在科技界,一天的时间足以改写历史。 DeepSeek R1用‘降维打击’重构了AI界,OpenAI不甘示弱放出了o3-mini,再次加冕为王。 o3-mini的进步可不是一点半点,在数学代码等基准测试中,均拿下了最高的成绩。 甚至,在‘物理模拟’高难度挑战战场上,o3-mini直接粉碎R1,展现出惊人的实力。 能够清晰地看出,o3-mini具备更强的物理推理能力,DeepSeek表现出明显的‘反重力’现象。 prompt:write a Python program that shows a ball bouncing inside a spinning hexagon. The ball should be affected by gravity and friction, and it must bounce off the rotating walls realistically 在另一个演示中,更加复杂,不仅要考虑小球与墙壁的碰撞,还要考虑不同小球之间的相互碰撞。 prompt:Simulate multiple small balls bouncing inside a spinning rectangle. The balls should collide with each other and the walls 从单球反弹到多球碰撞,从简单物理到复杂系统,OpenAI的仿佛在诉说着‘王者,从未离场’。 教授Derya Unutmaz对o3 mini表现的进步非常激动: o3-mini只需一次提示就能准确生成符合物理定律的代码!与此同时,DeepSeek-R1对此却显得很吃力。 这场AI竞赛正在全速加速,后来居上者,拭目以待。目前,OpenAI明显处于领先地位!’ 此外,在‘人类最后一场考试’的纯文本测试集上,新模型03-mini(medium/high)在准确率上超越了DeepSeek-R1。 奥特曼甚至自信的表示:‘不久,人类就需要另一场考试了……’ 然而,这只是OpenAI新模型的冰山一角。 奥特曼剧透o3-mini接下来还有更大的惊喜! o3-mini还有好东西,很快就会给你,我想我们把最好的留到了最后! 编码吊打o1,最好的编程模型 在代码补全基准Codeforces排名中,相对o1系列模型,o3-mini进步明显。 而独立于LLM提供商的性能基准和定价排行,Artificial Analysis表示:‘o3-mini是从o1-mini向前迈出的一大步。’ 同时,公布了o3 mini的初步结果,完整的基准测试结果稍后推出:
人工分析质量指数为89,与DeepSeek R1匹配,略低于o1
更便宜 - 每百万个token1.1美元/4.4美元的输入/输出定价,低于许多 DeepSeek R1 API(高于DeepSeek的甲方R1 API定价)
快速-与o1-mini的速度相似,为170个token/秒,尽管这意味着2000个代币的‘思考’时间仍然需要 ~12 秒
其中人工分析质量指数(Artifical Analyssi Quality Index)包含了MMLU、GPQA Diamond、Math-500和HumanEVal等多个测试基准。 相关排名如下: AI初创企业CEO,Bindu Reddy,整体上o3击败了R1,特别是在编码方面,让人大吃一惊。 她认为综合考虑性能、速度和价格,o3-mini high是目前最好的大语言模型(LLM):
在编程上,o3-mini high大幅度领先o1、Sonnet以及其他模型
o3-mini high比Sonnet便宜2倍,比o1便宜15倍
o3-mini high比R1快约5倍
在所有类别中,o3-mini high仅次于01,是第2名最佳模型
具体结果如下: 对此,OpenAI研究员Clive Chan表示:‘我每天都在cursor中使用o3-mini,它绝对是最好的编程模型。我基本上完全信任它的Python代码(不再有误解/偷懒的问题),而且即使我当前的项目涉及3种我不熟悉的编程语言,o3-mini也帮了大忙!’ 全网实测 那么,o3-mini真实实力究竟如何? 如下来自全网实测的最全演示,即可揭晓谜底。 o3-mini彻底掌握了arXiv OpenAI研究科学家Sebastien Bubeck表示,o3-mini是一个了不起的模型。 在理解和解析arXiv论文方面,o3-mini达到了全球独一无二的水平,成为真正的科研伙伴! 下面是一个看似简单但会让所有其他模型都感到困惑的问题,而o3-mini却能给出极其有用的答案。 它完全说到了点子上:与自收缩曲线的联系、依赖于维度的界限,甚至还引用了相关论文。 下面这个例子是Sebastien在不同主题的另一个查询。 有趣的是,o3-mini-high给出的参考文献‘Bubeck and Ganguly’并不完全正确,但确实非常相关。 