很强也很贵！OpenAI12天12场直播收官，官宣最新推理模型o3

  : 澎湃新闻

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　　OpenAI的12天12场直播收官，离AGI（artificial general Intelligence，通用人工智能）似乎又更近了一步。
　　当地时间12月20日，和网友猜测的一样，人工智能（AI）巨头OpenAI发布最新推理模型o3和o3-mini。前一天，OpenAI公司CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）就曾发文提到三个“o”暗示了o3的到来。
　　为何新模型跳过了o2直接命名o3？奥特曼表示是为了避免和英国电信运营商O2冲突，“按逻辑应该称为o2，但我们起名字的能力实在太糟了，只能把它称作o3”。
　　据介绍，在编码测试SWE-Bench Verified中，o3性能比o1高出22.8%；在Codeforces竞技编程中得分为2727分，相当于位列第175名的人类选手，甚至超过了OpenAI的首席科学家（2655分）；在数学竞赛AIME 2024和专家级科学问题基准测试GPQA Diamond中成绩都得到明显提升；而在令很多AI和数学家都束手无策的最难数学和推理挑战FrontierMath中，o3解决了25.2%的问题，其他模型均未超过2%。

　　o3在多个测试中得分都较上一代产品o1得到明显提升

　　FrontierMath测试结果
　　不过，o3和o3-mini并未正式发布，安全研究人员目前可以注册获取o3-mini的预览版，o3预览版也将在之后的某个时间推出，OpenAI没有给出具体时间。在直播的一开始，奥特曼也强调了此次并不是发布，只是宣布o3。他表示，计划在1月底发布o3-mini，然后再发布o3。
　　据外媒报道，AI安全测试人员发现，与传统的“非推理”模型相比，OpenAI此前发布的o1的推理能力使其试图欺骗人类用户的比例更高，同样，Meta、Anthropic和谷歌的领先模型也是如此。而o3试图欺骗用户的比例可能比它的前身更高。
　　OpenAI在博客中表示，正在使用一种新技术“慎重对齐”（deliberative alignment），来使o3等模型符合其安全原则。
　　通过OpenAI所谓的“私人思维链”，o3被训练成在做出反应之前先“思考”。可以对任务进行推理并提前规划，在较长时间内执行一系列动作，帮助找出解决方案。
　　在实践中，当收到一个提示时，o3会在做出反应之前暂停，考虑一些相关的提示，并沿途“解释”其推理过程。一段时间后，模型会总结出它认为最准确的答案。o3 的新功能是“调整”推理时间，可以设置为低、中或高计算量（即思考时间），计算时间越长，执行任务时的表现就越好。

　　与GPT-4o等大模型相比，o1模型在拒绝回答恶意越狱提示和不过度拒绝良性越狱提示方面都较为领先。
　　ARC-AGI（通用人工智能抽象与推理语料库）发起者、Keras（用Python编写的高级神经网络API）之父弗朗索瓦·肖莱（Francois Chollet）在o3发布后公布了一篇测试报告。
　　报告显示，o3在高计算量模式下获得了87.5%的分数，在低计算量模式下，性能是o1的三倍。成本方面，低计算量模式下，每个任务需要花费20美元，而在高计算量模式中每个任务需要数千美元。
　　肖莱表示：“它非常昂贵，但并不只是‘蛮干’──这些能力是全新的领域，需要科学界的认真关注。”

　　弗朗索瓦·肖莱对于o3不同计算模式的测试结果
　　肖莱认为，虽然o3给人留下了深刻印象，是迈向AGI的一个重要里程碑，但并不就是AGI，仍然有相当多非常简单的ARC-AGI-1的任务是o3无法解决的，同时还有迹象表明ARC-AGI-2对o3来说仍极具挑战性，“这表明在不涉及专业知识的情况下，创建对人类来说容易但对人工智能来说不可能的不饱和、有趣的基准仍然是可行的。当创建这样的测试变得完全不可能时，我们将拥有AGI”。
　　当然，ARC-AGI只是AI领域的重要基准之一，对AGI的定义只是其中之一。
　　肖莱称，主要需要解决的问题是o3背后技术的扩展瓶颈在哪。如果人类标注的CoT数据（Chain-of-Thought，思维链）是一个主要瓶颈，那么它的能力就会像大模型一样迅速达到顶峰（直到下一个架构出现）。如果唯一的瓶颈是测试时间搜索（Test-Time Search），那么未来我们将看到持续的扩展。
　　值得一提的是，除了OpenAI，各家AI公司近期也纷纷发布推理模型。
　　11月16日，月之暗面（Moonshot AI）Kimi推出新一代数学推理模型k0-math；11月20日，DeepSeek发布了首个推理模型DeepSeek-R1-Lite预览版。11月28日，阿里云通义团队发布全新AI推理模型QwQ-32B-Preview；在当地时间12月19日，谷歌发布首个推理模型Gemini 2.0 Flash Thinking。
　　英伟达CEO黄仁勋在10月的一次访谈中曾表达了对于推理的看好。他认为：“现在我们在后训练和推理阶段看到了扩展，预训练再也不被视为艰难，推理也变得复杂。推理方面即将因推理链的出现而大幅增长……这是一场智能生产的革命，推理的增长将达到亿倍的规模，这就像上学是为了将来在社会中有所贡献，训练模型很重要，但最终的目标是推理”。
　　月之暗面Kimi创始人杨植麟也在11月表示，推理的占比必然会远超训练，AI产品包括AI技术接下来的发展，很重要的能力就是更加深度的推理，能够把现在只是短链路的简单的问答，变成更长链路的组合式任务的操作。