A DeepSeek által kifejlesztett R1 modell megjelenésére gyorsan reagált az OpenAI, és bevezette az o3-mini sorozatot – az alap o3-mini és o3-mini-high verziókat. Ebben a cikkben bemutatom az o3-mini modell fő jellemzőit, összehasonlítom a DeepSeek R1 modellel, és megnézzük, mikor melyik modell használata érdemes.
Mi az a o3-mini?
Az o3-mini egy kompakt, logikai problémamegoldásra optimalizált modell, amelyet olyan feladatokra fejlesztettek, mint a kódolás, matematika vagy tudományos kérdések. Az alábbi főbb tulajdonságok jellemzik:
- Teljesítmény és költséghatékonyság: A modell úgy lett kialakítva, hogy az ár-érték arány optimális legyen, így széles körben elérhető.
- Rugalmas működés: Az o3-mini többféle logikai gondolkodási szintet támogat (alacsony, közepes, magas), ezáltal könnyen alkalmazkodik a felhasználók igényeihez.
- Integráció: Az OpenAI ChatGPT platformján és API-n keresztül érhető el, így mind az oktatási, mind az üzleti felhasználók számára kényelmesen használható.
Mikor melyik o3 modellt érdemes használni?
Az ChatGPT-n belül az o3-mini két változata közül a választás a feladat bonyolultságától függ:
- o3-mini
- Ideális mindennapi feladatokra, például oktatási támogatásra, ügyfélszolgálatra vagy egyszerű kódolási kihívásokra.
- o3-mini-high
- Bonyolultabb feladatokra ajánlott, ahol a nagyobb pontosság és részletes elemzés elengedhetetlen, például fejlett kutatási munkákhoz vagy összetett kódolási problémákhoz.
Mi a különbség az OpenAI o3-mini és Deepseek R1 között?
Az alábbi összehasonlítás segít megérteni a két modell főbb jellemzőit:
- Architektúra:
- Az o3-mini egy sűrű transzformátoros modell, míg a DeepSeek R1 egy Mixture-of-Experts (MoE) architektúrát alkalmaz.
- Logikai gondolkodás:
- Az o3-mini kiemelkedik a strukturált gondolkodást igénylő feladatokban (például kódolás és matematika), míg a DeepSeek R1 kreatív problémamegoldásban erős.
- Költséghatékonyság:
- Az o3-mini ára magasabb, de a teljesítmény és a pontosság miatt ideális választás bizonyos feladatokra. Ezzel szemben a DeepSeek R1 sokkal megfizethetőbb, de korlátozottabb a precíziós feladatokban.
- Sebesség és kontextus:
- Az o3-mini akár 24%-kal gyorsabb, és nagyobb, akár 200 ezer tokenes kontextusablakkal dolgozik, míg a DeepSeek R1 kisebb, 128 ezer tokenes kontextusablakkal működik.
- Nyílt forráskód vs. zárt rendszer:
- Az o3-mini zárt rendszer, ami korlátozhatja a fejlesztői testreszabást, míg a DeepSeek R1 nyílt forráskódú, így a közösség szélesebb körben fejlesztheti és módosíthatja.
Saját tesztelésem
Kipróbáltam az o3 modelleket többféle feladatban, röviden összefoglalom az első tapasztalataimat. Ami nagyon érdekes számomra, hogy ezek a modellek leírják a gondolatmenetüket, tehát látom hogy a promptom alapján hogyan próbálják megoldani a feladatot. Ez sokat segít nekem az utasításaim finomításában is, mert látom, hogy mi az, ami esetleg félrevitte az AI-t.
Először egy épp aktuális WordPress kódolási feladatban teszteltem, éppen frissítenem kellett egy Woocommerce php file-t, megadtam neki a két kódot és kértem, hogy hasonlítsa össze őket és magyarázza is el nekem a változásokat, illetve utána közösen módosítottuk is a file-t. Nagyon jó vele együtt dolgozni, villámgyors és pontos. Ezután néhány kisebb kódolási feladatra is megkértem, és bámulatosan gyorsan dolgozott, figyelembe vette a tudásszintemet is, tényleg öröm volt vele a munka.
Ezután szövegírásban és marketingstratégia tervezésében is teszteltem. Nekem a szövegírás nem ment vele annyira hatékonyan, mint a GPT4-el, de lehet, hogy ez csak gyakorlás kérdése. Viszont a stratégia felépítésében ezerszer jobb volt, mint a régi modellek, hozott be új ötleteket is, és nagyon logikusan felépítette az egész rendszert.
Elérhetőség és hozzáférés
Az OpenAI o3-mini modelljei nemcsak az OpenAI ChatGPT platformján, hanem a Perplexity PRO rendszerében is elérhetőek. Ez lehetővé teszi, hogy egyetlen felületen dolgozzunk, ahol gyorsan és egyszerűen válthatunk a különböző modellek között. Az integráció megkönnyíti a mindennapi munkát, hiszen így nem kell különböző rendszerekkel bajlódni, ha éppen strukturált vagy kreatív megoldásokra van szükség.
ChatGPT-n belül elérhető az o3-mini és az o3-mini-high:
- o3-mini modellek:
- Az ingyenes felhasználók számára az alap o3-mini modell választható a „Reason” opció segítségével.
- A prémium felhasználók (Plus, Team, Pro) számára pedig elérhető az o3-mini-high változat, mely kiterjesztett használati korlátokkal rendelkezik.
A DeepSeek R1 pedig önállóan is elérhető ingyenesen, bár használatával kapcsolatban komoly adatvédelmi aggályok is felmerülnek, erről egy részletes cikket itt olvashatsz: A DeepSeek berobbanása: Az AI világ új sztárja
Összességében úgy vélem, az OpenAI o3-mini sorozata egy erős választás a DeepSeek R1 megjelenése utáni versenyben. A modell fő erősségei – a gyorsaság, a precíziós képesség és a nagy kontextusablak – miatt számomra az o3-mini ideális eszköz a strukturált feladatok megoldásához, még ha a DeepSeek R1 kreatív problémamegoldása és nyílt forráskódú jellege is vonzó lehet bizonyos esetekben. Mindkét modell elérhető a Perplexity rendszerében, így könnyedén megtalálhatod a számodra legmegfelelőbb megoldást, legyen szó egyszerű vagy összetett feladatokról.
Gyakran ismételt kérdések
Mi az az o3-mini?
Az o3-mini egy kompakt, logikai problémamegoldásra optimalizált AI modell, amely kiválóan alkalmas strukturált feladatok, például kódolás, matematika és tudományos kérdések megoldására.
Miben különbözik az o3-mini-high az alap o3-mini modelltől?
Az o3-mini-high nagyobb pontosságot és részletesebb elemzést kínál, ami különösen bonyolultabb, összetettebb feladatok esetén hasznos, bár több feldolgozási időt igényel.
Mi a fő különbség az OpenAI o3-mini és a DeepSeek R1 között?
Az o3-mini a strukturált feladatokban erős, gyors és integrált megoldást nyújt, míg a DeepSeek R1 kreatív problémamegoldásban, költséghatékonyságban és nyílt forráskódú fejlesztési lehetőségekben mutat előnyöket.
Hol érhetők el az o3 modellek?
Mind az OpenAI ChatGPT platformján, mind a Perplexity rendszerében elérhetők, így könnyen váltogathatsz a két modell között az aktuális feladat igényeinek megfelelően.
