¿Cómo acceder a Openai O3-Mini?

La espera ha terminado: ¡Openai O3-Mini finalmente está aquí! Operai acaba de lanzar su último modelo de razonamiento, O3-Mini, prometiendo respuestas más rápidas y precisas en comparación con sus predecesores. El modelo ahora está disponible en la interfaz CHATGPT y sus servicios de API. En este artículo cubriremos las características clave de O3-Mini y veremos cómo se desempeña contra O1-Mini, Deepseek-R1 y otros modelos. También aprenderemos cómo acceder al modelo y probar algunas aplicaciones prácticas. ¡Así que comencemos!

¿Qué es OpenAi O3-Mini?

El O3-Mini es una versión simplificada del modelo ai más avanzado de OpenAI, O3, que se centra en la eficiencia y la velocidad. A pesar de su diseño compacto, ofrece capacidades avanzadas de razonamiento, lo que le permite romper problemas complejos y proporcionar soluciones efectivas. Este modelo es particularmente experto en tareas de codificación y razonamiento, superando a su predecesor, O1-Mini.

El modelo está actualmente disponible para todos los usuarios de ChatGPT, aunque los usuarios de nivel gratuito tienen acceso con ciertas limitaciones. Mientras tanto, los usuarios de ChatGPT Plus, y Pro pueden usar O3-Mini para hasta 150 mensajes por día. Además, Openai también ha puesto el modelo a través de sus servicios API. También se puede acceder al O3-Mini a través del servicio Microsoft Azure OpenAI y GitHub Copilot.

Características clave de Operai O3-Mini

• Razonamiento mejorado: El modelo sobresale en tareas que requieren razonamiento lógico y resolución de problemas, lo que lo hace adecuado para consultas complejas.
• Capacidades de codificación mejoradas: Las pruebas de referencia indican que O3-Mini funciona admirablemente en tareas de codificación, ofreciendo una mayor precisión y eficiencia.
• Tiempos de respuesta más rápidos: Los usuarios experimentan interacciones más rápidas, mejorando la experiencia general del usuario.

Comparaciones de referencia Operai O3-Mini

Ahora veamos cómo funciona O3-Mini de OpenAI en comparación con Deepseek-R1, O1, O3-Mini y otros modelos prominentes.

Operai O3-Mini vs O1 vs O1-Mini

Primero, veamos dónde está O3-Mini en comparación con sus predecesores.

1. PRISIÓN DE PRIMAVAS PROBRARACIONES DE PROFUCCIÓN DE LA PROBAJO DE LA PROBLECIZACIÓN (GPQA)

El O3-Mini (High) muestra cierta mejora sobre sus predecesores cuando se trata de respuesta de pregunta en inglés. Actualmente se muestra como el mejor modelo Operai en la comprensión del lenguaje natural.

2. American Invitational Mathematics Examination (AIME) Benchmark

En el punto de referencia de AIME, el O3-Mini (medio) funciona casi tan bueno como el modelo O1. Mientras tanto, el O3-Mini (alto) muestra una mejora significativa en comparación con O1. Con una precisión del 87.3%, también es el mejor desempeño en el razonamiento matemático.

3. Codeforces ELO Score

El O1-Mini muestra un gran avance en las tareas de codificación. En la prueba de referencia de CodeForces, el O3-Mini (bajo) superó al O1-Mini, al tiempo que le dio al modelo O1 una dura competencia. Mientras tanto, sus versiones medianas y altas funcionaron mucho mejor que los modelos anteriores, lo que hace que O3-Mini de OpenAI sea su mejor modelo de codificación hasta ahora.

4. Benchmark de referencia verificado de Swe-Bench

Incluso en el punto de referencia SWE, O3-Mini demuestra ser el mejor modelo Operai en codificación, lo que obtiene una precisión del 49.3% con su versión alta.

5. Frontyermath

Una vez más, el modelo O3-Mini (alto) ha demostrado su dominio en la resolución de problemas matemáticos en la prueba de referencia Frontiermath. Los resultados muestran que O3-Mini (alto) es casi el doble que sus predecesores en Math.

6. LiveBench Coding

En este desafío de codificación, las tres versiones de O3-Mini han demostrado superar el modelo O1 de OpenAI en la generación LCB. La versión alta funcionó mejor que O1 en la finalización del código también.

7. Conocimiento general

Prueba de modelos Operai en varias pruebas de referencia de conocimiento general, muestra que O3-Mini, especialmente su versión alta, es un modelo superior. Si bien solo puede mostrar una ligera mejora sobre O1-Mini en matemáticas, ciencias y otros temas, sus capacidades básicas de respuesta y razonamiento son casi el doble que O1-Mini.

Operai O3-Mini vs Deepseek-R1 y otros modelos

Ahora comparemos con los modelos principales actualmente como Claude 3.5, Deepseek-R1 y Deepseek-V3.

