OpenAI: o3 Mini High

OpenAI o3 Mini High هو نموذج نصي من OpenAI. وهو النموذج الأساسي نفسه المستخدم في o3-mini، مع تثبيت المعامل reasoning_effort فعليا على high، وبذلك تحصل على النسخة الأكثر تأنيا من سلوك الاستدلال لدى النموذج بدلا من بنية منفصلة. تصنف OpenAI نموذج o3-mini كنموذج لغوي فعال من حيث التكلفة ومحسن للاستدلال في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، ويستهدف هذا المتغير عالي الجهد الأعمال التي تكون فيها عمق الاستدلال الإضافي أهم من زمن الاستجابة.

يقبل النموذج مدخلات نصية وملفات ويعيد نصا. تبلغ نافذة السياق لديه 200,000 رمز ويمكنه إنتاج ما يصل إلى 100,000 رمز إخراج، لذا فإن المدخلات الطويلة والإجابات المنظمة الطويلة كلاهما ممكن ضمن طلب واحد. تاريخ انتهاء المعرفة لديه هو 31 أكتوبر 2023. الاستدلال جزء أساسي من سلوك النموذج وليس إضافة، وهذا يشكل نقاط قوته وطريقة إعداد الاستدعاءات له.

تشير هذه القدرات إلى حالات استخدام محددة نسبيا. مسائل العلوم والرياضيات، بما في ذلك الاشتقاقات متعددة الخطوات والتحليل الكمي، هي الأنسب نظرا لتركيز النموذج على مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات. الجمع بين إدخال الملفات ونافذة السياق الكبيرة والمخرجات المنظمة يجعله مناسبا لمهام مثل استخراج المعلومات من المستندات التقنية والاستدلال عليها، ومراجعة الشيفرة أو المواصفات من حيث الصحة، وإنتاج JSON مقيد بالمخطط يمكن للأنظمة اللاحقة استهلاكه. يوسع استدعاء الأدوات هذا ليشمل سير العمل حيث يحتاج النموذج إلى استدعاء دوال أو خدمات خارجية كجزء من سلسلة استدلال أطول. ولأنه يمكنك طلب مخرجات الاستدلال، فهو مناسب أيضا للحالات التي يكون فيها سجل قابل للتدقيق لتفكير النموذج مفيدا إلى جانب الإجابة النهائية.

عبر api14 تستدعيه بمعرف النموذج "openai/o3-mini-high" باستخدام واجهة API المتوافقة مع OpenAI، لذا تعمل حزم تطوير البرامج والعملاء الحاليون من OpenAI مع تغيير عنوان URL الأساسي والمفتاح. معاملات الطلب المدعومة هي include_reasoning و max_tokens و reasoning و reasoning_effort و response_format و seed و structured_outputs و tool_choice و tools. عمليا يعني ذلك أنه يمكنك تحديد ميزانية رموز الإخراج، والتحكم في ما إذا كان محتوى الاستدلال يعاد، وتوجيه سلوك الاستدلال، وطلب استجابات JSON أو متوافقة مع مخطط، وتثبيت seed لتحقيق قابلية التكرار، وإرفاق أدوات مع سياسة tool_choice مختارة.

الشيء الرئيسي الذي يجب أخذه في الحسبان هو أن هذه هي تهيئة الجهد العالي لخط نموذج فعال من حيث التكلفة عمدا وليس نموذجا متقدما، وجهد الاستدلال ليس شيئا تخفضه هنا إذا أردت السلوك المقصود لهذا المتغير. يعني تاريخ انتهاء المعرفة في 31 أكتوبر 2023 أن أي شيء بعد ذلك التاريخ يجب أن يأتي من الموجّه أو الملفات أو الأدوات. وإذا كانت المهمة لا تعتمد على استدلال عميق في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، فقد يكون النموذج الأخف هو الخيار الافتراضي الأكثر منطقية.