آخرین بروزرسانی در ۲۸ فروردین ۱۴۰۴ توسط Dr.Arman
دیروز شرکت هوش مصنوعی OpenAI از دو مدل جدید خود با نام‌های o3 و o4‑mini رونمایی کرد؛ مدل‌هایی که با ادعای هوشمندی بیشتر و هزینه‌ی کمتر نسبت به نسخه‌های قبلی وارد میدان شده‌اند. اما حقیقت ماجرا چیست و آیا این هیجان کاملاً موجه است؟ در این مقاله نگاهی عمیق می‌اندازیم به ویژگی‌ها، نقاط قوت و ضعف این دو مدل، و آنچه از تجربه‌ی اولیه‌ی کاربران و بررسی‌های مستقل می‌دانیم.
تاریخی کوتاه از مدل‌های سری o
OpenAI پیش از این با مدل‌هایی مثل o1 و o3‑mini وارد بازار شده بود. این مدل‌ها هر کدام در دوره‌‌ای پیشگام محسوب می‌شدند و توانستند مرزهای «معقول بودن» در هوش مصنوعی را جابه‌جا کنند. اما چالش همیشگی، حفظ تعادل بین قدرت پردازش، دقت پاسخ‌ها و هزینه‌ی استفاده است. در مورد o3 و o4‑mini، OpenAI مدعی است که توانسته این سه فاکتور را به نحوی بهینه کند که هر دو مدل نسبت به نسل‌های قبلی در «مرز هزینه-عملکرد» بهبود قابل‌توجهی داشته باشند.
هیجان، هایپ و نقدهای اولیه
از همان ساعات اولیه‌ی اعلام خبر، در شبکه‌ها موج تبلیغات و نگرانی‌ها بالا گرفت. برخی ویدیوهای تأثیرگذار در یوتیوب ادعا کردند که o3 به سطح AGI (هوش مصنوعی عمومی) رسیده است و حتی مدل‌های Gemini 2.5 Pro و Claude 3.7 را به چالش کشیده. اما واقعیت این است که حتی در تست‌های ساده‌ی ریاضی و منطق هندسی، o3 و o4‑mini گاهی جواب‌های نادرستی ارائه می‌دهند. مثلاً در یکی از تست‌های تعداد نقاط برخورد پنج خط، مدل پاسخ «۸» را داد که تنها در صورت امتداد خطوط تا بی‌نهایت صحیح بود؛ اما کاربر انتظار داشت مدل «تضاد با متن مسئله» را هم در نظر بگیرد و خط‌ها را محدود شده فرض کند. این نوع اشکالات، به‌خصوص در سوالات خلاقانه یا غیرمعمول، همچنان پابرجا هستند.
نقد دیگری که کاربران حرفه‌ای دارند، مربوط به ادعای «بدون هالوسینیشن» (Hallucination‑free) است. OpenAI مدعی شده که o3 و o4‑mini هالوسینیشن‌های خود را به‌طور چشمگیری کاهش داده‌اند، اما تجربه‌ی آزمایشی افراد نشان می‌دهد که هنوز هم در موضوعات خاص و بومی ممکن است اطلاعات غلط یا ناکامل ارائه دهند. به‌عنوان مثال، در یک سناریوی داستانی درباره‌ی افتادن دستکش از صندوق عقب ماشین روی پل، مدل به اشتباه فرض کرد که دستکش مستقیماً وارد رودخانه می‌شود، در حالی که گزینه‌ی احتمال افتادن روی خود پل هم وجود داشت.
بهینه‌سازی «مرز هزینه‑عملکرد»
یکی از مهم‌ترین نکات معرفی o3 و o4‑mini، بهبود نمودار Cost‑Performance Frontier است.
- در آزمون AIME 2025 که یک مسابقه‌ی معتبر ریاضیات است، منحنی هزینه-کارایی o3 نسبت به o1 کاملاً بهبود یافته.
- مشابه همین موضوع برای o4‑mini در مقایسه با o3‑mini صادق است: یعنی در هر سطح هزینه، کارایی بیشتری نسبت به نسل قبل دریافت می‌کنید.
