بررسی مدل‌های o3 و o4-mini OpenAI: گشودن امکانات جدید از طریق استدلال چندوجهی و مجموعه‌های ابزار یکپارچه

در تاریخ ۱۶ آوریل ۲۰۲۵، OpenAI نسخه‌های ارتقا یافته‌ای از مدل‌های استدلال پیشرفته خود را

. این مدل‌های جدید، با نام‌های o3 و o4-mini، بهبودهایی را نسبت به مدل‌های قبلی خود، o1 و o3-mini، ارائه می‌دهند. مدل‌های جدیدتر عملکرد بهبود یافته، ویژگی‌های جدید و دسترسی بیشتری را ارائه می‌دهند. این مقاله مزایای اصلی o3 و o4-mini را بررسی می‌کند، قابلیت‌های اصلی آن‌ها را تشریح می‌کند و درباره چگونگی تأثیر آن‌ها بر آینده برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی بحث می‌کند. اما قبل از اینکه به بررسی ویژگی‌های متمایز o3 و o4-mini بپردازیم، مهم است که درک کنیم مدل‌های OpenAI در طول زمان چگونه تکامل یافته‌اند. بیایید با یک مرور کلی مختصر از سفر OpenAI در توسعه سیستم‌های زبان و استدلال قدرتمندتر شروع کنیم.

توسعه مدل‌های زبانی بزرگ OpenAI با

و آغاز شد، که به دلیل توانایی خود در تولید متن روان و دقیق از نظر متنی، ChatGPT را به جریان اصلی استفاده آوردند. این مدل‌ها به طور گسترده‌ای برای کارهایی مانند خلاصه‌سازی، ترجمه و پاسخ به سؤالات مورد استفاده قرار گرفتند. با این حال، همانطور که کاربران آن‌ها را در سناریوهای پیچیده‌تری به کار بردند، کاستی‌های آن‌ها آشکار شد. این مدل‌ها اغلب با وظایفی که نیاز به استدلال عمیق، سازگاری منطقی و حل مسئله چند مرحله‌ای داشتند، دست و پنجه نرم می‌کردند. برای رفع این چالش‌ها، OpenAI مدل را معرفی کرد و تمرکز خود را به سمت ارتقای قابلیت‌های استدلال مدل‌های خود تغییر داد. این تغییر منجر به توسعه و شد. هر دو مدل از روشی به نام «درخواست زنجیره‌ای تفکر» استفاده می‌کردند، که به آن‌ها اجازه می‌داد با استدلال گام به گام، پاسخ‌های منطقی‌تر و دقیق‌تری تولید کنند. در حالی که o1 برای نیازهای پیشرفته حل مسئله طراحی شده است، o3-mini برای ارائه قابلیت‌های مشابه به روشی کارآمدتر و مقرون به صرفه‌تر ساخته شده است. OpenAI با تکیه بر این بنیاد، اکنون o3 و o4-mini را معرفی کرده است، که قابلیت‌های استدلال LLMهای خود را بیشتر افزایش می‌دهند. این مدل‌ها به گونه‌ای مهندسی شده‌اند که پاسخ‌های دقیق‌تر و سنجیده‌تری تولید کنند، به ویژه در زمینه‌های فنی مانند برنامه‌نویسی، ریاضیات و تجزیه و تحلیل علمی، حوزه‌هایی که دقت منطقی در آن‌ها حیاتی است. در بخش بعدی، بررسی خواهیم کرد که چگونه o3 و o4-mini نسبت به مدل‌های قبلی خود بهبود یافته‌اند.

قابلیت‌های استدلال پیشرفته

یکی از پیشرفت‌های کلیدی در o3 و o4-mini، توانایی استدلال پیشرفته آن‌ها برای کارهای پیچیده است. برخلاف مدل‌های قبلی که پاسخ‌های سریع ارائه می‌دادند، مدل‌های o3 و o4-mini زمان بیشتری را برای پردازش هر درخواست صرف می‌کنند. این پردازش اضافی به آن‌ها اجازه می‌دهد تا به طور کامل‌تری استدلال کنند و پاسخ‌های دقیق‌تری تولید کنند، که منجر به بهبود نتایج در معیارها می‌شود. به عنوان مثال، o3 در

، معیاری که عملکرد را در چندین کار پیچیده مانند منطق، ریاضیات و کد ارزیابی می‌کند، عمل می‌کند. در SWE-bench، که استدلال را در وظایف مهندسی نرم‌افزار آزمایش می‌کند، o3 امتیاز را به دست آورد و حتی از مدل‌های رقابتی مانند ، که امتیاز را به دست آورد، بهتر عمل کرد. در همین حال، o4-mini در همان معیار امتیاز 68.1٪ را به دست آورد و تقریباً همان عمق استدلال را با هزینه بسیار کمتری ارائه می‌دهد.

