OpenAI o3 mini

OpenAI o3-mini ist das kompakte und kostengünstigste Modell der o-Serie, entwickelt als Ersatz für o1-mini mit höherer Leistung, geringerer Latenz und Unterstützung neuer Funktionen wie Websuche und Bildanalyse. Das Modell wurde am 31.01.2025 veröffentlicht und ist sowohl in ChatGPT als auch in der API integriert.

o3-mini konzentriert sich auf STEM-Schlussfolgerungen (Wissenschaft, Technologie, Ingenieurwesen, Mathematik) wie Programmierung, Mathematik und Wissenschaft und unterstützt dank seiner hohen Geschwindigkeit und Kosteneffizienz Echtzeitanwendungen.

Laut OpenAI bietet o3 mini hohe Intelligenz bei Kosten und Latenz vergleichbar mit o1-mini, verbessert jedoch die Geschwindigkeit und Genauigkeit in A/B-Tests um 24 %.

Hervorstechende Merkmale von OpenAI o3 mini

Kettenlogik-Schlussfolgerung mit flexiblem Nivea

Schlussfolgerungsfähigkeit:

o3-mini verwendet Verstärkungslernen (reinforcement learning), um Kettenlogik Schlussfolgerungen (chain-of-thought reasoning) ähnlich wie o1 durchzuführen, mit drei Schlussfolgerungsniveaus: niedrig, mittel und hoch. Nutzer können das Niveau über die ChatGPT-Oberfläche oder API anpassen.

  • Niedrig: Geeignet für einfache Fragen, schnelle Antworten oder kurzen Code.
  • Mittel: Für moderate Mathematik- oder Programmieraufgaben.
  • Hoch: Optimiert für komplexe Probleme wie wissenschaftliche Analysen oder umfangreiche Fehlersuche im Code.Beispiel: Bei der Lösung der Gleichung „Finde die Lösungen von x³ – 6x² + 11x – 6 = 0“ zerlegt o3-mini auf hohem Niveau das Problem, prüft Lösungen (x = 1, 2, 3) und erklärt jeden Schritt.Leistung bei Schlussfolgerungen:

    Laut OpenAI ist o3-mini 24 % schneller und genauer als o1-mini bei A/B-Tests.

    Hohe Leistung bei STEM-Tests:

  • AIME (Mathematik): Deutliche Verbesserung gegenüber o1-mini, aber nicht so gut wie o3.
  • Codeforces (Programmierung): Höhere Rangfolge als o1-mini.
  • GPQA (Wissenschaft): Nahe an Doktoratsniveau, besonders stark in Physik, Chemie, Biologie.
  • Artificial Analysis Quality Index: Erreicht 89, gleichauf mit DeepSeek R1 und nur leicht unter o1 laut einem Beitrag auf X.

Geschwindigkeit und Effizienz

Antwortzeit:
Geringere Latenz als o1-mini, erste Token-Rückgabe ca. 2,5 Sekunden schneller (ca. 7,7 Sekunden im Durchschnitt für Standardaufgaben).
Ideal für Echtzeitanwendungen wie Kundenservice-Chatbots oder virtuelle Assistenten.

Leistung auf schwacher Hardware:
Durch die kompakte Größe (geschätzt unter 10 Milliarden Parameter) optimiert für den Einsatz auf ressourcenbeschränkten Geräten wie Smartphones oder IoT-Geräten.

Geschwindigkeitsbegrenzung 
Höhere Ratenlimits als o1-mini, ermöglicht mehr Anfragen pro Stunde, besonders nützlich für Unternehmensanwendungen.

Großes Kontextfenster

Kontextkapazität:
Unterstützt 200K Token (entspricht ca. 400.000 Wörtern oder 600–800 Buchseiten), gleichauf mit o1 und o3, größer als GPT-4o (128K Token), aber kleiner als GPT-4.1 Mini (1M Token).
Ermöglicht Verarbeitung langer Dokumente, großen Quellcodes oder längerer Dialoge ohne Kontextverlust.

Verständnis langer Kontexte:
Trainiert, um sich auf wichtige Informationen zu konzentrieren und Störungen bei langen Kontexten zu minimieren. Beispiel: Analyse eines 500-seitigen Rechtsvertrags oder Verarbeitung von Quellcode eines großen Projekts.

