CONFIRMÉCertitude de la date: CONFIRMÉAnnoncé comme fermeAvec quelle fermeté la source formule la date : confirmée, programmée, estimée, reportée ou non vérifiée.Voir toutes les épingles CONFIRMÉCONFIANCE 92 %Confiance globale: 92%Dans quelle mesure la source et les références du pin étayent ses dates.Moyenne pondérée de la fermeté avec laquelle 3 références, source comprise, étayent les heures de début et de fin de l’épingle ; une référence compte moitié moins pour chaque tranche de 180 jours d’ancienneté par rapport à la plus récenteAfficher toutes les épingles à 75 % de confiance ou plus
Les notes de version des modèles d'OpenAI[1] datent elles-mêmes cette entrée du 31 janvier 2025- Début
- 31 janv. 2025CONFIANCE 95 %help.openai.com
Sortie d'OpenAI o3-mini
Traduit automatiquement de l’original
Titre original: OpenAI o3-mini Released
OpenAI lance o3-mini, un modèle de raisonnement économique pour le code, les mathématiques et les sciences, avec trois niveaux de raisonnement réglables.
- OpenAI a lancé o3-mini le 31 janvier 2025 dans ChatGPT et dans l'API ; les notes de version d'OpenAI font état d'une préférence de 56 % des experts par rapport à o1-mini[1][2]
- Pour la première fois, une version est gratuite pour les utilisateurs de ChatGPT, avec des limites d'usage ; les abonnés payants peuvent choisir o3-mini-high, et le modèle prend en charge la recherche avec liens vers les sources web[2]
- L'accès par API se fait via les API Chat Completions, Assistants et Batch[2]
- Le point d'actualité du même jour évoque aussi o1 ("Think Deeper") gratuit dans Microsoft Copilot, un partenariat avec les National Laboratories et des projets d'investissement attribués à SoftBank et Stargate, sans lien avec le lancement d'o3-mini[2]
Caractéristiques notables
- Premier petit modèle de raisonnement d'OpenAI à prendre en charge l'appel de fonctions, les Structured Outputs et les messages développeur, avec streaming et un effort de raisonnement faible, moyen ou élevé ; il ne gère pas la vision[3]
- Avec un effort de raisonnement moyen, il égale o1 sur les évaluations de mathématiques, de code et de sciences, dont AIME et GPQA ; avec un effort élevé et un outil Python, il résout plus de 32 % des problèmes FrontierMath dès la première tentative[3]
- Ses réponses sont 24 pour cent plus rapides que celles d'o1-mini avec une meilleure précision, il excelle en mathématiques, en code et en sciences, et affiche son raisonnement[2]
- Lors de tests A/B, les réponses ont pris en moyenne 7,7 secondes contre 10,16 secondes pour o1-mini, avec un délai avant le premier token inférieur de 2 500 ms, et les testeurs experts ont relevé 39 % d'erreurs majeures en moins sur des questions difficiles du monde réel[3]
- Il a été entraîné par alignement délibératif : il raisonne sur des spécifications de sécurité rédigées par des humains avant de répondre[3]
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