Openai 再次震撼发布两款推理模型：o3（最强推理模型） 与 o4-mini（高效轻量模型）！这次更新不仅在推理能力上实现跨越式提升，还首次引入“图像思维”功能，让 AI 真正具备“看图思考”的能力！

OpenAI o3 模型特点

强大的推理能力：o3 是 OpenAI 目前最强大的推理模型，能够在编码、数学、科学、视觉感知等领域表现不错，刷新了包括 Codeforces、SWE-bench 和 MMMU 在内的多项基准测试记录。

多模态理解：首次将视觉信息整合到推理过程中，能够分析图像、图表和图形等视觉输入，帮助用户更高效地解决复杂的编程与视觉任务。

工具使用能力：可以智能地使用和组合 ChatGPT 中的每一个工具，包括搜索网络、分析上传的文件、生成图像等，以解决更复杂的问题。

适用场景：适合需要多方面分析和答案可能不明显的高级查询，例如复杂的编程任务、科学研究和商业咨询。

OpenAI o4-mini 模型特点

高效推理：o4-mini 是一个较小的模型，专注于快速、成本效益高的推理，尤其在数学、编码和视觉任务上表现出色。

高性价比：在 AIME 2024 和 2025 测试中取得了高分，配合 Python 解释器在 AIME 2025 测试中得分高达 99.5%。

高并发支持：由于其效率，o4-mini 支持比 o3 高得多的使用限制，适合高并发场景。

适用场景：适合需要快速响应的场景，例如实时数据分析、简单的编程辅助和日常问题解答。

o3 与 o4-mini 的区别

模型规模与性能

o3：是目前 OpenAI 最强大的推理模型，适合处理复杂的多方面问题，尤其在编码、数学、科学、视觉感知等领域表现卓越。它在多个基准测试中刷新了记录，例如在 Codeforces 中得分超过 2700 分。

o4-mini：是一个较小的模型，专注于快速、成本效益高的推理。它在数学、编码和视觉任务上表现出色，尤其在 AIME 2025 测试中配合 Python 解释器取得了 99.5% 的高分。

成本与效率

o3：推理成本较高，需要投入比 o1 多十倍的算力。

o4-mini：以高性价比著称，支持更高的使用限制，适合高并发场景。

适用场景

o3：适合需要深度分析和多方面推理的高级查询，比如复杂的编程任务、科学研究和商业咨询。

o4-mini：更适合需要快速响应的场景，例如实时数据分析、简单的编程辅助和日常问题解答。

o3 与 o4-mini 对比总结