OpenAI ने आधिकारिक तौर पर o3-mini जारी किया है, जो इसकी तर्कशक्ति मॉडल श्रृंखला में एक महत्वपूर्ण प्रगति है। यह मॉडल शक्तिशाली क्षमताओं के साथ बेहतर दक्षता और किफायतीपन का संतुलन बनाता है।
यह नया मॉडल, जिसे पहली बार दिसंबर 2024 में प्रीव्यू किया गया था, विशेष रूप से उन तकनीकी क्षेत्रों के लिए अनुकूलित किया गया है जहाँ सटीकता और गति की आवश्यकता होती है। OpenAI के बेंचमार्क के अनुसार, o3-mini अपने पूर्ववर्ती o1-mini की तुलना में जटिल वास्तविक दुनिया के प्रश्नों में 39% कम बड़ी गलतियाँ करता है, साथ ही लगभग 24% तेज़ प्रतिक्रिया भी देता है।
o3-mini की सबसे बड़ी खासियत इसकी अनुकूली तर्कशक्ति क्षमता है। उपयोगकर्ता तीन तर्कशक्ति प्रयास स्तर—निम्न, मध्यम और उच्च—में से चुन सकते हैं, जिससे मॉडल कार्य की जटिलता के अनुसार अपनी 'सोचने' की प्रक्रिया को समायोजित कर सकता है। यह सुविधा डेवलपर्स को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार सटीकता और प्रतिक्रिया समय के बीच संतुलन साधने की अनुमति देती है।
यह मॉडल विशेष रूप से STEM अनुप्रयोगों में उत्कृष्ट है और प्रोग्रामिंग, गणित और वैज्ञानिक तर्कशक्ति के बेंचमार्क पर शानदार प्रदर्शन करता है। उच्च तर्कशक्ति प्रयास स्तर पर, o3-mini कई परीक्षणों में पूर्ण o1 मॉडल से भी बेहतर प्रदर्शन करता है, जिनमें American Invitational Mathematics Examination (AIME) और सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग बेंचमार्क शामिल हैं।
मूल्य निर्धारण में OpenAI की सुलभता पर ध्यान स्पष्ट है—o3-mini की लागत o1-mini की तुलना में 63% कम है: प्रति मिलियन कैश्ड इनपुट टोकन $0.55 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $4.40। यह प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण उन व्यवसायों के लिए इसे आकर्षक विकल्प बनाता है जो बिना अत्यधिक लागत के उन्नत एआई क्षमताएँ चाहते हैं।
जैसे-जैसे o3-mini OpenAI के उत्पाद पोर्टफोलियो में उपलब्ध हो रहा है, इसके व्यावसायिक उपयोग को तेज़ी से अपनाया जाने की उम्मीद है। यह मॉडल सभी ChatGPT उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है, जबकि प्रीमियम ग्राहकों को उच्च उपयोग सीमा मिलती है। ChatGPT Enterprise और ChatGPT Edu ग्राहक भी इसे एक्सेस कर सकते हैं, और डेवलपर्स OpenAI के API के माध्यम से o3-mini को एकीकृत कर सकते हैं।
OpenAI ने हाल ही में अप्रैल 2025 में o3 और o4-mini को भी अपने मॉडल पोर्टफोलियो में जोड़ा है। ऐसे में o3-mini कंपनी के उस मिशन में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है, जिसमें वह उन्नत एआई तर्कशक्ति को अधिक सुलभ बनाते हुए क्षमता, लागत और दक्षता के बीच संतुलन बनाए रखने का प्रयास कर रही है।