OpenAI: o3 Pro

OpenAI o3 Pro هو نموذج نصي من OpenAI، صدر في 10 يونيو 2025 كجزء من سلسلة o. يتم تدريب نماذج سلسلة o باستخدام التعلم المعزز للتفكير قبل الإجابة وأداء الاستدلال المعقد. ضمن هذه العائلة، يستخدم o3-pro قدرا أكبر من الحوسبة للتفكير بعمق أكبر وتقديم إجابات أقوى باستمرار. يقع في فئة النصوص ويستهدف أعباء العمل التي تكون فيها جودة الاستدلال أهم من السرعة.

يقبل النموذج النصوص والملفات والصور كمدخلات، ويعيد النصوص فقط. تبلغ نافذة السياق الخاصة به 200,000 رمز ويمكنه إنتاج ما يصل إلى 100,000 رمز إخراج في استجابة واحدة. حد المعرفة الخاص به هو 30 يونيو 2024، لذا فإن أي شيء بعد ذلك التاريخ يقع خارج ما تعلمه أثناء التدريب. ولأن الصور والملفات يمكن تمريرها إلى جانب النص، يمكن للنموذج الاستدلال على مواد مختلطة بدلا من المطالبات النصية وحدها.

تشير هذه القدرات إلى مجموعة محددة إلى حد ما من الاستخدامات. المستندات الطويلة، مثل المواصفات أو العقود أو الأوراق البحثية، تتسع بسهولة داخل نافذة 200,000 رمز، ويمكن توفير الملفات مباشرة بدلا من لصقها كنص. يتيح إدخال الصور استخدامه للمهام التي تجمع بين عنصر مرئي وسؤال مكتوب، على سبيل المثال تفسير مخطط أو رسم بياني أو لقطة شاشة إلى جانب التعليمات. يناسب التدريب على الاستدلال وميزانية الحوسبة الأكبر المشكلات متعددة الخطوات: تحليل قاعدة برمجية، أو العمل عبر حجة رياضية أو منطقية، أو إنتاج خطة مفصلة يجب أن تتماسك عبر العديد من القيود. كما أن المخرجات المنظمة واستدعاء الأدوات يجعلانه مناسبا بشكل معقول لسير عمل نمط الوكلاء حيث يجب على النموذج أن يقرر ما سيفعله بعد ذلك.

يمكنك استدعاء o3-pro عبر واجهة API المتوافقة مع OpenAI الخاصة بـ api14 باستخدام معرف النموذج "openai/o3-pro". معاملات الطلب التي يدعمها هي include_reasoning و max_tokens و reasoning و response_format و seed و structured_outputs و tool_choice و tools. عمليا، يعني هذا أنه يمكنك تحديد طول الاستجابة باستخدام max_tokens، والتحكم في مقدار جهد الاستدلال المطبق باستخدام reasoning وفحص ذلك الاستدلال باستخدام include_reasoning، وتقييد الرد باستخدام response_format أو structured_outputs، وجعل التشغيلات أكثر قابلية للتكرار باستخدام seed، ومنح النموذج دوال لاستدعائها عبر tools و tool_choice. ولأن الواجهة تتبع تنسيق OpenAI، فإن العملاء ومجموعات تطوير البرامج الحالية تعمل عموما مع تغيير معرف النموذج فقط.

المقايضات الرئيسية هي سقف الإخراج وحد المعرفة. الاستجابات محدودة بـ 100,000 رمز، لذا تحتاج التوليدات الكبيرة جدا إلى التقسيم أو البث على مراحل، وتعتمد الأسئلة حول الأحداث بعد 30 يونيو 2024 على المعلومات التي تقدمها في المطالبة بدلا من تدريب النموذج. كما أن الاستدلال الأثقل يعني أن هذا ليس النموذج الذي تلجأ إليه عندما تكون زمن الاستجابة أو معدل الإنتاجية هو الأولوية؛ عادة ما تكون النماذج الأبسط أو الأخف في سلسلة o أو في تشكيلة النصوص العامة أكثر ملاءمة للتوليد المباشر أو التصنيف أو الدردشة عالية الحجم. اختر o3-pro عندما تحتاج المهمة فعلا إلى استدلال عميق متعدد الخطوات على مدخلات طويلة أو مختلطة، واختر شيئا أسرع عندما لا تحتاج إلى ذلك.