ChatGPT o3-mini 推論模型解析
📅 2025 年 1 月 31 日發布
市場背景與策略定位
在 OpenAI 的 12 天 Shipmas 活動 結束後，再經歷了一月份 DeepSeek 的 Sputnik moment 事件，Sam Altman 依然如期推出了 o3-mini 推論模型。這款新型模型的發佈背景值得關注：
- 市場競爭態勢：OpenAI 正面臨與 DeepSeek 等中國公司的智財權爭議，同時需要改善與自家政府的關係
- 技術創新定位：針對 STEM（科學、技術、工程、數學）領域優化，在維持高性能的同時大幅降低運算成本，類似在做一個「我（OpenAI）還是比較好」的宣傳
本文先來看 o3 (o3-mini) 跟 o1 的差異，其他的模型就先跳過。
技術能力比較分析 🧠
共同特色
o1 以及o3 都是推論模型，是透過強化學習 (Reinforcement Learning, RL) 訓練的新型大型語言模型，專門用於執行複雜的推理任務。推論模型在回答問題前會先進行思考，在給出最終回應前會產生較長的內部思維鏈 (Chain-of-Thought, CoT)。推論模型在解決複雜問題、程式撰寫、科學推理以及多步驟的 Agentic workflow 等方面表現出色。
- 博士級解題能力
- 擅長處理複雜科學計算
- 在權威評測中表現優異：
o3-mini 創新突破
- 三級推理機制實現動態調適 (low-medium-high，目前只有在官網而非 API 提供)
- STEM 領域性能提升
- 用戶偏好度提升 56%
- 錯誤率降低 39%
資源與效能 ⚡
1. 運算資源利用
| 模型 | 應用場景 | 資源需求 |
|---|---|---|
| o1 | 高精度科研、競賽編程、複雜建模 | 高強度運算 |
| o3-mini | 通用 STEM 應用、日常對話、教育輔助 | 優化效能 |
2. 效能突破
- token 計費降低 63%（相較原本的 o1-mini ，不過現在兩個模型都一樣便宜）
- 回應速度提升：
- 平均處理時間：7.7 秒
- 首個 token 延遲減少 2500ms
開發者生態系統 🛠️
API 提供 💻
目前 API 提供 o 家族模型以及計費 (per 1M tokens) 如下：
| 模型 (Text Tokens) | Input | Cached Input | Output |
|---|---|---|---|
| o1 | $15.00 | $7.50 | $60.00 |
| o1-mini | $1.10 | $0.55 | $4.40 |
| o3-mini | $1.10 | $0.55 | $4.40 |
安全與合規機制 🛡️
兩個模型均採用審慎對齊技術（deliberative alignment），簡單來說是讓模型先評估風險，再決定要不要回答。
- 預防性安全推理
- 降低危險回應風險
- 加強系統安全邊界
- 通過外部紅隊測試驗證
應用場景分析 🎯
| 場景類型 | o1 | o3-mini |
|---|---|---|
| 科研應用 | ✓✓✓ | ✓✓ |
| 競賽程式 | ✓✓✓ | ✓✓ |
| 教育輔助 | ✓✓ | ✓✓✓ |
| 日常對話 | ✓ | ✓✓✓ |
| 開發整合 | ✓ | ✓✓✓ |