به زبان ساده، اگر نیاز دارید مدلی با توان محاسباتی متوسط و هزینه‌ی معقول داشته باشید، o4‑mini می‌تواند گزینه‌ی مناسبی باشد که تا حد زیادی از o3‑mini به صرفه‌تر است.
این بهبود هزینه-عملکرد در عمل چه معنایی دارد؟ فرض کنید با API پولی کار می‌کنید و هر هزار توکن هزینه‌ای معادل چند دلار دارد. اگر o3 یا o4‑mini در مقایسه با o1 یا o3‑mini راونده‌های وقت‌گیر کمتری مصرف کنند یا نیاز به تعداد دفعات فرخوانی API کمتری باشد، می‌توانید تا ده‌ها درصد صرفه‌جویی مالی کنید، بدون آنکه کاهش محسوسی در کیفیت خروجی تجربه کنید.
اقدامات ایمنی و بازآموزی داده‌های امنیتی
افزایش قدرت هوش مصنوعی همراه با مسئولیت‌پذیری بیشتر است. برای o3 و o4‑mini، تیم OpenAI مجموعه‌ای از داده‌های تازه‌ی ایمنی را از ابتدا بازآموزی کرده است:
- اضافه کردن پرامپت‌های امتناع در حوزه‌های حساس مثل تهدیدات زیستی (biorisk)، تولید بدافزار و جیل‌بریک.
- استفاده از یک مدل ناظر (Monitoring LLM) که به‌صورت خودکار گفتگوهای پرخطر را علامت‌گذاری می‌کند و در کمپین‌های ردم-تیمینگ داخلی، حدود ۹۹٪ از موارد مشکوک را گرفته است.
- تست استرس مدل‌ها بر اساس Preparedness Framework و سه حوزه‌ی کلیدی: زیستی و شیمیایی، سایبری، و خودبهبودی AI. در همه‌ی این حوزه‌ها، o3 و o4‑mini هنوز زیر مرز «High Risk» باقی مانده‌اند.
جزئیات کامل این ارزیابی‌ها در System Card منتشر شده که می‌توانید برای عمق بیشتر مراجعه کنید.
با این حال، همچنان باید محتاط باشیم. هیچ مدلی صد درصد بی‌خطر نیست و در مواردی ممکن است با سوالات پیچیده یا هدفمند، رفتار ناخواسته‌ای نشان دهد.
Codex CLI: قدرت مدل در ترمینال
فراتر از APIها و رابط‌های وب، OpenAI یک ابزار ترمینالی به نام Codex CLI معرفی کرده که:
- سبک و کم‌حجم است؛
- می‌تواند اسکرین‌شات یا اسکچ‌های کم‌کیفیت را تحلیل و در کدنویسی به کار ببرد؛
- به‌صورت محلی به فایل‌های کد شما دسترسی دارد و می‌تواند تغییرات را بدون خروج از ترمینال پیشنهاد دهد.
Codex CLI متن‌باز است و روی گیت‌هاب اوپن‌ای‌ای موجود است. از آن مهم‌تر، یک ابتکار یک میلیون دلاری برای حمایت از پروژه‌های مبتنی بر این ابزار راه‌اندازی شده که شامل اعطای اعتبار API تا سقف ۲۵ هزار دلار به ازای هر تیم است. اگر دوست دارید با کدنویسی هوشمند در ترمینال کار کنید، حتماً Codex CLI را امتحان کنید!
دسترسی و نحوه‌ی استفاده
- کاربران ChatGPT Plus, Pro و Team از همین امروز در مدل سلکتور خود گزینه‌های o3، o4‑mini و o4‑mini‑high را می‌بینند که جایگزین o1 و o3‑mini شده‌اند.
- Enterprise و Edu یک هفته بعد دسترسی خواهند داشت.
- کاربران رایگان می‌توانند با انتخاب حالت Think در کامپوزر، o4‑mini را تجربه کنند.