总的来说,它给出的参考文献都是‘模糊准确的’,可能会混淆作者/期刊/标题,但令人惊讶的是这些引用仍然很有用。 他又表示,这些都是相当冷僻的问题,能够回答这两个问题的论文少于100篇(实际上更接近约10篇)。 能有一个模型可以回答只有O(10)数量级的人类知道答案的问题,这确实令人惊叹。 此外,Sebastien又演示了一个用o3-mini构建‘我的世界’的演示。 AI物理新巅峰,轻松击败R1 Hyperbolic联创Yuchen Jin测试后惊叹道,o3-mini可能是目前最强的物理推理LLM! o3-mini竟然成功生成了四维超立方体(Tesseract)内反弹小球的Python代码,展现出惊人的物理推理和数学建模能力。 再来看R1的表现,显然不如o3-mini。 再来看o3-mini-high,demo中竟然翻车不如o3-mini? Yuchen Jin多次尝试后发现,o3-mini-high在这个任务上表现糟糕,甚至比一次性生成的o3-mini版本还差! 其中一个版本居然只生成了小球,没有四维空间结构…… 另一个很好展现o3-mini理解物理世界的demo。 ‘被o3-mini震撼到了(不仅仅是因为它的编程能力),更因为它那闪电般的速度。 它仅用19秒就一次性生成了这四个演示。我从未见过类似的东西。一个新的AI时代已经到来’。 沃顿商学院教授Ethan Mollick让o3-mini-high首次挑战生成动态海洋风暴Shader,没想到竟然成功了! 18秒,克隆一个应用 另一位OpenAI研究员Aidan Clark表示:‘o3-mini在智能和速度的组合方面令人难以置信,我不知道该说什么,你只能自己去试试看了。’ 在下面demo中,Clark要求o3-mini用单个Python文件写一个Twitter克隆应用。 整个过程只用了8秒。 一句话,生成游戏 更令人惊叹的是,开发者Alex Finn仅用1个提示,o3-mini便能生成完整的太空游戏。 用一句话制作的‘贪吃蛇’游戏。 另一个动漫小人射击游戏。 还有网友通过o3-mini-high制作的太阳系3D模拟。 网友adi让o1和o3-mini分别建造一个巨大的、令人惊叹的、史诗般的漂浮城市。 OpenAI王者重归 OpenAI的策略,已经重新获得了用户的‘芳心’。 开发者Mckay Wrigley已经用o3-mini模型代替AI智能体和工作流中的o1模型。一切都正常工作,甚至有一些表现的更好,但是便宜了9倍,速度快了4倍。 他认为:‘OpenAI对新模型的宣传明显不足——这绝对令人难以置信。o3& o3 Pro会很疯狂。’ 根据Information报道,OpenAI2024年快速增长:
2024年,ChatGPT付费订阅用户已达1550万。
企业的模型采用率增长了7倍。
新推出的200美元/月Pro订阅计划,年收入已达3亿美元。
网友Prakash,则在X上列出了OpenAI的各部分收入: ChatGPT Plus
月经常性收入(MRR):3.33亿美元
订阅价格:20美元/月
月活用户(MAU):1665万
ChatGPT Pro
月经常性收入(MRR):2500万美元
订阅价格:200美元/月
月活用户(MAU):12.5万
ChatGPT总收入
月经常性收入(MRR):3.58亿美元
年经常性收入(ARR):43亿美元
API收入
每分钟处理Token数量:14亿
每年处理Token数量:735万亿
每百万Token价格(以o3 mini输入价格计算):1.1美元
年经常性收入(ARR):8.09亿美元
总收入 年经常性收入(ARR):51亿美元 他表示:‘有趣的是,API收入远小于ChatGPT订阅收入,真正推动增长的还是消费级应用。’ 网友Andrew Gao表示Anthropic正在吃掉OpenAI的市场份额。 OpenAI在企业客户中的份额从2023年的50%下降到了2024年的34%,具体如下: OpenAI早已与美国政府合作,确保AI领域的领先地位。 在参加特朗普的就职典礼并宣布‘星际之门’后,OpenAI首席执行官奥特曼,连续第二周来到华盛顿特区。 就在近日,在国会山附近的一次非正式演示中,奥特曼向美国政府领导人、政策专家和记者展示了即将推出的技术。 目的不仅是展示美国如何最大化人工智能带来的经济利益,还希望让华盛顿的领导者提前了解即将到来的技术能力,以减少他们在未来措手不及的可能性。 谈到能够自主完成现实世界任务的新型自主智能技术时,奥特曼表示:[我的直觉是……对美国经济贡献,这些技术将占个位数百分比。 但与政府合作,并不是OpenAI唯一的选择。 外媒报道称,OpenAI为了实现增长,寄希望于更高级模型驱动的ChatGPT的高价订阅。 本文来源:新智元
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