o3 是 OpenAI 迄今为止发布的最先进的推理模型。它专为需要多步骤解决问题、分析思考和自主使用工具的任务而构建。与专注于文本生成的传统 LLM 不同，o3 融入了更长的内部思维链机制，使其能够分解复杂的查询并更有效地进行推理。o3 的计算能力是 o1 的 10 倍，它引入了“图像思维”，能够直接处理和推理视觉输入。这种多模态集成，加上其主动调用画布、浏览器搜索和文件分析等工具的能力，标志着从静态生成到主动解决问题的转变，使 o3 成为 OpenAI 模型阵容中最接近早期 AGI 能力的产品之一。
要了解有关 OpenAI 的 o3 模型及其功能和基准的更多信息，请查看我们有关 o3 和 o4-mini 的深度文章。现在，让我们来通过 6 项任务探索 o3 最新的能力水平如何。
任务 1：查找该位置
提示词： 这是哪里？请告诉我具体位置和地址。
输出：
点评：
o3 直接将照片中的文字翻译成英文，然后从网络上匹配出结果，这……
任务 2：破译手稿
提示词：我附上了手稿一页的图片。请分析它并告诉我更多有关它的信息。
Source: Holy Books
输出：
点评：
o3 很好地分析了手稿页面。它正确地认识到这是伏尼契手稿（沃伊尼奇这个译名就不太地道了）的一部分，并提供了有关文字、图画和历史的有用细节。答案条理清晰，使用了可靠的资料来源。然而，它还可以更清楚地说明哪些部分是猜测（如植物鉴定）而不是事实。
任务 3：创建一个游戏
提示词：创建一个简单的马里奥游戏。
输出：
点评：
试了无数遍，o3 创建的马里奥游戏都是不可执行的，只有一个红色的方块可以左右移动。如果能添加角色、平台和敌人等图形，再加上简单的控制，让人感觉更像一个真正的游戏，那么它的效果会更好。
任务 4：解决一个错误
在这项任务中，这个代码错误通常需要一个多小时才能解决。然后我将问题截图上传到 ChatGPT 进行分析。
提示词：我的代码文件出现了这个错误。请告诉我原因，并更新代码以解决这个问题。
输出：
点评：
o3 的回复清晰明确，可操作性强，准确诊断出了 WorksheetNotFound 错误。它列出了可能的原因（错别字、权限），并提供了切实可行的解决方案，建议手动验证工作表名称，并添加调试友好的代码来列出可用的工作表。该解决方案包括错误处理和日志记录，为今后的调试提供了强有力的支持。有用而简洁！
任务 5：陷阱问题
提示词：提供图画中所有人物的名单，以及他们所使用的颜色。
输出：
根据图中的信息：
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Nitika – 粉色
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Aayush – 蓝色
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Pankaj – 蓝色
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Harshit – 红色
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Himanshi – 绿色
点评：
完全失败！o3 产生了多出一个人的幻觉，尽管有清晰的视觉数据，但还是搞砸了所有的颜色分配。如果人工智能无法准确处理简单的标注图纸，那么“接近人工智能 ”的说法就值得怀疑了。
任务 6：SEO策略建议
提示词：我应该对这个文章 – https://www.wbolt.com/google-ai-studio.html 进行哪些修改，使其在关键词 “Google AI Studio” 的 SERP 排名中位居第一。
输出：
点评：
所提供的分析绝对是专家级的。它涵盖了页面搜索引擎优化、非页面搜索引擎优化、技术搜索引擎优化，甚至还有基本的用户界面改进。我将实施这些更改，并向大家汇报该分析是否有帮助。
小结
根据我对 o3 提示的测试，它显然比以前的 OpenAI 模型更有能力，尤其是在需要结构化推理的技术任务方面。虽然它在视觉解读方面偶尔仍会出现不一致的情况，但它在代码理解、逻辑处理和上下文响应生成方面的优势是显而易见的。对于开发人员和人工智能从业者来说，o3 是进行原型设计、调试和深入技术分析的可靠助手，也是向更自主的人工智能系统迈出的重要一步。
在上述 o3 提示中，你最喜欢哪一个？请在下面的评论区告诉我！
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