模型背景与发布
O3 和 O4-mini 是 OpenAI 于 2025 年4月发布的两款推理强化的大型人工智能模型，被称为迄今最强、最智能的模型 。它们属于 OpenAI 面向高级推理能力的 “O 系列” 模型，强调通过更长的内部思考链来解决问题，与传统的大语言模型注重模式匹配和文本生成有所区别 。在发布前，OpenAI 曾表示 O3 将随 GPT-5 一同推出，但最终选择在2025年4月中旬提前单独发布 O3，并同期推出精简版本的 O4-mini 。这两款新模型上线后，取代了 ChatGPT 中原有的 O1、O3-mini 和 O3-mini-high 模型选项，同时还新增了 O4-mini-high 变体供更高强度推理使用 。O3 和 O4-mini 的推出标志着 AI 模型在自主性和推理能力上的一大飞跃，为多模态理解和工具使用开启了新篇章。
模型架构与训练方式
架构设计： O3 和 O4-mini 均基于改进的 Transformer 架构，具备原生的多模态处理能力，能够统一处理文本、图像和音频输入 。O3 模型在架构上延续了 GPT-4 等超大规模模型的密集 Transformer 设计，但进行了大幅增强——据报道其计算量是前代 O1 模型的10倍之多 。这种提升可能涉及更多的参数规模和更长的上下文窗口，使模型可以在内部进行更长的思考链推理，从而逐步拆解复杂问题、评估多种方案 。相比之下，O4-mini 被定位为 O3 的“小型替代品”，参数规模明显小于 O3，但通过架构优化在效率和性能上取得了惊人的平衡 。这意味着 O4-mini 在较少的参数下依然保持了强大的推理效果，设计上更加紧凑高效，推理时占用更少算力资源，适合在有限硬件或高并发场景中运行。
训练方法： 在训练过程中，OpenAI 对 O3 和 O4-mini 注入了更强的推理和工具使用能力。首先，这两款模型经过专门的训练以“在回答前思考更久”，即拥有更长的链式思考能力 。通过强化学习（尤其是基于结果的奖励学习），模型学会了如何在内部展开多步推理，逐层检查和修正自己的思考过程 。例如，O3 会先尝试“蛮力”求解，再寻找更优解法并优化表述，最后自我核对答案，使得回应更加准确简洁 。其次，模型融合了插件工具使用能力：OpenAI 通过强化学习教会模型调用 ChatGPT 中的各种工具，包括联网搜索、Python 代码执行、图像识别与生成等 。模型不仅知道何时需要调用工具，也明白如何组合使用不同工具来完成复杂任务，并能快速以正确格式给出答案 。这种训练使 O3 和 O4-mini 真正成为带有代理智能特性的AI系统，而不仅是被动输出文本的模型 。值得一提的是，两款模型均内置了多模态预训练，使其在认知过程中能够结合视觉和听觉信息进行推理，例如直接从图像中提取线索参与思考 。总的来说，O3 在训练中侧重最大化模型规模和推理深度，而 O4-mini 则通过蒸馏和优化，在保持相当智力水平的同时大幅降低了模型复杂度和推理成本。
性能表现
基准测试成绩： O3 和 O4-mini 在众多基准上均刷新了纪录，展现出卓越的推理与问题求解能力。其中，在著名的数学竞赛 AIME 基准上，O4-mini 的表现甚至超过了更大的 O3：在无需借助工具的情况下，O4-mini 在 AIME 2024 达到**93.4%**的准确率，优于 O3 的91.6%，远超上一代 O1 的74.3% 。AIME 2025 的测试也呈现出类似趋势，O4-mini 达到约92.7%，继续领先于 O3 的88.9% 。如果赋予工具使用能力，两款模型在数学领域几乎可达到满分：例如接入Python代码求解后，O4-mini 对AIME 2025题目的解答正确率高达99.5%，而 O3 也提升至98.4% 。这说明新模型善于充分利用计算工具来提高准确率。
在编码和科学问题上，O3 作为更大的模型展现了绝对领先。据 OpenAI 官方介绍，O3 在编程挑战 Codeforces、软件工程基准 SWE-bench 以及多学科综合测评 MMMU 等方面创下新的State of the Art，在无需额外手工工具辅助的情况下取得最高成绩 。一项针对自由软件开发任务的评测中，O3 能主动接单高难度的编码任务，表现出卓越的工程解决能力；在复杂的多语言代码编辑测试中，O3 稳定的高准确率使其击败了所有竞争对手，成为当前编程 AI 的标杆 。外部专家评估还发现，O3 在困难的真实世界任务中相比上一代 O1 重大错误减少了20%, 在编程、商业咨询、创造性构思等领域尤其擅长 。O4-mini 尽管体量较小，但同样在数学、编码以及数据科学等领域表现突出，全面超越了其前身 O3-mini，在非STEM任务上也有提升 。
