OpenAI o3

Reasoning model OpenAI wydany 16 kwietnia 2025 r. z pełnym dostępem do narzędzi w ChatGPT, zdolnością myślenia obrazami i oknem kontekstu 200K. Zastąpiony przez GPT-5.

✓ Aktywny✓ Publiczny dostępModel rozumowaniaModel multimodalnyLLM📁 OpenAI o-series

Okno kontekstowe

200K

tokenów

Max output

100 000

tokenów

Data premiery

16 kwietnia 2025

🏢OpenAIProducent

Dostęp:APIHostedWdrożenie:☁ Cloud

Przegląd

OpenAI o3 to model rozumujący z serii o, opublikowany 16 kwietnia 2025 r. razem z o4-mini. Jako pierwszy w rodzinie o-series otrzymał pełny agentowy dostęp do wszystkich narzędzi w ChatGPT — wyszukiwania w sieci, interpretera Pythona, generowania obrazów oraz analizy plików — i został wytrenowany przez reinforcement learning do decydowania, kiedy i jak ich używać. Model wprowadził też "thinking with images": obrazy stają się częścią łańcucha rozumowania i mogą być przekształcane (obrót, zoom) w trakcie analizy. W API o3 ma okno kontekstu 200 000 tokenów, maksymalną odpowiedź 100 000 tokenów oraz knowledge cutoff 1 czerwca 2024. Identyfikator API to o3 (snapshot o3-2025-04-16). Cennik: 2 USD za 1M tokenów wejściowych (0,50 USD cached) i 8 USD za 1M tokenów wyjściowych. Model został zastąpiony przez GPT-5, ale pozostaje dostępny w API. W czerwcu 2025 r. wydano także wariant OpenAI o3-pro.

Klasyfikacja

Model rozumowaniaModel multimodalnyLLM

Rodzina: OpenAI o-series

Dostęp i wdrożenie

APIHostowane

Chmura

Wagi: Zamknięte

Kluczowe parametry

📏 Kontekst: 200K

✓ Narzędzia

📥 Wejście: tekst, obraz

Platformy

OpenAI API Microsoft Azure AI Foundry

Specyfikacja techniczna

Okno kontekstowe

200K

tokenów

Max output tokens

100 000

tokenów na odpowiedź

Knowledge cutoff

1 cze 2024

Data graniczna wiedzy

Funkcje:✓ Używanie narzędzi

Modalności

⬇ Wejście (Input)

textimage

⬆ Wyjście (Output)

textcode

Możliwości i zastosowania

Natywne możliwości modelu

Rozumowanie

Zdolność modelu do logicznego wnioskowania, analizowania zależności i wyprowadzania odpowiedzi na podstawie przesłanek.

Kategoria: reasoning

Rozumowanie wieloetapowe

Zdolność modelu do rozwiązywania problemów wymagających kilku kolejnych kroków rozumowania.

Kategoria: reasoning

Kodowanie

Zdolność modelu do generowania, analizowania, poprawiania i wyjaśniania kodu.

Kategoria: coding

Długi kontekst

Zdolność modelu do pracy na długim kontekście i utrzymywania spójności przy dużej ilości danych wejściowych.

Kategoria: reasoning

Wielojęzyczność

Zdolność modelu do rozumienia i generowania treści w wielu językach.

Kategoria: language

Rozumienie obrazów

Zdolność modelu do analizowania i interpretowania zawartości obrazów.

Kategoria: vision

Rozumienie multimodalne

Zdolność modelu do łączenia i interpretowania informacji z więcej niż jednej modalności, np. tekstu i obrazu.

Kategoria: multimodal

Wywoływanie funkcji

Natywne wsparcie dla ustrukturyzowanego wykorzystania narzędzi, umożliwiające przepływy pracy oparte na agentach.

Kategoria: planning

Równoległe wywołania narzędzi

Zdolność do jednoczesnego wywoływania wielu narzędzi zewnętrznych w trakcie generowania odpowiedzi.

Kategoria: reasoning

Planowanie

Zdolność modelu do układania planów, sekwencji działań i uporządkowanych kroków rozwiązania.

Kategoria: planning

Zdolności agentowe

Zdolność modelu do autonomicznego planowania i wykonywania wieloetapowych zadań poprzez sekwencyjne użycie narzędzi, utrzymywanie kontekstu i adaptację do wyników pośrednich.

Kategoria: planning

Obsługa komputera

Zdolność modelu do obsługi interfejsu komputera poprzez interpretację zrzutów ekranu oraz generowanie akcji takich jak kliknięcia, wpisywanie tekstu i nawigacja po aplikacjach.

Kategoria: planning

Wyjście ustrukturyzowane

Zdolność modelu do generowania odpowiedzi w uporządkowanej formie, np. JSON, list, tabel lub schematów.

Kategoria: structured_generation

Wyniki benchmarków

6 benchmarków

Codeforces

ELO rating · High reasoning effort, with tools

2727points