OpenAI는 이전 GPT-4O의 이전 사용자 정의 버전에서 AI 모델 전원 연산자를 OpenAI의 O 시리즈 "추론"모델 중 하나 인 O3을 기반으로 한 모델로 업데이트했습니다. O3 연산자는 컴퓨터 사용을위한 추가 안전 데이터로 미세 조정되었으며 모델 의사 결정 경계를 가르치도록 설계된 안전 데이터 세트가 포함되었습니다.
OpenAI는 OpenAI O3 버전을 기반으로 새로운 컴퓨터 사용 에이전트 (CUA) 모델로 Chatgpt의 운영자를 업그레이드했습니다 새로운 모델을 사용하면 브라우저와 상호 작용할 때 운영자가 더욱 지속되고 정확 해져 전체 작업 성공률을 향상시킵니다. 또한 더 명확하고 철저한 더 나은 구조화 된 응답을 제공합니다.
OpenAi 에 따르면 , 새로운 CUA 모델은 업계에 비해 tron tron 버전에 대한 상대적 성능을 보여주었습니다
OpenAI는 GPT-4O 기반 모델을 O3 기반 버전으로 대체합니다.
에이전트 에 대한 큰 업그레이드에서 힌트를 힌트합니다.
- Sabatage (@sabatage) 2025 년 5 월 22 일
OpenAI는 OpenAI O3을 기반으로 한 버전으로 운영자의 기존 GPT-4O 기반 모델을 대체했지만 API 버전은 4O를 기반으로합니다. AI 회사는 또한 O3 운영자가 4O 버전에 사용 된 동일한 다층 안전 접근법을 사용한다고 주장했습니다.
그러나 O3 제품군의 다른 모델과 비교하여 O3 연산자는 확인 및 거부에 대한 모델 의사 결정 경계를 가르치기 위해 설계된 안전 데이터 세트를 포함하여 컴퓨터 사용을위한 추가 안전 데이터와 미세 조정되었습니다.
OpenAI는 특정 안전 평가에 대한 O3 운영자의 성능을 보여주는 기술 보고서를 발표했습니다. GPT-4O 운영자 모델과 비교할 때 O3 운영자는 "불법"활동을 수행하는 것을 거부하고 민감한 개인 데이터를 검색하고 "프롬프트 주입"으로 알려진 AI 공격 형태에 덜 민감한 것으로 나타났습니다.
"O3 운영자는 4O 버전의 연산자에 사용한 것과 동일한 다층 접근 방식을 사용합니다. O3 연산자는 O3의 코딩 기능을 상속하지만 코딩 환경이나 터미널에 대한 기본 액세스 권한이 없습니다."
AI 회사는 또한 새로운 O3 기반 모델이 표준 안전 평가를 거쳤으며 운영자는 전 세계적으로 ChatGpt Pro 사용자에게 연구 미리보기로 계속 사용할 수 있다고 밝혔다. 그러나이 업그레이드 된 모델은 Chatgpt의 운영자에서만 사용할 수있었습니다.
OpenAi의 O3 모델을 실행하는 Knoop 의심은 예상보다 비용이 많이 드는 것입니다.
지난주 ARC-AGI를 유지하고 관리하는 ARC Prize Foundation은 O3의 대략적인 컴퓨팅 비용을 업데이트했습니다. 이 조직은 원래 O3 High의 O3의 가장 실적이 좋은 구성이 단일 아크 -AGI 문제를 해결하는 데 약 3K 달러가 소요된다고 추정했습니다. 그러나 재단은 이제 비용이 이전에 추정 한 것보다 10 배 높을 수 있다고 생각합니다.
또한 OpenAi는 아직 O3를 가격으로 가격으로 가격으로 공개하지 않았지만 ARC Prize Foundation의 공동 창립자 중 하나 인 Mike Knoop은 O1-Pro 모델 가격이 합리적인 프록시이며 O3의 실제 비용을 면밀히 비교한다고 생각합니다. 그러나 그는 O3가 공식 가격이 발표 될 때까지 불확실성을 반영하기 위해 리더 보드의 미리보기로 계속 레이블을 지정할 것이라고 덧붙였다.
Arc Prize Foundation에 따르면, 모델이 사용하는 컴퓨팅 리소스의 양을 고려할 때 O3 최고치의 높은 가격은 문제가되지 않을 것입니다. O3 높은 172x 172X ARC-AGI를 다루기 위해 O3의 가장 낮은 컴퓨팅 구성 인 O3 낮은 컴퓨팅.
3 월 초부터 OpenAi가 기업 고객을 소개하는 것을 고려하고있는 고가의 계획에 대한 시작 되었습니다 이 정보는이 회사가 소프트웨어 개발자 에이전트와 같은 전문 AI“에이전트”에 대해 한 달에 최대 2 천만 달러를 청구 할 수 있다고보고했습니다.
그러나 일부 사람들은 Openai의 가장 비싼 모델조차도 전형적인 인간의 ContracTor 또는 직원이 지휘 할 때 비용이 많이들 것이라고 주장했지만 AI 연구원 Toby Ord는 모델이 효율적이지 않을 수 있다고 지적했습니다. 예를 들어, O3 High는 ARC-AGI의 각 작업마다 최고 점수를 달성하기 위해 1,024 개의 시도가 필요했습니다.
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