1. PRISIÓN DE PRIMAVAS PROBRARACIONES DE PROFUCCIÓN DE LA PROBAJO DE LA PROBLECIZACIÓN (GPQA)

Tanto O3-Mini (Medio) como O3-Mini (alto) demuestran ser mejores que Deepseek-R1 y Claude-3.5 en tareas detalladas y de preguntas.

2. American Invitational Mathematics Examination (AIME) Benchmark

Mientras que O3-Mini (medio) ofrece una estrecha competencia a Deepseek-R1 en matemáticas, el O3-Mini (alto) lo supera en más del 10%, lo que demuestra su dominio en el tema.

3. Codeforces ELO Score

Cuando se trata de codificación, las versiones medianas y altas de O3-Mini superan a Deepseek-R1 y los otros modelos. El puntaje ELO de O3-Mini (High) es el más alto actual entre todos los modelos disponibles en la actualidad.

4. Benchmark de referencia verificado de Swe-Bench

Cuando se trata de manejar problemas de ingeniería de software del mundo real, Claude 3.5 sigue siendo el modelo de mejor rendimiento. Sin embargo, O3-Mini (alto) le da una competencia cercana, superando marginalmente a Deepseek-R1.

En todas estas comparaciones, vemos que el modelo O3 aún por venir supera a los demás.

Fuentes:

¿Cómo acceder a O3-Mini de OpenAI?

Hay 2 formas de acceder a O3-Mini. El primero es a través de su interfaz ChatBot, usando chatgpt. El segundo es a través de API. Lo guiaremos a través de ambas opciones en la siguiente sección.

Acceder a OpenAI O3-Mini a través de Chatgpt

Los usuarios de nivel gratuito de ChatGPT pueden experimentar el potencial de O3-Mini seleccionando 'Razón' debajo del cuadro de mensaje.

Los usuarios ChatGPT Plus, Team y Pro pueden seleccionar directamente “O3-Mini” o “O3-Mini-High” de la lista desplegable del selector de modelo en la parte superior, y comenzar a usarla.

¿Cómo acceder a O3-Mini de OpenAI a través de API?

Así es como puede acceder al O3-Mini de OpenAI usando su API.

Paso 1: Regístrese para el acceso a la API

Si aún no forma parte del programa Operai Beta, deberá solicitar acceso visitando Página de API de Openai. Una vez que se registre, es posible que deba esperar la aprobación para acceder a los modelos O3-Mini.

Paso 2: generar una clave API

Una vez que tenga acceso, inicie sesión en la plataforma API de OpenAI y genere una clave API. Esta clave es necesaria para realizar solicitudes de API. Para generar la clave, vaya a Llaves de API y haga clic en “Crear nueva clave secreta”. Una vez generado, asegúrese de copiar la clave y guardarla de forma segura.

Paso 3: Instale el SDK Operai Python

Para interactuar con la API O1, deberá instalar el SDK Operai Python. Puede hacer esto usando el siguiente comando:

!pip install openai

Este paquete le permite realizar solicitudes de API para abrirlo desde su código Python.

Paso 4: Inicializar el cliente Operai

Después de instalar el SDK de OpenAI, debe inicializar el cliente configurando la tecla API:

import os

os.environ("OPENAI_API_KEY") = "Enter_api_key"

Paso 5: ejecute y verifique la salida

Ahora que hemos configurado el cliente Operai, intentemos usar el modelo O3-Mini para resolver Este problema en leetcode.

completion = client.chat.completions.create(

    model="o3-mini",

    messages=(

        {"role": "developer", "content": "You are a helpful assistant."},

        {

            "role": "user",

            "content": """  You are given two non-empty linked lists representing two non-negative integers. The digits are stored in reverse order, and each of their nodes contains a single digit. Add the two numbers and return the sum as a linked list.

                            You may assume the two numbers do not contain any leading zero, except the number 0 itself.

                            Example 1:

                            Input: l1 = (2,4,3), l2 = (5,6,4)

                            Output: (7,0,8)

                            Explanation: 342 + 465 = 807.

                            Example 2:

                            Input: l1 = (0), l2 = (0)

                            Output: (0)

                            Example 3:

                            Input: l1 = (9,9,9,9,9,9,9), l2 = (9,9,9,9)

                            Output: (8,9,9,9,0,0,0,1)

                            Constraints:

                            The number of nodes in each linked list is in the range (1, 100).

                            0 <= Node.val <= 9

                            It is guaranteed that the list represents a number that does not have leading zeros.

                            Output code in python as below:

                            class Solution(object):

                              def addTwoNumbers(self, l1, l2):

                                  #:type l1: Optional(ListNode)

                                  #:type l2: Optional(ListNode)

                                  #:rtype: Optional(ListNode)

                            """

        }

    )

)

print(completion.choices(0).message.content)

Producción:

Aplicaciones prácticas de O3-Mini

Ahora probemos el O3-Mini y probemos su razonamiento lógico, razonamiento matemático y habilidades de codificación.

