OpenaiはO3-MINIを起動します：手頃な価格のAI推論モデル

「今日のローンチは、私たちのミッションに役立つ高度なAIへのアクセシビリティを広げるための重要なステップです」とOpenaiの広報担当者はTechCrunchに語った。

従来の大規模な言語モデルとは異なり、 O3-miniのファクトチェックモデル自体回答を提供する前に、エラーの可能性を減らします。このプロセスにはわずかに時間がかかりますが、特にプログラミング、数学、科学などのSTEM関連フィールドでは、精度を大幅に向上させます。

O3-miniの重要な利点

• より良い精度：外部テスターが好む o3-miniの応答 o1-miniの半分以上。
• エラーの少ない：モデルは、複雑な現実世界の質問に対する 39％少ない主要な間違いになりました。
• より速い応答：より正確であるにもかかわらず、回答は前任者よりも 24％速いを提供します。
• 費用対効果：入力トークンあたり $ 0.55の価格および $ 4.40 100万の出力トークン、O1-よりも63％安いですDeepseekの R1 Reasoning Model 。
とのミニおよび競争力
• 改善された推論努力：ユーザーは、ニーズ、速度と精度のバランスをとって、異なるレベルの推論努力（ low> low、high ）を選択できます。

• aime 2024 でR1を上回る、高度な命令に従うテストであるが、のみの推論努力のみ。
• プログラミングの課題について r1 をわずかにエッジアウトしますが、 gpqa diamond には不足しています。
• O1のパフォーマンス 数学、コーディング、科学

openaiは、 o3-miniは、O1ファミリーよりも安全である、またはより安全であることを強調しています 安全ポリシー

これが学生にとって何を意味するのか

STEM分野の学生と専門家の場合、 o3-mini は、AI支援学習におけるエキサイティングな飛躍を表しています。 正確なコーディングソリューション、ステップバイステップ数学の問題解決、または明確な科学的説明が必要な場合、O3-MINIは および信頼できる< /strong> solution。