OpenAI o3 AI模型突破推理極限背后：成本飆升，沒“鈔能力”用不起快訊
o1 模型每個任務使用約 5 美元的計算資源，o3 模型的高計算成本使其更適合處理復雜問題，o3 模型成本過高 ARC-AGI 基準測試的創建者 Fran?ois Chollet 在博文中寫道。
12 月 24 日消息，科技媒體 TechCrunch 昨日（12 月 23 日）發布博文，認為 OpenAI 的 o3 模型雖然在 ARC-AGI 等測試中取得了亮眼成績，但背后的高計算成本，讓其短期內很難在實際應用中普及。
o3 性能
o3 的新功能之一是可以調整推理時間，分為低、中、高三種計算級別，計算級別越高，o3 的任務執行性能越好。
而 o3 是 OpenAI 是邁向該目標的重要一步，在 ARC-AGI 基準測試中，o3 在高計算設置下獲得了 87.5% 的分數，在低計算設置下得分為 75.7%，性能是 o1 的三倍。
在 EpochAI 的 Frontier Math 基準測試中，o3 解決了 25.2% 的問題（其他模型均不超過 2%），創造了新紀錄。
o3 模型成本過高
ARC-AGI 基準測試的創建者 Fran?ois Chollet 在博文中寫道，OpenAI 的 o3 模型雖然是 AI 領域的一個重要突破，但成本著實太高。
根據 ARC-AGI 測試的性能圖標，o3 的高分版本每項任務都使用了價值超過 1000 美元（備注：當前約 7303 元人民幣）的計算資源，o1 模型每個任務使用約 5 美元的計算資源，而 o1-mini 僅使用幾美分。
這意味著 OpenAI 雖然獲得了將近 88% 的高分，但卻消耗了 170 多倍的計算資源，而高計算版本 o3 整個測試下來，調用資源成本超過 1 萬美元（當前約 73033 元人民幣），只有財力雄厚的機構和個人才能負擔得起 o3 模型的使用成本。
o3 模型的高計算成本使其更適合處理復雜問題，例如長期戰略決策，而非日常小問題；更高效的 AI 推理芯片和更具成本效益的 AI 芯片可能是未來降低 o3 模型使用成本的關鍵。（故淵）
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