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OpenAI · o3
适用于高难度数学、编程和多步骤分析的深思熟虑型 o 系列推理模型。
适用于高难度数学、编程和多步骤分析的深思熟虑型 o 系列推理模型。
折扣与价格评分按全球的官方价计算
| 计价项 | 适用范围 | 官方价格 |
|---|---|---|
| 缓存读取 | 全球 | 3.357 CNY/ 1,000,000 token |
| 输入 | 全球 | 13.43 CNY/ 1,000,000 token |
| 输出 | 全球 | 53.72 CNY/ 1,000,000 token |
不同地方写法可能不一样,列在这里方便你对上号。名字太模糊、认不准的不会公开。
按第三方评测机构 Artificial Analysis 的智能指数,只跟当前在售的模型排名,每个模型按它最强的推理档位算:前 15% 为旗舰,15%–40% 为高端,40%–70% 为中端,其余为入门。只比能力,不看价格。
科学难题、数学和没见过的新题,看它想得清不清楚。
从没见过的图形规律题,靠现场推理而不是背题。看它遇到新问题会不会举一反三。
数学家出的前沿数学题,题目不公开、难以刷分。做数学、算法、量化时看这项。
研究生水平的物理、化学、生物难题。拿它做研究、分析复杂问题时看这项。
普通人一眼能答对、模型却容易掉坑的常识题。看它日常对话靠不靠谱。
答得对不对、会不会编造,查资料和写正式内容时最要紧。
上百个学科专家出的最难考题。看它知识面有多深、多广。
简短的事实问答,答错或编造都扣分。拿它查资料、写要求准确的内容时看这项。
配上工具自己查资料、做长任务,适合交给它一整件事。标了「配工具」的成绩是模型加上评测方的工具和运行环境跑出来的,换一套工具结果会变,不算进上面的名次。
让模型自己上网查资料、综合整理并给出处。拿它做调研报告时看这项。
模型能独立做完多长时间的任务(按人类专家要花的分钟数算)。让它长时间自己干活时看这项。
厂商官方接口的实测中位数,看它回答快不快;不代表任何中转站线路的快慢。
厂商官方接口开始回答后,每秒能吐出多少 Token 的实测中位数。不代表中转站线路的快慢。
向厂商官方接口提问后,要等几秒才看到回答的第一个字(思考模型包括思考时间)的实测中位数。越短越好,不代表中转站线路。
这些评测停止更新、有成绩的模型太少或者和选购关系不大,成绩仅供参考,不影响上面的名次和用途筛选。
多语言代码编辑任务;结果包含 Aider 执行框架影响。
不再排行的原因:评测方已经很久没测新模型,排名反映不了现在的模型。
面向真实经济任务的产出质量比较;结果依赖任务执行配置。
不再排行的原因:有成绩的在售模型太少,排不成榜。
在真实电脑环境中完成跨应用任务;成绩取决于模型、Agent 和工具环境。
不再排行的原因:有成绩的在售模型太少,排不成榜。
在真实 GitHub 问题上修复代码;结果依赖 Agent 与工具链。
不再排行的原因:题目和答案已经流进模型训练数据,OpenAI 等厂商已停止采用这项成绩。
Epoch AI 把几十项前沿评测合成的一个能力指数,用来看模型整体有多强。
不再排行的原因:综合能力已改按 Artificial Analysis 智能指数排名(覆盖的在售模型多一倍);Epoch 综合指数留作第二来源参考。
竞赛数学里最难一档题目的正确率。
不再排行的原因:主流模型几乎都能做满分,已经分不出高低;评测方也已停止测新模型。
还没有人点评。用过的话,写下第一条真实体验,帮后来的人少踩坑。