响应质量与缺陷： 得益于更深的推理链，新模型在复杂问题上的答案准确性和详尽程度都有明显提升。在考试类、逻辑推理类任务中，O3 往往能给出比前代模型更严谨的推导过程和结论，早期测试者称赞其在科学研究和工程问题上具有提出新假设并自我审查的能力 。不过需要注意的是，幻觉率（AI编造不真实信息的倾向）在这一代模型上并未下降，反而有所升高 。OpenAI 官方发布的系统卡片显示，在专门诱导幻觉的 PersonQA 测试中，O3 的幻觉发生率约为33%，而更小的 O4-mini 高达48%，显著高于上一代 O1（16%）和 O3-mini（14.8%） 。这意味着 O3 和 O4-mini 有时会更加自信地给出错误的内容，如何降低高阶推理模型的幻觉仍是需持续关注的问题。
技术特点
- 多模态与视觉推理： O3 和 O4-mini 首次引入了真正的视觉推理能力。模型可以将图像作为思考链的一部分进行分析，不再局限于简单的图像识别，而是能像人类一样“看图思考” 。例如，O3 能够解析一张地理照片并推测其拍摄地点 ，这表明模型已具备初步的视觉理解与推理，可应用于复杂的图像问答、图表分析、故障诊断等场景。此外，模型也支持音频等模态的输入处理，使其成为通用的多模态AI。
- 自主调用工具： 两款模型内置了Agent式的工具使用能力，可以自动调用浏览器搜索、代码运行、图像生成等一系列外部工具 。它们能够根据问题需要自主决定调用哪些工具以及何时调用，并将工具结果整合进最终答案中 。这种自主性归功于专门的强化学习策略：OpenAI 针对模型进行了工具使用的训练，教会模型理解不同工具的功能和调用格式，以便在不到一分钟的推理过程中组合使用多种工具来完成复杂任务 。借助工具套件，模型可以访问最新的网络信息、运行代码进行计算、生成所需图像等，从而极大拓展了AI的能力边界。
- 深度思考链： O3 和 O4-mini 属于推理模型，强调内部的多步推理过程。与一般LLM一次性生成回答不同，O系列模型会在生成最终答复前进行一系列链式推理步骤 。模型能够自动将复杂问题分解为子问题，逐步求解并在内部检验每一步的正确性 。尤其是 O3，其推理流程经过精心设计：从初步解题到优化思路再到反复检查，最后才形成回答 。这种多阶段的推理使答案更加可靠、一致。同时，新模型在推理时还能利用搜索和引用来验证信息来源，这使得回答更具可考证性 。总的来说，思维链技术赋予了模型更强的逻辑一致性和问题分解能力，是迈向通用人工智能的一大步。
- 性能与效率优化： 虽然O3拥有庞大的架构和极高的推理精度，但其推理速度和资源开销也相对高昂。OpenAI因此对 O4-mini 进行了特别的优化，使其成为一个高效的推理引擎。O4-mini 通过精简模型参数和高效的推理算法，极大提高了响应速度和吞吐量，能够在单位时间内处理更多请求 。根据OpenAI提供的数据，O4-mini 因为高效率而允许的使用频次远高于 O3：在企业版ChatGPT中，O3 每位用户每周仅可发送 100 条消息，而 O4-mini 则可高达每日 300 条 。这一差异直观反映了两者在计算成本上的巨大悬殊 。对于O4-mini，还提供了一个 O4-mini-high 模式，它通过花费更多计算时间来进一步提升答案可靠性 。另外，在模型压缩方面，虽然OpenAI未公布细节，但业界猜测 O4-mini 可能运用了蒸馏学习等技术，从更大的模型中继承知识，从而在较小规模下逼近 O3 的性能水平。同时，两款模型均采用OpenAI最新的安全机制和微调策略，以确保在输出高质量答案的同时，尽可能减少不当内容和偏见。
应用场景
- 高级助理与复杂问答： 凭借强大的多步推理和工具调用能力，O3 非常适合用来充当复杂任务的AI助理。例如，在商业分析、科研决策、法律咨询等需要多方面思考的问题上，O3 能深入理解问题背景，检索和运算所需的信息，提供富有条理的解决方案 。它在对话中表现出很强的分析严谨性和创意，适合作为专业人士的智囊型助手。
- 编程与代码生成： O3 被誉为“超级智能的编程小能手”，可以根据需求描述直接生成高质量代码，覆盖主流编程语言和框架 。在软件开发中，它不仅能写代码，还能辅助调试和多语言代码翻译，是极为强大的AI编程助手。O4-mini 虽然规模较小，但由于专门针对数学和编码进行了优化训练，在算法设计、代码补全等任务中同样表现优异 。它能够结合Python工具执行单元测试或数据分析，因此非常适合用作开发者日常使用的高效编码助手。
