- # why - # what - Release date:April 16, 2025 - [[context length 上下文长度]]: 20 万 - o3和 o1 的区别是 agency，灵活**使用很多工具**，真正的agentic model -  - 不仅仅是[[推理模型]]resoning model而是==agentic model== - only xxx cando: - gpt4.5 - o3 - 智商很高 150-160 - 仍然是[[RL 强化学习]]方面的扩展 - **[[Thinking with images]]** - 模型第一次可以直接将图像集成到[[思维链]]中。可以用 Python 调整图像，并对图像进行思考 - 搜索图片中的关键词 - 浏览网页 - **操作图片提取信息**（放大、缩小、剪裁等等）- 根据信息进行搜索 - 总结 - 白板照片、教科书、手绘图表等等。 - 降本增效了 - # how - **官方使用案例** - research math - *使用您内置的文献知识解决以下非常困难的数学问题：* - business - *我拥有一家精品连锁酒店，在里斯本、柏林和伦敦设有分店。我计划在 2026 年扩展到欧洲的一个新国家和亚洲的一个城市。哪些因素（例如旅游业增长、季节性入住率模式和当地经济指标）最能预测成功？我想走在潮流的前面，先于其他城市进入下一个热门城市。提取区域旅行数据、经济统计数据和酒店入住率;直观地分析趋势并推荐理想的扩张地点。* - science - *与前几代产品相比，电池技术的最新突破对电动汽车的续航里程、充电速度和采用率有什么影响？收集相关的科学研究、行业采用数据和技术规格;创建视觉比较，并总结关键的科学进展。* - visual reasoning - *现在是 12 点，我已经看到了 4，输出一个**计划**，确保我看到所有景点和表演，同时考虑到它们的持续时间（第 1 列）和每场表演之间的 10 分钟缓冲* - **常用 prompt** - critical thinking this - fact-check this - fack-check this， 尤其关注。。。识别宣传中的关键性误导 - geo-gussing: only o3 cando - 建筑是什么？照片在哪里拍的？ - 尽可能详细的解读这张图片 - [[meta prompt：主题研究]] - **GPT4.5 vs o3** - o3 学习了很多大词，写作不需要一个 agency、一个能够使用各种工具做主题研究的助理。不如文科 4.5 - deep research 是更加重版的 o3 - **deep research vs o3** - deep research mini - # how good - # Ref. - [openaiblog-o3、o4-mini](https://readwise.io/reader/shared/01js4bepx3pagh72wd3k45px68) - [visual reasoning research blog-thinking with image](https://openai.com/index/thinking-with-images/) - [小能熊-o3使用案例与思考](https://readwise.io/reader/shared/01js9eazjsry93yta5knfqaeq6) - [o3杀手级应用、批判性思维](https://readwise.io/reader/shared/01jsk2n5tptd6gmr3y8wd2qh8n)