یکی از نوآورانه‌ترین ویژگی‌های o3 و o4-mini توانایی آن‌ها در «تفکر با تصاویر» است. این بدان معناست که آن‌ها نه تنها می‌توانند اطلاعات متنی را پردازش کنند، بلکه می‌توانند داده‌های بصری را مستقیماً در فرآیند استدلال خود ادغام کنند. آن‌ها می‌توانند تصاویر را درک و تجزیه و تحلیل کنند، حتی اگر کیفیت پایینی داشته باشند—مانند یادداشت‌های دست‌نویس، طرح‌ها یا نمودارها. به عنوان مثال، یک کاربر می‌تواند نموداری از یک سیستم پیچیده را بارگذاری کند و مدل می‌تواند آن را تجزیه و تحلیل کند، مسائل احتمالی را شناسایی کند یا حتی پیشرفت‌هایی را پیشنهاد دهد. این قابلیت شکاف بین داده‌های متنی و بصری را پر می‌کند و تعاملات شهودی‌تر و جامع‌تری را با هوش مصنوعی امکان‌پذیر می‌کند. هر دو مدل می‌توانند اقداماتی مانند بزرگنمایی جزئیات یا چرخاندن تصاویر را برای درک بهتر آن‌ها انجام دهند. این استدلال چندوجهی یک پیشرفت قابل توجه نسبت به مدل‌های قبلی مانند o1 است که در درجه اول مبتنی بر متن بودند. این امر امکانات جدیدی را برای برنامه‌های کاربردی در زمینه‌هایی مانند آموزش، جایی که وسایل کمک بصری بسیار مهم هستند، و تحقیقات، جایی که نمودارها و نمودارها اغلب در درک مرکزی هستند، باز می‌کند.

o3 و o4-mini اولین مدل‌های OpenAI هستند که از تمام ابزارهای موجود در ChatGPT به طور همزمان استفاده می‌کنند. این ابزارها عبارتند از:

• مرور وب: به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا جدیدترین اطلاعات را برای پرسش‌های حساس به زمان دریافت کنند.
• اجرای کد پایتون: آن‌ها را قادر می‌سازد تا محاسبات پیچیده یا تجزیه و تحلیل داده‌ها را انجام دهند.
• پردازش و تولید تصویر: توانایی آن‌ها را در کار با داده‌های بصری افزایش می‌دهد.

با استفاده از این ابزارها، o3 و o4-mini می‌توانند مشکلات پیچیده و چند مرحله‌ای را به طور موثرتری حل کنند. به عنوان مثال، اگر کاربر سؤالی بپرسد که نیاز به داده‌های جاری دارد، مدل می‌تواند یک جستجوی وب انجام دهد تا جدیدترین اطلاعات را بازیابی کند. به طور مشابه، برای وظایفی که شامل تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌شوند، می‌تواند کد پایتون را برای پردازش داده‌ها اجرا کند. این یکپارچه‌سازی گام مهمی به سوی عوامل هوش مصنوعی مستقل‌تر است که می‌توانند طیف گسترده‌تری از وظایف را بدون دخالت انسان انجام دهند. معرفی

، یک عامل کدنویسی سبک وزن و متن باز که با o3 و o4-mini کار می‌کند، سودمندی آن‌ها را برای توسعه‌دهندگان بیشتر می‌کند.