- از طریق Chat Completions API و Responses API هم می‌توانید از o3 و o4‑mini استفاده کنید؛ در این مسیر، قابلیت‌هایی مثل خلاصه‌سازی استدلال‌ها (Reasoning Summaries) و حفظ توکن‌های استدلال دور تماس با توابع را خواهید داشت. به‌زودی ابزار داخلی مثل وب‌سِرچ، فایل‌سرچ و کد اینترپرتر هم داخل مدل قابل فراخوانی خواهند بود.
مقایسه با رقبای اصلی
اگر چه o3 و o4‑mini پیشرفت قابل‌توجهی داشته‌اند، در میدان رقابت هنوز مدل‌هایی مثل Gemini 2.5 Pro و Anthropic Claude 3.7 حرف‌هایی برای گفتن دارند:
- Gemini 2.5 Pro در برخی آزمون‌های چندمرحله‌ای تک‌پاسخی، نتایج بهتری از o3 ارائه می‌دهد.
- Claude 3.7 در برخی حوزه‌های خاص مثل بدافزار یا آزمون‌های فلسفی عملکرد قابل قبولی دارد.
- در مقابل، o3 / o4‑mini با ترکیب قدرت محاسبه و ابزارپذیری بهتر (مثل فرمان‌های ترمینال و ابزارهای داخلی) به‌سرعت در حال گسترش کاربرد هستند.
در نهایت، انتخاب مدل بستگی به نوع کار و بودجه‌ی شما دارد: بعضی پروژه‌ها به دقت فوق‌العاده و تکنیک‌های تخصصی نیاز دارند، بعضی دیگر به صرفه‌بودن هزینه اهمیت می‌دهند. اما ترکیب «هوشمندی» و «بهینه‌سازی هزینه» در o3 و o4‑mini قطعاً جذاب است.
چشم‌انداز آینده
OpenAI در بخشی از انتهای بلاگ خود اشاره کرده که این رویکرد ادغام قابلیت‌های تخصصی سری o با محاوره‌ی طبیعی و ابزارپذیری سری GPT را نشانه‌ی مسیر آینده دانسته است. در چند هفته یا ماه آینده:
- عرضه‌ی o3‑pro با پشتیبانی کامل از ابزارها؛
- گسترش بیشتر ابزارهای داخلی مثل وب‌سِرچ و فایل‌سِرچ؛
- ارتقای چارچوب ایمنی و اضافه شدن تخصص‌های جدید.
اگر OpenAI بتواند این دو سری مدل را در یک پلتفرم منسجم عرضه کند، تجربه‌ی کاربری برای توسعه‌دهندگان و کاربران نهایی به طرز چشمگیری ساده‌تر و قدرتمندتر خواهد شد.
جمع‌بندی
- o3 و o4‑mini گام بلندی در بهبود مرز هزینه-عملکرد برداشته‌اند.
- هنوز مثل هر هوش مصنوعی دیگری احتمال هالوسینیشن و اشتباهات خلاقانه وجود دارد.
- اقدامات ایمنی و ردم-تیمینگ قوی‌تر شده، اما مسئولیت کاربر را کاهش نمی‌دهد.
- Codex CLI تجربه‌ی جدید و هیجان‌انگیزی را برای کدنویسی در ترمینال به ارمغان آورده است.
- در دسترس بودن مدل‌ها روی اکثر پلن‌های ChatGPT و API، مسیر ورود به این تکنولوژی را ساده‌تر کرده.
اگر دنبال مدلی می‌گردید که هم هوشمند باشد و هم به‌صرفه، حتماً دسترسی به o3 یا o4‑mini را از دست ندهید. در عین حال، در پروژه‌های حساس با داده‌های مهم، همیشه با آگاهی از محدودیت‌ها و ریسک‌ها گام بردارید.
و یادتون باشه، توی دنیای AI هیچ مدلی بی‌نقص نیست؛ مهم اینه که یاد بگیریم چطور ابزارها رو مسئولانه استفاده کنیم تا بیشترین سود با کمترین ضرر ببریم!
مطالب مرتبط