速度：从去年 9 月 o1/o3 发布到现在，才 8 个月，OpenAI 就跨越了这“最后一公里”。这研发速度太吓人了。

超越 Benchmark 的意义：这不只是刷榜。这意味着每个人的口袋里、每个团队里，都塞进了一个世界级的数学家。

数学是万物基石：这玩意的直接后果很明显——任何需要数学的领域，这个半自主的 AI 系统都能搞定，或者只需要一点点指导。

他举了个朋友搞计算流体力学 (CFD) 的例子，以前用推理模型还得专家指导，现在可能直接被 o4 "核平 (nuke)"。

二阶及后续影响难以估量：

加速 AI 自身研究： AI 研究本身就依赖数学和代码，而 o4 恰好在这两方面都强到逆天。加上它更强的自主性 (需要更少人类指导、监督和纠错)，能处理更大更长的问题，AI 发展将自我加速。

颠覆所有数学密集型领域：生物化学、机器人、航天、密码学、核物理、区块链…… 全都要被改写。

工具简单到离谱：更牛逼的是，o4 搞定这些，主要就靠一个工具：Python。不是一堆复杂工具，不是 MatLab，不是超算。

未来已来： 这意味着你的智能手机很快就会变成数学、编程、语言学…… 等等等等领域的天才。后续的三阶、四阶、五阶影响，怎么高估都不过分。

科幻照进现实：钢铁侠在厨房里搞定时间旅行？这就是 o4 再迭代一两代就能达到的 AI 数学水平。曲速引擎如果可行，这些机器会帮我们搞定它。

这次升级的重头戏：带着图思考

模型首次能把图像直接整合进思考链。它们不光是“看”图，更能“带着图一起思考”。用户可以扔白板照片、教科书图表、手绘草图，模型都能解读，就算图片模糊、颠倒、质量差也行。模型还能在推理过程中动态处理图像 (旋转、缩放等)。

这有啥用？简单说，就是能帮你解决更棘手的图像问题：

分析更透彻、准确、靠谱。
无缝融合高级推理和各种工具 (网页搜索、图像处理)。
自动处理不完美的图片， 提取关键信息。

比如，你可以直接扔张经济学题目的照片，让它给你分步解释；或者截个代码构建失败的图，让它快速分析根本原因。

这种新能力让视觉和文本推理无缝结合，直接体现在了多模态基准测试的 SOTA 成绩上，算是向通用多模态推理迈出了一大步。

“带着图思考”实战演示 (o3 出马)：

看图说话，感受一下：

读手写笔记： 就算图片是倒过来的，也能识别出内容 (“4th February – finish roadmap.”)。

解物理难题： 搞定复杂的 QED (量子电动力学) 费曼图问题，给出详细的 Møller 散射振幅计算过程。

识别路牌文字： 从有点模糊的图片中准确读出路牌信息 (“Ochsner URGENT CARE.”)。

查公交信息： 根据站牌照片，结合网络搜索，确定是日本箱根的“成川美术馆前”站，并给出大致的发车频率 (白天约 15-20 分钟一班)。

Aitrainee

走迷宫： 分析迷宫图片 (黑色线条，透明背景)，找出通路，并用红线标出解法。

推断活动日期： 根据 MIT 毕业典礼照片中的细节 (如学位帽颜色)，结合搜索，推断出是工程学院 & 计算学院的高级学位典礼，日期是 5 月 29 日。

识别电影取景地： 通过窗外的海景和室内独特的红色栏杆，判断出是法国里维埃拉的 Kérylos 希腊别墅，并列出一系列在此取景拍摄的电影和电视剧 (如《绅士与淑女》、《动物园帮》、《好贼》等)。

解数字谜题： 破解那个经典的“手动挡”数字逻辑题 (135/24?)，指出缺失的是 R (倒挡)，而不是 6。

Benchmark 成绩直接起飞：

跟之前的模型 (GPT-4o, o1) 比，o3 和 o4-mini 在各种多模态任务上提升显著：

MMMU (大学水平视觉解题): o3 82.9% (o1 77.6%)
MathVista (视觉数学推理): o3 86.8% (o1 71.8%)
VLMs are Blind (视觉基础感知): o3 90.1% (o1 57%)
CharXiv-descriptive (科学图表描述): o3 95% (o1 88.9%)
CharXiv-reasoning (科学图表推理): o3 78.6% (o1 55.1%)
V* (视觉搜索基准): o3 95.7% (o1 69.7%) —— 基本算把这个 benchmark 给“通关”了。

一些实际测试：

o3 这次真的秀到了，看图找餐馆，绝了。

Deedy Das 直接被惊到 ("blew my mind")：他喂给 o3 一张菜单照片，没店名没地址，o3 竟然上网搜菜名，直接找到了是旧金山哪家店。

底下评论也挺热闹：

有人说：“Gemini 也能干这个。” (@thekathanpatel)

有人脑洞大开：“得搞个 Geoguessr 测试，看 AI 猜地名多准。” (@DannyRaede)

当然，还不是完美：

目前“带着图思考”还有些局限：

思考链有时太长、太啰嗦： 模型可能会执行多余的工具调用或图像处理步骤。
偶尔还是会看错图： 基础的感知错误依然存在，可能导致最终答案错误。
稳定性有待提高： 对于同一个问题，多次尝试可能会走不同的视觉推理路径，导致结果不一致。

但总的来说，o3 和 o4-mini 在视觉推理上是重大进步，向着更强的多模态推理迈了一大步。OpenAI 还在持续优化，让它们思考更简洁、更靠谱。期待看到这些新能力如何改变我们的工作。

怎么用上新模型？

ChatGPT 用户: Plus, Pro, Team 今天就能用 o3, o4-mini, o4-mini-high (替换旧模型)。Enterprise, Edu 下周。免费用户可以在提问前选 'Think' 来试用 o4-mini。速率限制不变。o3-pro 几周后发布 (带完整工具支持)，目前 Pro 用户仍可访问 o1-pro。
开发者: 今天就能通过 Chat Completions API 和 Responses API 调用 o3/o4-mini (部分需验证组织)。Responses API 支持推理摘要、保留函数调用 token 等功能，后续会内置网页搜索、文件搜索、代码解释器。
根据社区反馈，实际限制可能如下：使用 ChatGPT Plus、团队或企业帐户，您每周可以使用 o3 访问 50 条消息，每天可以使用 o4-mini 访问 150 条消息，每天可以使用 o4-mini-high 访问 50 条消息。

走向 Agentic 工具使用

o3 和 o4-mini 能完全访问 ChatGPT 内的工具，也能通过 API 调用你自定义的工具。模型被训练来思考如何解决问题，选择何时、如何使用工具，快速生成详细周到的答案。

比如你问：“加州今年夏天的能源使用量跟去年比怎么样？” 模型可以自己去搜公共数据，写 Python 代码建个预测模型，生成图表，再解释预测背后的关键因素，把多个工具调用串起来。它们还能根据遇到的信息灵活调整策略，比如多次搜索网页，看到结果不满意就换个关键词再搜。