2.4. Multimodale Fähigkeiten

Bildverarbeitung (Vision):
Unterstützt Bildanalyse über API, einschließlich Aufgaben wie Dokumenten-VQA, Beleglesen, Objektezählung und Diagrammanalyse.
Beispiel: Extraktion von Informationen aus einem Beleg (Gesamtbetrag, Kaufdatum) oder Analyse eines technischen Diagramms.Leistung bei MathVista (mathematische Bildanalyse) liegt bei 57 %, Verbesserung gegenüber o1-mini.

Einschränkungen:

Keine Bildgenerierung, im Gegensatz zu GPT-4o (integriertes DALL·E 3).
Keine Unterstützung für Audio oder Video, Eingaben beschränken sich auf Text und Bilder.
Websuche:

Integrierte Websuche als frühes Prototyp-Feature, erlaubt Antworten auf Fragen mit Echtzeit-Informationen aus vertrauenswürdigen Webquellen. Aktivierung durch Search + Reason in ChatGPT.

Beispiel: Antwort auf „Wie ist das Wetter heute in Hanoi?“ mit Ergebnissen aus aktuellen Webquellen.

Unterstützung für Datenanalyse

Python-basierte Datenanalyse:

Unterstützt das Ausführen von Python-Code für Aufgaben wie Regression, Datenvisualisierung oder Szenariosimulationen.
Beispiel: Durchführung einer linearen Regression mit Testdaten oder Erstellung eines Umsatzdiagramms aus einer CSV-Datenmenge.

Anwendung:
Ideal für Unternehmen, die Geschäftsdaten analysieren, oder Forscher, die wissenschaftliche Daten visualisieren möchten.

Sicherheit und Ethik

Sicherheitsmaßnahmen:

Bewertet durch Red-Teaming und Preparedness-Evaluierungen, übertrifft GPT-4o bei Sicherheitstests und Schutz vor Jailbreaking.
Verwendet Instruktionshierarchie, um Missbrauch der Modelle zu verhindern.
Von über 70 Experten für Sozialpsychologie und Fehlinformation geprüft, um ethische Standards sicherzustellen.

Systemkarte:

OpenAI veröffentlichte die Systemkarte für o3-mini am 16.04.2025, transparent zu Risiken und Gegenmaßnahmen.
Autonomierisiken:

Ein Beitrag auf X bezeichnet o3-mini als „medium risk“ bezüglich Autonomie bei Sicherheitstests, erstmals bei OpenAI-Modellen. Diese Information ist noch nicht offiziell bestätigt und bedarf sorgfältiger Prüfung.

Inhaltsfilter:

Blockiert schädliche Inhalte wie Hassrede, Pornografie oder Fehlinformationen, gewährleistet sichere Nutzung im großen Maßstab.

Kosten und Zugangswege

Kosten:

ChatGPT:

Kostenloses Paket: Ca. 10–20 Anfragen/Woche, aktiviert über Reason- oder Search + Reason-Button.

Plus-Paket (20 $/Monat), Pro, Team: Unbegrenzter Zugriff auf o3-mini mit dreifacher Geschwindigkeit von o1-mini.

Enterprise/Edu: Zugriff ab April 2025 mit individuell angepassten Kosten.
API:
Preis: 0,55 USD pro 1 Mio. Eingabe-Token, 4,40 USD pro 1 Mio. Ausgabe-Token, deutlich günstiger als andere Modelle wie o1.
Batch-API reduziert Kosten um weitere 50 %.

Zugangsweise:

ChatGPT: Anmeldung unter chat.openai.com oder über ChatGPT-App (iOS/Android), Auswahl von o3-mini im Menü. Websuche durch Search + Reason aktivierbar.

API: Nutzung über OpenAI Playground oder Integration via Chat Completions API, Assistants API. Beispiel: API-Anfragen für Datenanalyse oder Informationsentnahme aus Bildern.

Microsoft Azure: Zugriff über Azure OpenAI Service seit dem 31.01.2025.

Effektive Prompt ChatGPT Erstellung:

Präzise und klar: Beispiel „Schreibe Python-Code zur Erstellung eines Umsatzdiagramms aus CSV mit detaillierten Schritten“ statt „Erstelle Diagramm“.

Kurz und bündig: o3-mini arbeitet gut mit kurzen Prompts, die integrierte Schlussfolgerungsfähigkeit analysiert automatisch.

Ergebniskontrolle: Immer cross-checken, besonders bei Websuche-Ergebnissen oder sensiblen wissenschaftlichen Daten.