OpenAI 的 o3 和 o4-mini：彻底改变多模态推理

OpenAI 的 o3 和 o4-mini 不仅仅是下一代模型——它们标志着多模式推理向前迈出的一大步。

这些新模型是为多模式推理而构建的，这意味着它们可以理解和处理不同类型的数据（如文本、图像等）来解决复杂的问题。

OpenAI 的 o3 在应对严峻挑战时可以连续调用多达 600 次工具，这表明人工智能推理能力已经取得了长足的进步。

o3 和 o4-mini 更令人印象深刻的是它们的效率。 

它们不仅性能更佳，而且速度更快、成本更低。 

自 GPT-4 以来，OpenAI 已将每个代币的价格降低了 95%，使强大的人工智能更容易在现实世界中使用。

在这篇博客中，你会发现：

• o3 和 o4-mini 为何如此强大和高效
• 这些模型如何使用工具调用来处理复杂任务
• 以及如何使用 AWS 上的生成式 AI 构建上下文感知的多模态推理应用程序
  

如果您想了解什么是新的、什么是可能的、以及如何利用这些工具来产生现实世界的影响，那么这个博客适合您。

什么是多模态推理？

多模态推理是人工智能系统同时理解和处理多种类型数据（如文本、图像、音频和视频）的能力，因此它可以做出更智能、更准确的决策。

让我们通过一个例子来理解这一点。 

想象一下，您正在尝试理解一个故事——但您不仅可以阅读它，还可以看图片、听声音，甚至看一段短片。 

所有这些不同类型的信息可以帮助您更好地理解故事，对吗？

这正是 多模态推理 就是全部。

人工智能不仅仅查看一种数据（例如文本），而是学会同时理解和连接多种类型的数据，例如文本、图像、音频甚至视频。

为什么这很重要？ 

因为在现实世界中，我们不会只使用一种格式进行交流。 

• 我们说话
• 我们写
• 我们分享照片、视频、语音笔记——为了让人工智能真正帮助我们，它需要将所有这些结合起来理解。

通过多模态推理，人工智能可以做到以下事情：

• 看一张图片并描述其中发生的事情
• 阅读文档并分析其中显示的图表
• 观看视频并回答相关问题
  

这是人工智能在变得更有帮助、更像人类、更有能力处理现实世界任务方面迈出的一大步。

OpenAI 的 o3 及其在多模态推理中的作用

您可能听说过 OpenAI 的 o3 和 o4-mini 被称为“推理模型”。 

这意味着什么？ 

可以这样想：

这些模型不会立即给出答案。 

他们会思考，就像人们解决棘手问题时一样。 

• 他们停下来
• 权衡选择
• 然后用更周到、更准确的语言来回应。

他们擅长什么：

• 解决多步骤或分层问题
• 回答需要大量研究或深入探讨的问题
• 集思广益，提出新颖、有创意的想法

有什么变化？

OpenAI 正在逐步淘汰 o1 和 o1 pro 等旧型号（如果您采用 $200/月 Pro 计划）。 

它们正在被 o3 取代，o3 现在是 OpenAI 发布的最为智能的模型之一。 

它带来了更先进的推理技能，可以更好地处理复杂的任务。

性能方面：

• o3 比 o1 和 o3-mini 更智能、功能更强大。
• 但在编码基准测试中，o4-mini 拔得头筹——得分 2719，跻身全球前 200 名编码员之列。
• 在多模态推理（解释文本、图像等）中，o3 的得分为 82%，略高于 o4-mini 的 81%。 

Openai 的 o3 和 o4-mini 定价：

因此，根据您的任务，任何一个都可能更好。

真实案例：o3 的实际应用

假设你正在和 o3 聊天，并且启用了记忆功能（你可以在设置中打开）。现在，它会记住你们之前的对话。

以下是 技能飞跃人工智能 已测试： 

他们问 o3：“根据您对我的了解，您能否分享一些我感兴趣的新闻？”

而 o3 确实做到了这一点。 

它：

• 用记忆回忆过去的聊天
• 搜索当前新闻
• 应用推理来了解用户可能喜欢什么
  

然后它解释了其理由：
“我之所以选择这个话题，是因为我们过去的聊天大多是关于人工智能和内容创作的，而这正是你感兴趣的。”

你猜怎么着？Skill Leap AI 证实——ChatGPT 非常了解他们。

了解 o4-mini：轻巧却强大

让我们来谈谈 o4-mini——OpenAI 最新的推理模型，它虽小但功能强大。

如果说 o3 是深思熟虑者，那么 o4-mini 就是速度型选手。 

它旨在为您提供快速、明智的答案，而不会跳过推理部分。 

可以将其视为当您需要快速、准确的答复时所调用的模型。

o4-mini 的额外功能

与 o3 一样，o4-mini 可以使用所有酷炫的工具：

• 它可以在需要时搜索网络
• 它使用记忆来回忆你之前的聊天记录并个性化其回复
• 你可以上传文档或图片，它会对其进行分析
• 需要图片吗？它可以生成一张
• 擅长视觉推理、数学和代码