Tarea 1: razonamiento lógico

Inmediato: “Tienes ocho bolas, una de las cuales es un poco más pesada que las otras. Tiene una escala de equilibrio pero solo puede usarla dos veces. ¿Cómo se determina qué pelota es la más pesada?

Producción:

“Para encontrar la bola más pesada entre los ocho usando solo una escala de equilibrio dos vecessigue esto Estrategia de pesaje óptima:

Paso 1: Primero pesado

• Divide el 8 bolas en 3 grupos:
  • Grupo A: 3 bolas
  • Grupo B: 3 bolas
  • Grupo C: 2 bolas (reservadas)
• Lugar Grupo A en la sartén izquierda y Grupo B en la sartén derecha del saldo.

Paso 2: Analice el primer resultado de pesaje

1. Si un lado es más pesado:
   • El lado más pesado contiene el Bola más pesada.
   • Ahora tienes Quedan 3 bolas para probar en el siguiente paso.
2. Si la escala está equilibrada:
   • La pelota más pesada se encuentra entre la 2 bolas en el grupo C.
   • Muévete al paso 3.

Paso 3: segundo pesaje

• Si la pelota más pesada está en un conjunto de 3 bolas (del paso 2):
  • Elegir Dos bolas de este set y coloque uno en cada sartén.
  • Si un lado es más pesado → esa es la pelota más pesada.
  • Si la escala está equilibrada → el La tercera bola (no pesada) es la más pesada.
• Si la pelota más pesada está en Grupo C (2 bolas):
  • Pesar las dos bolas una contra la otra.
  • El más pesado es la respuesta.

Conclusión

Este método garantiza que identificará la pelota más pesada en exactamente Dos pesos. “

Tarea 2: razonamiento matemático

Inmediato: “Si invierto Rs 1 lakh en una cuenta bancaria que ofrece una tasa de interés anual del 5%, compuesta anualmente. ¿Cuánto tendré en la cuenta después de 10 años? Proporcione un cálculo paso a paso “.

Producción:

Tarea 3: codificación

Inmediato: “Se le otorga un conjunto de datos con 1 millón de filas y necesita limpiarlo y preprocesarlo de manera eficiente. Escriba un script de Python usando Dask o multiprocesamiento para manejar los valores faltantes, normalizar las características numéricas y aplicar una codificación única a columnas categóricas. Explique por qué su enfoque es más eficiente que usar pandas solo “

import dask.dataframe as dd
from dask_ml.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
import dask.multiprocessing

def preprocess_data(file_path):
    """
    Efficiently preprocesses a large dataset using Dask.
    Steps:
    - Load data in parallel
    - Handle missing values
    - Normalize numerical features
    - One-hot encode categorical columns
    """
    # Load dataset using Dask
    df = dd.read_csv(file_path)
    
    # Fill missing values
    df = df.fillna(df.mean())
    
    # Identify numerical and categorical columns
    numerical_cols = df.select_dtypes(include=('float64', 'int64')).columns
    categorical_cols = df.select_dtypes(include=('object')).columns
    
    # Normalize numerical features
    scaler = StandardScaler()
    df(numerical_cols) = scaler.fit_transform(df(numerical_cols))
    
    # One-hot encode categorical columns
    df = dd.get_dummies(df, columns=categorical_cols)
    
    # Compute the final result in parallel
    df = df.compute(scheduler="multiprocessing")
    
    return df

# Example usage
# processed_df = preprocess_data("large_dataset.csv")
# processed_df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)

"""
Why this approach is efficient:
1. **Dask for Parallel Processing:** Unlike pandas, which loads data into memory, Dask processes large datasets in parallel using task scheduling, making it memory efficient.
2. **Lazy Evaluation:** Dask loads only the required chunks of data, preventing memory overload.
3. **Multiprocessing Scheduler:** Utilizes multiple cores to speed up computation, outperforming pandas in large-scale data operations.
"""

Lea también: Deepseek R1 vs Openai O1 vs Sonnet 3.5: Battle of the Best LLMS

Conclusión

Romper todos los puntos de referencia, el O3-Mini de Openai seguramente representa un avance significativo en el desarrollo del modelo de IA. Parece ofrecer un buen equilibrio entre el rendimiento y la eficiencia. Sus capacidades mejoradas de razonamiento y codificación, junto con tiempos de respuesta más rápidos, lo convierten en uno de los mejores y más eficientes modelos que tenemos actualmente. La amplia accesibilidad de O3-Mini para todos los usuarios y también a través de la API asegura que una amplia gama de usuarios pueda aprovechar sus capacidades.

¡Así que adelante, pruébalo y háganos saber en los comentarios lo bueno que crees que es!

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