Nowe modele OpenAI: o3 i o4-mini
16 kwietnia 2025 roku OpenAI wprowadziło ulepszone wersje swoich zaawansowanych modeli rozumowania. Nowe modele, nazwane o3 i o4-mini, oferują lepsze działanie w porównaniu do poprzedników – odpowiednio o1 i o3-mini. Najnowsze wersje zapewniają wyższą wydajność, nowe funkcje i większą dostępność. W tym artykule przyjrzymy się głównym zaletom o3 i o4-mini, omówimy ich kluczowe możliwości oraz zastanowimy się, jak mogą wpłynąć na przyszłość zastosowań sztucznej inteligencji. Zanim jednak przejdziemy do szczegółów, warto zrozumieć, jak modele OpenAI ewoluowały na przestrzeni czasu. Zacznijmy od krótkiego przeglądu rozwoju systemów językowych i rozumowania tej firmy.
Ewolucja dużych modeli językowych OpenAI
Rozwój dużych modeli językowych OpenAI rozpoczął się od GPT-2 i GPT-3, które spopularyzowały ChatGPT dzięki umiejętności generowania płynnych i trafnych kontekstowo tekstów. Modele te były powszechnie wykorzystywane do takich zadań jak podsumowywanie, tłumaczenie czy odpowiadanie na pytania. Jednak wraz z ich zastosowaniem w bardziej złożonych scenariuszach, ujawniły się ich ograniczenia. Często miały trudności z zadaniami wymagającymi głębokiego rozumowania, spójności logicznej i rozwiązywania problemów wieloetapowych. Aby sprostać tym wyzwaniom, OpenAI wprowadziło GPT-4, skupiając się na poprawie zdolności rozumowania swoich modeli. To doprowadziło do powstania o1 i o3-mini. Oba modele wykorzystywały metodę zwaną chain-of-thought prompting, która pozwalała im generować bardziej logiczne i precyzyjne odpowiedzi poprzez rozumowanie krok po kroku. Podczas gdy o1 został zaprojektowany do zaawansowanego rozwiązywania problemów, o3-mini powstał jako bardziej wydajna i ekonomiczna alternatywa. Bazując na tych osiągnięciach, OpenAI wprowadziło teraz o3 i o4-mini, które jeszcze bardziej rozwijają możliwości rozumowania swoich modeli. Są one zaprojektowane tak, aby dostarczać dokładniejszych i bardziej przemyślanych odpowiedzi, szczególnie w dziedzinach technicznych, takich jak programowanie, matematyka czy analiza naukowa – obszarach, gdzie precyzja logiczna jest kluczowa. W kolejnej części przyjrzymy się, w jaki sposób o3 i o4-mini przewyższają swoje poprzedniki.
Kluczowe ulepszenia w o3 i o4-mini
Lepsze możliwości rozumowania
Jedną z głównych zalet o3 i o4-mini jest ich ulepszona zdolność do rozumowania w przypadku skomplikowanych zadań. W przeciwieństwie do poprzednich modeli, które dostarczały szybkich odpowiedzi, o3 i o4-mini poświęcają więcej czasu na przetwarzanie każdego zapytania. Ten dodatkowy czas pozwala im na dokładniejsze rozumowanie i generowanie bardziej precyzyjnych odpowiedzi, co przekłada się na lepsze wyniki w testach porównawczych. Na przykład, o3 przewyższa o1 o 9% na platformie LiveBench.ai, która ocenia wydajność w różnych złożonych zadaniach, takich jak logika, matematyka czy kodowanie. W teście SWE-bench, sprawdzającym rozumowanie w zadaniach związanych z inżynierią oprogramowania, o3 osiągnął wynik 69,1%, wyprzedzając nawet konkurencyjne modele, takie jak Gemini 2.5 Pro, który uzyskał 63,8%. Tymczasem o4-mini zdobył 68,1% w tym samym teście, oferując podobny poziom rozumowania przy znacznie niższych kosztach.
Integracja multimodalna: myślenie z wykorzystaniem obrazów
Jedną z najbardziej innowacyjnych funkcji o3 i o4-mini jest ich zdolność do "myślenia z wykorzystaniem obrazów". Oznacza to, że potrafią one przetwarzać nie tylko informacje tekstowe, ale także bezpośrednio integrować dane wizualne w proces rozumowania. Rozumieją i analizują obrazy, nawet jeśli są one niskiej jakości – takie jak odręczne notatki, szkice czy diagramy. Na przykład, użytkownik może przesłać diagram skomplikowanego systemu, a model może go przeanalizować, zidentyfikować potencjalne problemy lub nawet zasugerować ulepszenia. Ta funkcjonalność pomaga połączyć dane tekstowe i wizualne, umożliwiając bardziej intuicyjną i kompleksową interakcję z AI. Oba modele potrafią również przybliżać szczegóły czy obracać obrazy, aby lepiej je zrozumieć. To multimodalne rozumowanie to znaczący krok naprzód w porównaniu do poprzedników, takich jak o1, które opierały się głównie na tekście. Otwiera to nowe możliwości zastosowań w dziedzinach takich jak edukacja, gdzie pomoce wizualne są kluczowe, czy badania naukowe, gdzie diagramy i wykresy często odgrywają centralną rolę.