现实世界的例子：它到底有多智能？

测试 1：预测题
Skill Leap AI 询问 o4-mini：

“请预测2025年6月中美之间的关税水平。用2-3句话给出明确的答案。”

o4-mini 没有进行随意猜测，而是脚踏实地，表示如果没有任何新协议，关税可能会维持在目前的 145%。

→ 明智之举——它没有过度扩张或做出虚假声明。

测试 2：一道棘手的数学题

问题：一匹马的价格为 $50，一只鸡的价格为 $20，一只山羊的价格为 $40。你花了 $140 购买了 4 只动物。你买了什么？

→ o4-mini不仅解决了这个问题，还给出了两种可能的答案，实时展现了它的推理能力。

何时应使用 o4-mini 而不是 o3？

以下是 o4-mini 的亮点：

• 速度很重要——它比 o3 响应更快。
• 您随时随地 – 它重量轻，非常适合边缘部署。
• 您需要快速的逻辑或视觉分析——例如解决难题或分析图像。
• 你正在编码——它在代码生成和解决问题方面非常高效。

简而言之， o4-迷你 = 快速 + 智能 + 轻量

目前，它是编码、视觉任务和基于边缘的用例的最佳模型。

→ 如果您想要速度和可靠的推理，o4-mini 是您的首选。

AWS 上的生成式 AI：构建情境感知多模态推理应用程序

现在我们有了像 OpenAI 的 o3 和 o4-mini 这样强大的模型，下一个问题是——如何使用它们来构建智能应用程序？

这就是 AWS（亚马逊网络服务）的作用所在。

AWS 如何提供帮助

AWS 为您提供所需的基础设施、工具和云服务：

• 运行大型 AI 模型，例如 o3 和 o4-mini
• 存储和处理数据（文本、图像、音频等）
• 构建能够理解上下文的应用程序——例如用户想要什么、对话中发生了什么，或者图像中显示了什么
  
• 随着更多人使用你的应用，轻松扩展它们
  

让一切变得简单的 AWS 工具

以下是一些可帮助开发人员构建多模式推理应用程序的 AWS 工具和服务：

• Amazon SageMaker – 训练和部署机器学习模型
• AWS Lambda – 无需服务器即可自动运行代码
• Amazon S3 – 用于存储图像、音频和文档等文件
• Amazon API Gateway – 将您的应用程序连接到 AI 模型
• Amazon Bedrock – 使用 OpenAI 等提供商的基础模型
• EC2（弹性计算云）——用于在需要时运行繁重的工作负载
  

用例示例：智能医疗助理

假设一家医疗保健公司想要使用 AWS 上的 OpenAI o3 构建智能助手。

它的工作原理如下：

步骤1： 医生将患者的X光图像和症状上传到系统中。

第 2 步： 该应用程序（由 o3 提供支持）可以查看图像和文本并给出可能的诊断。

步骤3： AWS 负责处理所有繁重的工作——存储文件（S3）、运行模型（SageMaker）以及即时响应（Lambda + API Gateway）。

这是情境感知多模态推理的实际应用，这是通过将 OpenAI 的模型与 AWS 相结合而实现的。

为什么 OpenAI 的 o3 和 o4-mini 会改变游戏规则？

OpenAI 不仅更新了其模型，还推出了全新级别的智能。

o3 和 o4-mini 模型更加周到、更加准确，并且能够更好地解决实际问题。 

无论您是在编码、分析视觉效果、集思广益内容还是只是聊天，这些模型都可以以更像人类的方式思考问题。

让我们来分析一下：o3 与 o4-mini

特征	o3——更大、更聪明的模型	o4-mini – 快速、高效的多任务处理器
表现	擅长深度推理、复杂编码、科学和数学问题	超级快，轻松处理日常任务
视觉技能	擅长理解和分析图像、图形和图表	就其尺寸而言，视觉任务能力很强——快速且敏锐
准确性	使 20% 比旧款车型更少出现重大错误	对于轻量级模型来说非常可靠
速度	比 o4-mini 慢，但更周到、更彻底	最快的推理和实时响应模型
用例	非常适合研究密集、多步骤思考和详细项目	非常适合客户支持、大批量任务和快速周转
记忆与个性化	记住过去的聊天记录以提供更加个性化的答案	还利用记忆来保持回复的相关性和有效性
成本	高级型号——功能更强大但价格更高	更经济实惠且可扩展

