في يوم الثلاثاء ، أعلنت Openai أن O3-Pro ، وهو إصدار جديد من طراز التفكير الأكثر قدرة على محاكاة ، متاح الآن لمستخدمي ChatGpt Pro ومستخدمي الفريق ، ويحل محل O1-Pro في منتقي النماذج. كما خفضت الشركة تسعير API لـ O3-PRO بنسبة 87 في المائة مقارنة بـ O1-Pro مع خفض أسعار O3 بنسبة 80 في المائة. في حين أن “التفكير” مفيد لبعض المهام التحليلية ، فقد طرحت دراسات جديدة أسئلة أساسية حول معنى الكلمة فعليًا عند تطبيقها على أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه.
سنلقي نظرة أعمق على “التفكير” في دقيقة واحدة ، ولكن أولاً ، دعنا ندرس ما هو جديد. بينما أطلقت Openai في الأصل O3 (غير PRO) في أبريل ، يركز نموذج O3-PRO على الرياضيات والعلوم والترميز مع إضافة إمكانات جديدة مثل البحث على الويب وتحليل الملفات وتحليل الصور وتنفيذ Python. نظرًا لأن عمليات تكامل الأدوات هذه بطيئة أوقات الاستجابة (أطول من O1-Pro البطيء بالفعل) ، يوصي Openai باستخدام النموذج للمشاكل المعقدة حيث تهم الدقة أكثر من السرعة. ومع ذلك ، فإنهم لا يخلطون بالضرورة أقل من نماذج الذكاء الاصطناعى “غير المعدلة” (لا يزالون يقدمون أخطاء واقعية) ، وهو تحذير كبير عند البحث عن نتائج دقيقة.
إلى جانب تحسينات الأداء المبلغ عنها ، أعلن Openai عن تخفيض كبير في الأسعار للمطورين. تبلغ تكلفة O3-PRO 20 دولارًا لكل مليون رموز إدخال و 80 دولارًا لكل مليون رموز إخراج في واجهة برمجة التطبيقات ، مما يجعلها أرخص بنسبة 87 في المائة من O1-PRO. كما خفضت الشركة سعر نموذج O3 القياسي بنسبة 80 في المائة.
تتناول هذه التخفيضات أحد الشواغل الرئيسية في نماذج التفكير – تكلفتها العالية مقارنة بالنماذج القياسية. تكلف O1 الأصلي 15 دولارًا لكل مليون رموز إدخال و 60 دولارًا لكل مليون رموز إخراج ، بينما تكلف O3-MINI 1.10 دولار لكل مليون رموز إدخال و 4.40 دولار لكل مليون رموز الإخراج.
لماذا تستخدم O3-Pro؟
على عكس النماذج للأغراض العامة مثل GPT-4O التي تحدد أولويات السرعة ، والمعرفة الواسعة ، وجعل المستخدمين يشعرون بالرضا عن أنفسهم ، فإن O3-PRO تستخدم عملية تفكير في سلسلة أفكار لتكريس المزيد من الرموز المخرجات نحو العمل من خلال المشكلات المعقدة ، مما يجعلها أفضل بشكل عام للتحديات التقنية التي تتطلب تحليلًا أعمق. لكنها لا تزال غير مثالية.
