Model terbaru o3-Pro OpenAI telah menjadi topik hangat dalam komuniti AI, bukan kerana memecahkan rekod kelajuan, tetapi kerana mengambil pendekatan yang sama sekali berbeza. Walaupun kebanyakan model AI bersaing dalam kelajuan respons, o3-Pro sengaja memperlahankan proses, mengambil masa 10-20 minit untuk menghasilkan respons sebagai pertukaran untuk output berkualiti tinggi.
Pertukaran luar biasa ini telah memecahbelahkan pengguna dan mencetuskan perbincangan sengit tentang apa yang benar-benar penting dalam pembangunan AI. Ada yang melihatnya sebagai terobosan dalam keupayaan penaakulan AI, manakala yang lain mempersoalkan sama ada masa menunggu menjadikannya praktikal untuk kegunaan dunia sebenar.
Masalah Kelajuan Yang Sebenarnya Adalah Ciri
Tidak seperti model AI tradisional yang mengutamakan respons pantas, o3-Pro beroperasi lebih seperti penyelidik yang berhati-hati daripada pembantu yang pantas. Pengguna melaporkan menunggu antara 5 hingga 20 minit untuk respons, menyebabkan ada yang bergurau bahawa emel akan menjadi antara muka yang lebih baik daripada sembang untuk jenis interaksi ini.
Masa pemprosesan yang panjang bukanlah pepijat - ia direka bentuk sedemikian. Model ini menggunakan apa yang dipanggil usaha penaakulan, membolehkannya menggunakan lebih banyak sumber pengiraan untuk memikirkan masalah sebelum memberi respons. Pendekatan ini mencerminkan cara manusia menangani masalah kompleks, mengambil masa untuk mempertimbangkan pelbagai sudut daripada tergesa-gesa kepada jawapan pertama.
Perbandingan Masa Respons:
- o3-Pro: purata 10-20 minit
- o3 (standard): 1-5 minit
- GPT-4o: 3-10 saat
- Claude/Gemini: 5-15 saat
Aplikasi Dunia Sebenar Menunjukkan Hasil Bercampur-campur
Pengguna awal telah menemui cara kreatif untuk mengatasi batasan kelajuan. Sesetengah pengguna telah membangunkan aliran kerja di mana mereka menghantar pertanyaan yang sama kepada beberapa model AI serentak, menganggap o3-Pro sebagai pemikir mendalam manakala model yang lebih pantas memberikan respons awal yang cepat.
Untuk semakan kod dan tugas analisis kompleks, ramai pengguna melaporkan bahawa o3-Pro menemui isu yang terlepas oleh model lain, walaupun ia juga cenderung menghasilkan lebih banyak positif palsu. Seorang pengguna menyatakan bahawa walaupun o3-Pro cemerlang dalam analisis menyeluruh, ia kadangkala keliru dengan pemformatan standard dan melaporkan masalah yang tidak wujud.
Pelaporan penyelidikan bentuk panjang telah muncul sebagai tempat manis untuk model ini, di mana masa menunggu 15 minit menjadi boleh diterima apabila menangani tugas yang biasanya memerlukan berjam-jam penyelidikan manusia.
Model ini menunjukkan kekuatan khusus dalam mengekalkan konteks merentasi masalah kompleks berbilang bahagian tanpa kehilangan jejak butiran penting - kelemahan biasa dalam model yang lebih pantas.
Kes Penggunaan Utama Di Mana o3-Pro Cemerlang:
- Penyelidikan dan analisis berbentuk panjang
- Semakan kod yang kompleks (pangkalan kod yang besar)
- Masalah penaakulan berbilang langkah
- Perancangan strategik dan sokongan membuat keputusan
- Penghuraian dan analisis dokumen undang-undang
Ekonomi AI Perlahan
Model harga untuk o3-Pro mencerminkan keamatan pengiraannya, dengan kos yang jauh lebih tinggi daripada model standard. Ini telah membawa kepada corak penggunaan menarik di mana pengguna menyimpan o3-Pro untuk masalah mereka yang paling mencabar sambil bergantung pada model yang lebih pantas dan murah untuk tugas rutin.
Sesetengah pembangun telah mula menggunakan o3-Pro sebagai alat pendapat kedua, menjalankan pertanyaan kompleks melalui model yang lebih pantas dahulu, kemudian menggunakan o3-Pro untuk mengesahkan atau menangkap isu yang terlepas oleh model lain. Pendekatan berlapis ini membantu mengimbangi kos, kelajuan, dan ketepatan.
Struktur Kos:
- o3-Pro : ~$120 USD setiap juta token
- Kos pengkomputeran yang jauh lebih tinggi berbanding model standard
- Langganan bulanan ChatGPT Pro : $200 USD termasuk akses o3-Pro
Komuniti Berpecah Mengenai Nilai Praktikal
Komuniti AI kekal berpecah sama ada pendekatan o3-Pro mewakili masa depan AI atau alat khusus untuk tugas khusus. Penyokong berhujah bahawa proses penaakulan sengaja model menghasilkan keputusan yang lebih boleh dipercayai untuk masalah kompleks, menjadikan penantian berbaloi untuk keputusan berisiko tinggi.
Pengkritik menunjukkan bahawa batasan kelajuan menjadikannya tidak praktikal untuk kebanyakan kes penggunaan interaktif, dan mempersoalkan sama ada peningkatan kualiti membenarkan peningkatan dramatik dalam masa menunggu dan kos. Sesetengah pengguna melaporkan bahawa untuk banyak tugas, model yang lebih pantas menghasilkan keputusan yang sama baiknya tanpa kelewatan yang panjang.
Perdebatan ini mencerminkan persoalan yang lebih luas dalam pembangunan AI: patutkah tumpuan diberikan kepada menjadikan model lebih pantas dan cekap, atau kepada membangunkan model yang boleh mengendalikan tugas penaakulan yang semakin kompleks, walaupun mereka memerlukan lebih banyak masa dan sumber?
Ketika model AI terus berkembang, pendekatan o3-Pro mencadangkan bahawa masa depan mungkin bukan tentang mencari model tunggal terbaik, tetapi tentang mempunyai model berbeza yang dioptimumkan untuk jenis tugas berbeza - ada untuk kelajuan, yang lain untuk pemikiran mendalam.
Rujukan: Don't Worry about the Noise