O3-Pro זמין – מה עכשיו?

כעת ניתן לבחור ב-O3-Pro ישירות בתוך ChatGPT אם אתם בתוכנית Pro או Team, או להשתמש בו דרך ה-API. זהו מודל חשיבה, מה שאומר שהוא לא בנוי לצ'אט. במקום למשוך אתכם לתוך שיחה, הוא מוביל את עצמו דרך שרשרת משימות כדי להגיע לפלט הנכון - ואתם יכולים לראות אותו עושה זאת. זה שונה מאוד ממודלים מבוססי צ'אט, שנועדו לעבור הלוך ושוב אתכם בזמן אמת. הייתם בוחרים ב-O3-Pro למשימות בסגנון מחקר - כאשר אתם צריכים שהמודל ישאל את עצמו את השאלות הקשות, לא יחכה שתשאלו אותן אחת אחת.

🗣️ מה החברה אומרת

OpenAI טוענת ש-O3-Pro היא כעת הפתרון המוביל שלהם בכל הנוגע לחשיבה מעמיקה. במילים שלהם, היא עולה על כל דבר אחר שבדקו, במיוחד במתמטיקה, חינוך, תכנות, עסקים וכתיבה.

"בהערכות מומחים, סוקרים מעדיפים באופן עקבי את o3‑pro על פני o3 בכל קטגוריה שנבדקה ובמיוחד בתחומים מרכזיים כמו מדע, חינוך, תכנות, עסקים ועזרה בכתיבה."
- בלוג OpenAI

אפילו סם אלטמן לא האמין כמה טוב זה ביצע בהתחלה:

"לא האמנתי לשיעורי הניצחון ביחס ל-o3 בפעם הראשונה שראיתי אותם."
- סם אלטמן, מנכ"ל

זוהי OpenAI שמציירה קו ברור בין "שיחה אגבית" ל"חשיבה רצינית".

🧠 מה זה אומר (במילים אנושיות)

כעת ניתן לבחור ב-O3-Pro ישירות בתוך ChatGPT אם אתם בתוכנית Pro או Team, או להשתמש בו דרך ה-API. זהו מודל חשיבה, מה שאומר שהוא לא בנוי לצ'אט. במקום למשוך אתכם לתוך שיחה, הוא מוביל את עצמו דרך שרשרת משימות כדי להגיע לפלט הנכון - ואתם יכולים לראות אותו עושה זאת. זה שונה מאוד ממודלים מבוססי צ'אט, שנועדו לעבור הלוך ושוב אתכם בזמן אמת. הייתם בוחרים ב-O3-Pro למשימות בסגנון מחקר - כאשר אתם צריכים שהמודל ישאל את עצמו את השאלות הקשות, לא יחכה שתשאלו אותן אחת אחת.

בואו נחבר את הנקודות

היה הרבה רעש סביב ההשקה הזו - אבל לא הרבה בהירות. "מהיר", "חכם", "דור הבא" - שמענו הכל. אבל כשצריך להבין מה דגם כמו O3-Pro באמת עושה, מידע הוא הכל. אז בואו נפרק את זה.

🧠 מהו מודל חשיבה

כאשר משימה מורכבת מדי לביצוע שיחה אחת בכל פעם, הנמקה היא המודל שלך.

מודלים של צ'אט בנויים כדי לדבר איתך הלוך ושוב - לשאול, להגיב, להתאים. אבל יש בעיות שדורשות יותר מזה. הן דורשות מודל שיכול לחשוב בעצמו, לא לחכות שתפרט כל שלב.

מודל חשיבה מפרק את המשימה באופן פנימי. הוא שואל את עצמו את שאלות ההמשך. הוא עובר על ההיגיון, בודק את המבנה, ורק אז נותן לך את התוצאה. אתה לא חלק מהתהליך - אתה מקבל את התוצאה שלו.

זו הסיבה שזה מרגיש איטי יותר. כי זה לא צ'אט. זה פותר.

💻 מה המשמעות של זה עבור מפתחים

כשמשתמשים במודל של צד שלישי דרך ממשק API, שמים בידיים שלו משימות אמיתיות - ולפעמים גם השלכות אמיתיות. לכן דיוק חשוב.

O3-Pro נותן לך יותר מזה.

זה לא נועד לקיים שיחה אגבית. זה בנוי לחשוב על משימות מורכבות, כך שלא תצטרכו לכתוב כל שלב בתסריט. זה אומר פחות בדיקות בטיחות, פחות תיקוני לוגיקה ופחות רגעים של "האם זה באמת עבד נכון?"

אם אכפת לכם לקבל את התשובה הנכונה בפעם הראשונה - במיוחד בתהליכי עבודה קריטיים - מודל זה לא רק משפר את ה-Stack שלכם. הוא מקל על חייכם.

✅ מקרי שימוש המתאימים יותר ל-O3-Pro

הנה 10 דוגמאות בהן O3-Pro מתאים יותר ממודלים סטנדרטיים של צ'אט:

1. ביקורת על מסמך מדיניות בן 100 עמודים לאיתור סתירות

2. סקירת קוד לאיתור שגיאות לוגיות בקבצים מרובים

3. בניית מודל פיננסי עם תלות מרובות

4. מחקר נושא וסיכומו לנקודות מובנות

5. ניפוי באגים בצינור למידת מכונה שלב אחר שלב

6. ניסוח מסמך אסטרטגיה ברמת הדירקטוריון

7. הערכת התאמת מוצר-שוק על פני מערכי נתונים

8. כתיבת תשובות בסגנון אקדמי עם מקורות

9. השוואה בין מסגרות רגולטוריות מרובות במדינות שונות

10. יצירת עצי החלטה שלב אחר שלב עבור לוגיקה עסקית

📊 השוואה: איך O3-Pro משתווה?