Zaawansowane wykorzystanie narzędzi
o3 i o4-mini to pierwsze modele OpenAI, które potrafią jednocześnie korzystać ze wszystkich narzędzi dostępnych w ChatGPT. Należą do nich:
- Przeglądanie internetu: umożliwia modelom wyszukiwanie aktualnych informacji w przypadku pytań zależnych od czasu.
- Wykonywanie kodu w Pythonie: pozwala na przeprowadzanie skomplikowanych obliczeń lub analiz danych.
- Przetwarzanie i generowanie obrazów: zwiększa ich możliwości pracy z danymi wizualnymi.
Dzięki tym narzędziom o3 i o4-mini mogą skuteczniej rozwiązywać złożone, wieloetapowe problemy. Na przykład, jeśli użytkownik zada pytanie wymagające aktualnych danych, model może przeprowadzić wyszukiwanie w sieci, aby znaleźć najnowsze informacje. Podobnie, w przypadku zadań związanych z analizą danych, może wykonać kod Pythona, aby je przetworzyć. Ta integracja to ważny krok w kierunku bardziej autonomicznych agentów AI, które mogą radzić sobie z szerszym zakresem zadań bez interwencji człowieka. Wprowadzenie Codex CLI, lekkiego, open-source'owego agenta programistycznego współpracującego z o3 i o4-mini, dodatkowo zwiększa ich przydatność dla developerów.
Implikacje i nowe możliwości
Wprowadzenie o3 i o4-mini ma szerokie konsekwencje dla różnych branż:
- Edukacja: Modele te mogą wspierać uczniów i nauczycieli, dostarczając szczegółowych wyjaśnień i pomocy wizualnych, czyniąc naukę bardziej interaktywną i efektywną. Na przykład, uczeń może przesłać szkic problemu matematycznego, a model przedstawi rozwiązanie krok po kroku.
- Badania naukowe: Mogą przyspieszać odkrycia, analizując złożone zbiory danych, generując hipotezy i interpretując dane wizualne, takie jak wykresy czy diagramy, co jest nieocenione w dziedzinach takich jak fizyka czy biologia.
- Przemysł: Mogą optymalizować procesy, poprawiać podejmowanie decyzji i usprawniać interakcje z klientami, radząc sobie zarówno z pytaniami tekstowymi, jak i wizualnymi, np. analizując projekty produktów czy rozwiązując problemy techniczne.
- Kreatywność i media: Autorzy mogą wykorzystywać te modele do przekształcania konspektów rozdziałów w proste scenorysy. Muzycy mogą dopasowywać obrazy do melodii. Montażyści filmowi mogą otrzymywać sugestie dotyczące tempa. Architekci mogą zamieniać odręczne plany pięter w szczegółowe wizualizacje 3D, uwzględniające notatki dotyczące konstrukcji i zrównoważonego rozwoju.
- Dostępność i integracja: Dla niewidomych użytkowników modele mogą szczegółowo opisywać obrazy. Dla niesłyszących – przekształcać diagramy w sekwencje wizualne lub tekst z napisami. Ich tłumaczenie zarówno słów, jak i obrazów pomaga przełamywać bariery językowe i kulturowe.
- W kierunku autonomicznych agentów: Ponieważ modele potrafią przeglądać internet, wykonywać kod i przetwarzać obrazy w jednym przepływie pracy, stanowią podstawę dla autonomicznych agentów. Developerzy opisują funkcję; model pisze, testuje i wdraża kod. Pracownicy wiedzy mogą delegować zbieranie danych, analizę, wizualizację i przygotowanie raportów jednemu asystentowi AI.
Ograniczenia i co dalej
Mimo tych postępów, o3 i o4-mini nadal mają ograniczoną wiedzę do sierpnia 2023 roku, co ogranicza ich zdolność do odpowiadania na najnowsze wydarzenia lub technologie, chyba że uzupełnią ją przeglądaniem internetu. Przyszłe wersje prawdopodobnie zniwelują tę lukę, poprawiając dostęp do danych w czasie rzeczywistym.
Można się również spodziewać dalszego postępu w dziedzinie autonomicznych agentów AI – systemów, które mogą planować, rozumować, działać i uczyć się ciągle przy minimalnym nadzorze. Integracja narzędzi, modeli rozumowania i dostępu do danych w czasie rzeczywistym przez OpenAI wskazuje, że zbliżamy się do takich rozwiązań.
Podsumowanie
Nowe modele OpenAI, o3 i o4-mini, oferują ulepszenia w zakresie rozumowania, multimodalnego przetwarzania i integracji narzędzi. Są dokładniejsze, bardziej wszechstronne i użyteczne w szerokim zakresie zadań – od analizy złożonych danych i generowania kodu po interpretację obrazów. Te postępy mają potencjał, aby znacząco zwiększyć produktywność i przyspieszyć innowacje w różnych branżach.