會聊天的 AI，我們已經(jīng)見多了。能干實事的 AI，才剛剛開始登場。

昨晚，OpenAI 一口氣發(fā)布兩款新模型：o3和o4-mini，沒有等 GPT-5，沒有開發(fā)布會，更沒有宣傳大模型參數(shù)。它們的重點不是“更強”，而是“更能干”。

這次更新的信號很明確：AI，不再只是回答你，而是能理解問題 → 分析路徑 → 自選工具 → 自己動手。AI 正在從“陪聊型選手”，轉(zhuǎn)向“動手型搭子”。

GPT-5 沒來，但 OpenAI 先放出更關(guān)鍵的東西

原本，o3 是為 GPT-5 準備的旗艦?zāi)K。但面對開發(fā)者對“能解決問題的 AI”需求高漲，OpenAI 做了一個戰(zhàn)略決策：不等了，單發(fā)出場。

于是我們迎來了這組“雙子星”模型：

• o3：面向?qū)I(yè)場景的旗艦?zāi)Ｐ停评砟芰︼@著增強。

• o4-mini：輕量級版本，主打性價比，每百萬 tokens 僅 $1.10，遠低于 Claude 和 Gemini 等主流模型。

更關(guān)鍵的是，它們都秉持 OpenAI 近幾輪的核心思路：從語言模型，向任務(wù)代理模型進化。

真·能干活的 AI，到底長什么樣？

如果你想知道“動手型 AI”到底哪不一樣，可以看這些新特性：

-高級推理：不再死記硬背，而是像人一樣“邊想邊修”。通過強化學(xué)習(xí)優(yōu)化后的推理路徑更完整、可追溯，尤其在需要深度邏輯思維的任務(wù)上，性能相比前代 o1 有了顯著提升。

-看圖理解：不只是“看懂圖”，而是能將圖表、草圖、演示稿中的信息納入推理鏈路。這是 OpenAI 推理模型首次具備真正的圖像參與式理解能力。

你可以上傳圖片，例如白板筆記、圖表或模糊掃描件，模型不僅能分析、放大、旋轉(zhuǎn)圖像，還能基于圖中信息進行推理。在一次直播演示中，o3 成功解析了一張科學(xué)研究海報，通過瀏覽相關(guān)文獻、放大特定區(qū)域，推斷出圖像中未直接呈現(xiàn)的結(jié)論。

這類能力顯著增強了 AI 在教育、科研和技術(shù)分析等場景下的實用性。

- 自動選工具：不等你下指令，它能自行決定是要瀏覽網(wǎng)頁、執(zhí)行代碼、生成圖像，還是解釋文件——這是真正意義上的“任務(wù)代理”。

o3 與 o4-mini 首次具備了在 ChatGPT 中自主調(diào)用多個工具的能力，包括：網(wǎng)頁瀏覽、Python 代碼執(zhí)行、圖像處理與生成、文檔解析等

當你交代一個復(fù)雜任務(wù)時，模型可以根據(jù)上下文自行“組裝”解決路徑。例如，遇到編碼問題時，o3 能直接在 ChatGPT 的代碼畫布中編寫、執(zhí)行并調(diào)試 Python 腳本，大幅簡化開發(fā)者的工作流程。

-編程副駕：發(fā)布了本地工具 Codex CLI，直接在命令行里和你并肩寫代碼、調(diào) bug、跑腳本。

-成本大幅下降，高級模型不再高不可攀：如果說 o3 面向的是高階用戶，那 o4-mini 則是一次真正的“成本革命”。

它的 API 定價僅為每百萬輸入 token$1.10、輸出$4.40，相比 o3 的 10/40 美元，價格下降了近九成，同時也對 DeepSeek R1（0.14 / 2.19 美元）等性價比模型發(fā)起正面競爭。

從今年初的 o3-mini 起，OpenAI 就在試圖“把高級推理拉下神壇”。如今的 o4-mini，正是這場策略的延續(xù) ——讓開發(fā)者和普通用戶都能以低門檻接入高能力 AI。

?Kevin點評：別再問 AI 能做什么，要看它值不值得天天用。

這些能力的本質(zhì)，不是某項技術(shù)點的大爆發(fā)，而是整套系統(tǒng)向“任務(wù)代理協(xié)作系統(tǒng)”的方向邁出的一大步。

推理戰(zhàn)爭，已經(jīng)開打了

眼下，各家模型都在比“誰能干更多事”，但其實本質(zhì)都在卷一件事：推理能力到底能不能落地？

-DeepSeek靠 R1 拼性價比，吸開發(fā)者。

-Gemini把多模態(tài)和搜索生態(tài)打包說事。

-Meta押注開源，試圖全域覆蓋。

而 OpenAI 的組合打法很清晰：

一邊用 o3 占領(lǐng)高階場景，

一邊用 o4-mini 放低門檻爭取開發(fā)者和大眾用戶，

再搭配 Codex CLI 等工作流級工具，逐步筑起“閉環(huán)生態(tài)”。

而且官方還透露：后續(xù)將推出推理能力極強的開源模型。

?Kevin點評：它不是不告訴你答案，而是先判斷你為啥問。AI 的“人味”，從這一刻開始。

這是一次對“開源陣營”的正面宣戰(zhàn)，也是在為整個 AI 社群重新立標桿。

類人協(xié)作，成了新階段起點

在性能測試上，o3 和 o4-mini 也確實給出了不俗表現(xiàn)：

• 數(shù)學(xué) / 科學(xué)類推理測試，顯著優(yōu)于前代 GPT-4。

• GitHub 編程題準確率達 70%，超越 Claude 3.7。

• ARC-AGI 測試得分高達 87.5%，超過人類平均水平。

但更值得注意的是，它們的“行為模式”也發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化。

OpenAI 引入了新的“審慎對齊（Cautious Alignment）”機制——模型不再簡單“拒絕回答”，而是會評估你的意圖，判斷是否協(xié)助。更像一個“理性判斷的同事”，而不是“機械的客服”。

這固然更接近人類，但也開啟了一輪新問題：模型是否會“想太多”？開放性是否變差？黑箱風險是否加劇？

現(xiàn)在沒有標準答案，但可以確定的是——AI 的“參與感”正在增強。

最后說句現(xiàn)實的

不管你是程序員、教師、研究員，還是內(nèi)容創(chuàng)作者，這波更新都值得親測。

現(xiàn)在，o3 和 o4-mini 已全面開放，首次實現(xiàn)“強模型 + 低門檻”的雙重突破。

你可以通過 ChatGPT 使用（Plus、Pro 和 Team 用戶直接可選），也可以通過 API 接入開發(fā)，甚至免費用戶也能有限體驗 o3-mini，未來 o4-mini 也可能下放。

? Kevin點評：從“高價嘗鮮”到“低門檻上手”，這次模型升級真正打通了“能用”與“常用”之間的鴻溝。

比起 GPT-4 的“全能+高價”，o3 和 o4-mini 更明確地告訴你：

我能做什么、做得多好、你花多少錢。

這才是 AI 工具成為“日常搭子”的分水嶺，也是一場推理競賽的新起點。

你最近在用哪款 AI 模型？

你覺得 o3 和 o4-mini 夠“動手”了嗎？歡迎評論區(qū)聊聊你真實的使用感受。

本文由「AI 范兒」出品

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