- 数学求解与逻辑推理： 两款模型在数学、逻辑推理方面展现出远超一般模型的能力，可用于自动解题、定理证明辅助手段等场景。O4-mini 尤其以数学推理见长，在数学竞赛题、工程计算上往往能够快速给出高正确率的解答 。这使得它适合用于在线教育答疑、科学计算工具等需要严谨计算的应用中。配合其快速响应特性，O4-mini 能以较低成本处理大量数学求解请求。
- 多模态内容分析： 得益于图像和文本联合推理能力，O3 和 O4-mini 可以用于分析复杂的图像场景、图表和多媒体内容。例如，在医疗领域，可让模型对医学影像结合病历文本进行综合分析；在安防领域，模型能对监控画面事件进行逻辑推断；在办公场景中，可以让模型阅读分析报表中的图表数据并给出结论。这种**“看图思考”**的能力拓宽了 AI 在现实世界中的应用边界 。
- 泛化型聊天与内容创作： 作为 ChatGPT 平台上的最新模型，O3 与 O4-mini 均可用于日常对话、写作辅导和内容创作。O3 在创造性写作和复杂话题讨论上表现出色，能够提出新颖观点并进行批判性思考 。这使其胜任长篇文章撰写、剧本创意、学术论文润色等高要求创作任务。O4-mini 也能完成一般的写作和聊天任务，并因成本更低适合大规模内容生成，比如批量撰写商品描述、客服聊天机器人等。对于希望将强大AI嵌入自身产品的开发者来说，O4-mini 提供了一个在嵌入式部署或移动端应用中更可行的选项，因为它对硬件要求相对较低，能够在受限的计算资源环境下运行推理。
- 工具型Agent系统： 利用模型的自主工具调用功能，我们可以构建各种AI Agent系统。例如，打造一个自动化的研究助理：由O3负责理解复杂研究问题，自动搜索文献和数据，调用代码工具分析数据，最后汇总出研究报告草稿。又或者开发智能家居管家：模型可以分析住户的语音指令，调用物联网设备接口执行动作，并通过图像识别反馈执行结果。在这些多步骤、多接口交互的场景下，O3/O4-mini 的自治决策和工具整合能力使其能够胜任串联起各环节的“大脑”角色。
O3 与 O4-mini 关键参数与特性对比
下表总结了 OpenAI O3 与 O4-mini 两款模型在主要参数和特性上的异同：
| 指标 | OpenAI O3 | OpenAI O4-mini |
|---|---|---|
| 发布日期 | 2025 年4月中旬 | 2025 年4月中旬 |
| 模型定位 | 大型满血版推理模型，O系列旗舰 | 小型高效版推理模型，O3 替代方案 |
| 参数规模 | 未公布（估计数千亿级别，约为 O1 的10倍计算规模） | 未公布（小于 O3，参数更紧凑） |
| Transformer 架构 | 密集Transformer架构，可能延续GPT-4结构并增强 | 精简优化的Transformer架构，继承O3能力但更高效 |
| 多模态支持 | 是（原生支持文本、图像、音频） | 是（原生支持文本、图像、音频） |
| 工具使用能力 | 是（全面的插件工具接入，自主调用搜索、代码、绘图等） | 是（同样具备完整工具调用能力） |
| 链式思维深度 | 非常长（内部多阶段推理，反复求解检查） | 较长（内部多步推理，但总体思维量低于O3） |
| 推理性能 | 极高：在编码、科学、复杂问答上为当前最强 ；视觉推理能力突出 | 非常高：在数学、编码等基准上表现优异，AIME等测试超越O3 |
| 推理速度 | 较慢（计算量大，单次响应耗时更长） | 较快（优化设计，响应延迟更低） |
| 内存及算力占用 | 超高（需要大量GPU内存和算力支撑） | 较低（资源占用小，易于部署） |
| 使用成本 | 较高（服务中单用户调用频率受严格限制） | 较低（支持更高的调用频率，适合批量使用） |
| 代表性成绩 | Codeforces编程竞赛新纪录；SWE-Bench任务SOTA ；数学竞赛(AIME2024)无工具91.6% | AIME2024数学竞赛93.4%（无工具，所有模型最佳） ；接入Python工具可达99%+正确率 |
| 适用场景 | 困难问题求解，复杂推理对话，代码生成与调试，专业创意辅助等 | 高并发问答服务，数学和编程助手，资源受限环境部署，日常通用对话等 |
参考资料：
https://help.openai.com/en/articles/9855712-openai-o3-and-o4-mini-models-faq-chatgpt-enterprise-edu
https://news.sohu.com/a/885391457_122004016
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