OpenAI o3
推理大模型OpenAI o3
模型参数（Parameters）
未披露
最高上下文长度（Context Length）
200K
是否支持中文
支持
推理能力（Reasoning）
模型基本信息
是否支持推理过程
支持
最高上下文输入长度
200K tokens
最长输出结果
100000 tokens
模型类型
推理大模型
发布时间
2025-04-16
模型预文件大小
暂无数据
推理模式
思考模式（Thinking Mode）
深度思考（Deeper Thinking Mode）
开源和体验地址
代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源
- 不开源
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址
在线体验
官方介绍与博客
API接口信息
接口速度（满分5分）
接口价格
默认单位：$/100万 tokens；若计费单位不同，则以供应商公开的原始标注为准。
标准计费
Standard
| 模态 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 文本 | 10 美元/100 万tokens | 40 美元/100 万tokens |
| 图片 | 10 美元/100 万tokens |
OpenAI o3模型在各大评测榜单的评分
综合评估
共 5 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总模型数
常识问答
共 1 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总模型数
编程与软件工程
共 2 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总模型数
数学推理
共 8 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总模型数
写作和创作
共 1 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总模型数
Agent能力评测
共 2 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总模型数
常识推理
共 1 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总模型数
发布机构
OpenAI
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OpenAI o3模型解读
OpenAI o3是当前OpenAI最先进的推理大模型。作为o系列旗舰模型，该模型在复杂问题解决、跨领域分析和视觉推理任务中树立了新的性能标杆，尤其擅长需要深度逻辑推演的多步骤工作流。
核心特性
- 多模态推理能力o3首次实现图像与文本的联合思维链构建：支持白板草图、教科书图表等低质量视觉输入的语义解析动态图像处理功能（实时旋转/缩放/坐标系变换）在MMMU大学级视觉问题解决基准准确率达86.8%，较前代提升21%
- 工具链自主决策可自主编排复杂工具组合：pythonCopyDownload# 典型工作流示例：能源需求预测 web_search("加州去年夏季能源数据") >> 分析网页结果 generate_python_code("构建预测模型") >> 执行代码并可视化 create_explanatory_diagram()支持多轮搜索迭代与动态策略调整，平均问题解决时间<60秒。
- 跨学科推理优势Codeforces编程竞赛ELO评分2706，超越专业选手平均水平SWE-bench软件工程任务准确率69.1%，无需定制脚手架生物/数学假设生成与验证能力获领域专家认可
技术创新
- 计算扩展定律验证：通过10倍量级的训练计算扩展，验证推理性能随计算资源持续提升的规律
- 工具调用强化学习：训练模型自主判断工具使用时机，开放式场景处理能力提升37%
- 记忆上下文优化：支持跨对话周期的知识引用，个性化响应相关性提升28%
性能表现
基准测试o1o3(无工具)o3(全工具)
AIME 2025数学竞赛79.2%88.9%98.4%
博士级科学问题(GPQA)8.12%20.32%24.90%
视觉数学推理(MathVista)55.1%78.6%-
代码编辑任务(Aider)64.4%81.3%-
在同等延迟条件下，o3推理深度较o1提升3.2倍，复杂问题解决成功率提高42%。
安全体系
- 风险分类训练：新增生物威胁、越狱攻击等12类专项拒绝策略
- 可解释监控框架：基于人类可读的安全规范构建LLM监控器，生物风险对话识别率99%
- 三级评估体系：通过生物化学/网络安全/AI进化风险评估，所有指标低于"高危"阈值
应用部署
- ChatGPT：企业版/教育版优先接入，支持多文件联合分析与可视化报告生成
- API服务：通过Responses API保留推理中间状态，优化函数调用稳定性
- 研究支持：提供定制化推理轨迹分析接口，支持学术用途申请
该模型标志着AI系统向自主工具调度与跨模态推理的重要突破，为复杂决策场景提供新的技术基座。
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