انتشار o3 و o4-mini پیامدهای گسترده‌ای در صنایع مختلف دارد:

• آموزش: این مدل‌ها می‌توانند با ارائه توضیحات دقیق و وسایل کمک بصری به دانش‌آموزان و معلمان کمک کنند و یادگیری را تعاملی‌تر و مؤثرتر کنند. به عنوان مثال، یک دانش‌آموز می‌تواند طرحی از یک مسئله ریاضی را بارگذاری کند و مدل می‌تواند یک راه حل گام به گام ارائه دهد.
• تحقیق: آن‌ها می‌توانند با تجزیه و تحلیل مجموعه‌های داده پیچیده، ایجاد فرضیه‌ها و تفسیر داده‌های بصری مانند نمودارها و نمودارها، که برای زمینه‌هایی مانند فیزیک یا زیست‌شناسی بسیار ارزشمند است، کشف را تسریع کنند.
• صنعت: آن‌ها می‌توانند با مدیریت پرسش‌های متنی و بصری، مانند تجزیه و تحلیل طرح‌های محصول یا عیب‌یابی مسائل فنی، فرآیندها را بهینه‌سازی کنند، تصمیم‌گیری را بهبود بخشند و تعاملات مشتری را افزایش دهند.
• خلاقیت و رسانه: نویسندگان می‌توانند از این مدل‌ها برای تبدیل طرح‌های کلی فصل به استوری‌بوردهای ساده استفاده کنند. نوازندگان تصاویر را با یک ملودی مطابقت می‌دهند. تدوینگران فیلم پیشنهادات سرعت‌دهی دریافت می‌کنند. معماران نقشه‌های طبقات دست‌نویس را به طرح‌های سه‌بعدی دقیق تبدیل می‌کنند که شامل یادداشت‌های ساختاری و پایداری است.
• دسترسی و شمول: برای کاربران نابینا، مدل‌ها تصاویر را با جزئیات شرح می‌دهند. برای کاربران ناشنوا، آن‌ها نمودارها را به دنباله‌های بصری یا متن زیرنویس تبدیل می‌کنند. ترجمه آن‌ها از کلمات و تصاویر به پر کردن شکاف‌های زبانی و فرهنگی کمک می‌کند.
• به سوی عوامل خودمختار: از آنجایی که مدل‌ها می‌توانند وب را مرور کنند، کد را اجرا کنند و تصاویر را در یک گردش کار پردازش کنند، پایه‌ای برای عوامل خودمختار تشکیل می‌دهند. توسعه‌دهندگان یک ویژگی را توصیف می‌کنند. مدل کد را می‌نویسد، آزمایش می‌کند و مستقر می‌کند. کارکنان دانش می‌توانند جمع‌آوری داده‌ها، تجزیه و تحلیل، تجسم و گزارش‌نویسی را به یک دستیار هوش مصنوعی واحد واگذار کنند.

با وجود این پیشرفت‌ها، o3 و o4-mini هنوز یک نقطه قطع دانش از اوت ۲۰۲۳ دارند، که توانایی آن‌ها را برای پاسخگویی به جدیدترین رویدادها یا فناوری‌ها محدود می‌کند، مگر اینکه با مرور وب تکمیل شوند. تکرارهای آینده احتمالاً با بهبود جذب داده‌های بی‌درنگ این شکاف را برطرف خواهند کرد.

ما همچنین می‌توانیم انتظار پیشرفت بیشتری را در عوامل هوش مصنوعی خودمختار داشته باشیم—سیستم‌هایی که می‌توانند به طور مداوم با حداقل نظارت برنامه‌ریزی، استدلال، عمل و یادگیری کنند. یکپارچه‌سازی ابزارها، مدل‌های استدلال و دسترسی به داده‌های بی‌درنگ OpenAI نشان می‌دهد که ما به چنین سیستم‌هایی نزدیک‌تر می‌شویم.

مدل‌های جدید OpenAI، یعنی o3 و o4-mini، بهبودهایی را در استدلال، درک چندوجهی و یکپارچه‌سازی ابزار ارائه می‌دهند. آن‌ها دقیق‌تر، همه‌کاره‌تر و مفیدتر در طیف گسترده‌ای از وظایف هستند—از تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده و تولید کد گرفته تا تفسیر تصاویر. این پیشرفت‌ها این پتانسیل را دارند که به طور قابل توجهی بهره‌وری را افزایش داده و نوآوری را در صنایع مختلف تسریع کنند.