כדי להבין את ערכו, אי אפשר להסתכל עליו לבד. השוואה שלו לדגמים אחרים מהשורה הראשונה נותנת הקשר.

למה מבוכה = בינונית?
הוא מצוין במציאת עובדות ובסיכום שלהן, אבל הוא לא בונה שרשרת לוגית משלו. הוא מהיר ומועיל - אבל לא אדם בעל חשיבה מעמיקה.

📌 שורה תחתונה

• מְחִיר:
  O3-Pro: 20 דולר נכנסים / 80 דולר יוצאים לכל מיליון טוקנים (היו 150 דולר / 600 דולר)
  דגם בסיסי של O3: 2 דולר כניסה / 8 דולר יציאה (היה 10 דולר / 40 דולר)

• גִישָׁה:
  זמין כעת ב-ChatGPT (Pro + Team) ובאמצעות API

• מידע נוסף:
  https://help.openai.com/en/articles/9624314-model-release-notes

❄️ לעצור את כת הבינה המלאכותית - על ידי גישה מעמיקה

פרספקטיבה של צוות האור הקפוא

הפיכת O3-Pro לזמין ליותר אנשים היא מסוג המהלכים שהיינו רוצים לראות יותר. זה נותן לאנשים אפשרויות. והורדת המחיר? כך לוקחים אלגוריתם חדש ומשופר והופכים אותו לזמין בפועל - לא בתיאוריה, אלא בפועל.

מה שבולט לנו הוא איך הניסיון של שימוש במודלים קודמים ממשיך להופיע בפיתוח הדור הבא. נראה ש-OpenAI לקחה את מה שהיא לומדת מאיתנו באמצעות המודולים - איך אנחנו משתמשים בהם, איך אנחנו מטילים ספק בהם, איך אנחנו מאתגרים אותם (או שלא 🙂) - והפכה את זה לתכונות שכולנו נהנים מהן. זה לא קסם. זה ידע שהפך לעיצוב.

אבל בואו לא נדלג על האמת הפשוטה שמתחת לכל זה:
התקדמות בבינה מלאכותית תמיד מסתכמת בשני דברים.

תַשׁתִית.
כאשר דגם חדש יוצא לראשונה, הוא בדרך כלל מגיע עמוס במעבדים גרפיים (GPU) ובתמיכה מרובה בקצה האחורי - מספיק כדי להתמודד עם קנה מידה ולחץ בזמן שהוא עדיין בתהליך הלמידה. לאחר מכן, לאט לאט, מופיעה גרסה משופרת חדשה. פחות מעבדים גרפיים, תשתית קלה יותר, ופתאום יותר אנשים יכולים להשתמש בו.
איך? ובכן... כנראה שאנחנו לא מתוחכמים כמו שציפינו בהתחלה. 😅
אולי אנחנו לא שואלים שאלות קשות מספיק. או שאולי אנחנו לא סומכים על המודל שישאל אותן בעצמו. בחרו את הגרסה שמרגישה לכם נכונה.
כך או כך, תשתית אינה רק עלות - היא זו שמניעה את האבולוציה. מה שאנחנו עושים עם המודלים האלה מזין את הדור הבא. כך עובדת הקידמה בפועל.

זֵכֶר.
גם זו תשתית - רק עם מטרה שונה. לא לביצועים, אלא לנוכחות. לזכור מי אנחנו, על מה דיברנו, ומה אנחנו מעדיפים.
וכן, בכל פעם שעולה נושא הזיכרון, כך עולה גם הדיון על פרטיות. אבל בואו נהיה כנים - גם זיכרון תומך בפריון. האחד לא בא בלי השני.

כשאתם נותנים עדיפות לביצועי המודל - כמשתמש או כמפתח - אתם גם נותנים עדיפות למה שנזכור. מה שנשמר. ומה ישתפר בפעם הבאה.

לזכור את זה לא הורס את הכיף. זה שומר על השיחה אמיתית.
זה עוזר לך למצוא את האיזון - בין מה שאנחנו מוותרים עליו, לבין מה שאנחנו מרוויחים.

בשביל זה אנחנו כאן, בדיוק כמו שאנו רוצים שתהיה לנו אבולוציה.

כולנו בעד הגרסה החדשה הזו. גישה רבה יותר, כלים טובים יותר, מחיר נמוך יותר - זה ניצחון.

אבל כמו כל דבר אחר, אנחנו לא כאן כדי להחליט בשבילך. אתה - המטרות שלך, הצרכים שלך, המציאות שלך - תחליט אם זה בשבילך.

אנחנו רק מקווים שעזרנו על ידי הצעת נקודת מבט מאוזנת, ואולי נתנו לכם כמה דברים חדשים לחשוב עליהם.

יש לכם שאלות נוספות? בואו למצוא אותנו. נשמח לעזור.