Estimate from the version's published specs, benchmarks and reviews, 0-5; scores are only comparable within one criteria year. Scored from OpenAI's o3-pro API model page (opened this run): 200,000-token context = 2; text and image input = 3; $20 input / $80 output per 1M tokens = $35 blended at 3:1 = 0.5 (price shown is the page's current list; McGuinness's launch review gives the same $20/$80). Reasoning, coding and speed are null: the Artificial Analysis index value and a Terminal-Bench figure for o3-pro were not opened this run (McGuinness only says AA ranks it top, with no number), and no speed was published. Independent reviews: 4 found (Latent Space hands-on, McGuinness analysis, TechCrunch and Gigazine press reports); the press ones restate OpenAI's figures. Reviewers agree it is slow and costs about 10x o3 per task on ARC-AGI for no better result.[2]
It’s a great thinker, but it’s gotta grow into being a great do-er.
OpenAI’s o3-pro is smart and slow. It gobbles tokens and extends thoughts, needing lots of context and the right use cases to show its strength in deep analysis.
O3-pro also beats Anthropic’s recently released Claude 4 Opus on GPQA Diamond, a test of PhD-level science knowledge.
It prioritizes reliability over speed
読者の写真で、出典付きのピンのメディアとは別に表示されます。食べたものや見たものを評価でき、レストランのピンでは写真上に料理をタグ付けできます。
最初の項目は常にピンの出典です。全体の確度は、各資料が上記の開始・終了時刻をどれだけ強く裏付けているかの加重平均です。最新の資料より180日古くなるごとに、重みは半分になります。
OpenAI[2]自身のモデルリリースノートは、この項目を2025年6月10日としている。
OpenAI's[1] API model page for o3-pro says it "uses more compute to think harder", is Responses-API only, and lists a 200,000 context window, 100,000 max output tokens and $20/$80 per 1M tokens.
Reports the o3-pro release, a version of o3 for Pro users.[1]
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元のタイトル: OpenAI o3-pro Released