Übersicht
OpenAI o3 wurde im Dezember 2024 von OpenAI als neues, stärkstes Reasoning-Modell vorgestellt und am 16.04.2025 veröffentlicht. o3 ist trotz besserer Leistung günstiger als der Vorgänger o1. Mit OpenAI o3-mini ist auch eine kleinere, destillierte Version verfügbar.
Websuche
JaKann das Modell auf relevante Informationen aus dem Web zugreifen?
Multimodalität
JaKann das Modell verschiedene Medienarten verarbeiten?
Finetuning
NeinKann das Modell finetuned werden?
Performance
OpenAI o3 Benchmark Übersicht
Provider
Du kannst OpenAI o3 über die API folgender Anbieter nutzen:
OpenAI
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Technische Details
Architektur
Architektur-Typ | Transformer, Decoder-only |
Input Kontextlänge | 200k Token |
Output Kontextlänge | 100k Token |
Inferenzoptimierung | Unbekannt |
Trainingsmethode | Unsupervised Pretraining, Supervised Fine-Tuning, Reinforcement Learning, Reinforcement Learning from Human Feedback |
Tokenizer & Attention
Tokenizer Modell | tiktoken |
BOS Token | |
EOS Token | <|endoftext|> |
Padding Token | |
Attention Heads | N/A |
KV Heads | N/A |
Quantisierung | Keine |
Vor- & Nachteile
Vorteile
Neues SOTA-Modell von OpenAI
OpenAI o3 ist zur Veröffentlichung das stärkste LLM von OpenAI.
Reasoning-Modell mit multimodaler Verarbeitung
OpenAI o3 kann neben Text auch Bilder als Input verarbeiten.
Verbesserte Performance durch autonome Nutzung von Tools
o3 ist in der Lage, eigenständig Tools zu verwenden. D.h., dass es für manche Aufgaben z.B. eigene Python Scripts erstellen und ausführen, oder für Informationsbeschaffung auf das Internet zugreifen kann.
Preisreduktion im Vergleich zum Vorgängermodell
Die Nutzung von OpenAI o3 über die API ist günstiger, als beim Vorgängermodell o1.
Nachteile
Geringes Kontextfenster
o3 hat mit 200k Input-Tokens ein eher kleines Kontextfenster. GPT-4.1, im Vergleich, kann Inputs von bis zu 1 Mio. Token verarbeiten.
Kein Fine-Tuning möglich
Entwickler können keine eigenen Versionen von OpenAI o3 finetunen.
Vergleichsweise teuer
Als großes Reasoning-Modell ist OpenAI o3 deutlich teurer als destillierte Versionen oder Non-Reasoning-Modelle und sollte deswegen selektiv verwendet werden.