他们都做得非常出色

• 更好的背景和记忆：他们记得以前的聊天记录，因此回复感觉更加个性化和连贯。
• 更自然的回复：对话感觉更顺畅、更人性化。
• 更好地遵循指示：您提出要求，他们得到答案，并减少来回沟通。
• 图像“思考”：上传草图、图表，甚至是模糊的白板——它们都能理解、分析，并帮助你解决问题。没错，甚至可以根据需要旋转或放大。

对企业和开发者的真正好处是什么

o3 和 o4-mini 取得巨大成功的原因如下：

• 开发人员可以调试代码、分析屏幕截图，甚至寻求系统设计方面的帮助
• 团队可以自动化更智能、更个性化的工作流程
• 营销人员和内容创作者可以利用能够“理解”上下文的人工智能，集思广益，提出更清晰的内容创意
• 借助 o4-mini 的高速推理，客户服务变得更快、更智能、更具可扩展性
  

OpenAI 的 o3 和 o4-mini 不仅更智能，而且更实用。
他们思考得更深入，理解得更透彻，适应得也更好。

无论您想通过 o3 进行深度思考，还是通过 o4-mini 获得快速、灵活的帮助，这些模型都在改变我们使用 AI 工作、创造和解决问题的方式。

智慧大脑，快速行动，实实在在的成果。

互联网对于这次新品发布有何评价？

经过大量真实用户评论和实际测试后，以下是人们对 OpenAI 的 o3、o4-mini 的评价，以及它们与 Gemini 2.5 或 Claude 等其他型号的比较。

o4-mini：擅长数学和编码（但这是它的主要功能）

把 o4-mini 想象成一个专注于算法、编码和解决技术问题的数学迷。

数学和编码：

O4-mini 是一只野兽，它有时会睡觉。 

o3 就像那个聪明的朋友，他什么都擅长——懂一点编码、一些历史，还能进行精彩的对话。

 用户说：

• 它更适合一般任务、创造力和混合主题推理
• 更有可能理解上下文密集或多层次的问题
• 有时会产生幻觉答案或自信地编造事情
  

底线：非常适合需要具有广泛理解力的人（而不仅仅是专家）完成的任务。

人们对 o4-mini 的评价：

• 它在现实世界的编程任务中表现出色
• 它为编码问题提供了深入、深思熟虑的解决方案
• 它“先思考后回答”，就像说话前先计划一样
  但…
• 它很难反复遵循指令
• 有时会跳过代码块或说“//你的代码片段在这里”
• 对于基本的编码任务，有些人仍然更喜欢 o3
  

简而言之：如果您需要一个专注的编码伙伴，o4-mini 是您的首选。 

但不要要求它为你写一首诗或解释一张设计图——它可能会达不到目的。

OpenAI 的 o3 与 o4-mini – 如何选择？

这里有一个简单的思考方法：

• 使用 o4-mini 完成数学密集型、基于逻辑或以编码为中心的任务
• 使用 o3 完成需要常识、广泛推理或创造力的任务
  

就像有人说的：

“o4-mini 就像一个数学特别棒的人，因为他没有其他爱好。o3 就像一个超级好奇的博学者，擅长很多事情。”

它们与其他型号相比如何？

• 对于许多用户来说，Gemini 2.5 在准确性和图表理解方面仍然胜过 o4-mini
• Claude 3.7 和 GPT-4 Omni（GPT-4o）等其他产品也被视为优秀的全能型产品

更大的图景：短短两个月内就取得了巨大的进步！

一些用户对人工智能模型的快速改进感到震惊。短短几个月内：

• 我们已经看到了多个“王者”，比如 Claude 3.7、Gemini 2.5，以及现在的 GPT-4-mini
• 人们梦想着人工智能能够自己进行研究、撰写论文，甚至帮助我们更接近AGI（通用人工智能）。

结论

OpenAI 的 o3 和 o4-mini 显然是人工智能领域的游戏规则改变者。 

从更清晰的语境理解到更快的响应时间，它们正在彻底改变多模态推理——帮助人工智能不仅理解单词，还能理解：

• 图片
• 图表
• 跨格式的复杂模式。 

无论您是构建长篇内容、解决难题还是分析视觉效果，这些模型都能发挥重要作用。

但真正的话题是这样的：
即使有了这些改进，它们仍然不是完美的。 

与他们的哥哥姐姐一样，o3 和 o4-mini 也会出现幻觉——这意味着他们有时会给出不真实的自信答案。 

所以不要懒惰。 

始终进行事实核查和交叉验证，并记住没有什么能比引导这一过程的深思熟虑的人类思维的力量更强。

随着我们不断前进，OpenAI 的 o3 等工具与 AWS 上生成式 AI 的可扩展性相结合，为大规模构建情境感知多模态推理应用程序打开了大门。 

现在是探索这些模型如何融入您的工作流程、平台或业务的最佳时机。

生成式人工智能的未来就在这里——它快速、直观且充满潜力。 

只要确保你比你所使用的技术更聪明即可。