Openaiは、O3モデルをキャンセルするという2月の決定を覆し、代わりに今後数週間でO3とO4-Miniを発射することを発表しました。これは今年後半までGPT-5を保留にします。この更新は、CEOのSam AltmanによってXの投稿で確認されました。彼は、同社は今では汎用言語モデルとは別に推論に焦点を当てたモデルを維持すると述べました。チャット/完了モデル。」アルトマンは書いた。彼は、「O3から内部的に見られるパフォーマンスに興奮しています。」
計画の変更:結局、おそらく数週間でO3とO4-miniをリリースし、数ヶ月でGPT-5を実行します。 src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2023/08/openai-logo.jpg”>
この理由はたくさんありますが、最もエキサイティングなのは、GPT-5を元のオリジナルよりもはるかに優れたものにすることができるということです。 href=”https://twitter.com/sama/status/1908167621624856998?ref_src=twsrc%5etfw”target=”_ blank”> 2025年4月4日
GPT-5に直接機能します。その戦略は、ユーザーの混乱を減らし、製品の複雑さを合理化することを目的としていました。 Openaiは、「モデルピッカー」を必要とせずにすべての機能を提供できる単一のシステムを作成したいと述べていました。低効率設定では、高効率モードで91.5％。 AIME 2024 Mathematicsベンチマークでは、96.7％に達しました。また、PHDレベルの科学推論のテストであるGPQAダイヤモンドでも、87.7％のスコアでうまく機能しました。これらの数字は、特定の技術タスク、特に構造化されたドメインでGPT-4.5およびO3-MINIの上にO3を配置します。
ARC賞の研究者は、「これは、これが初めて内部ステップワイズ適応を通じて新しいタスクを解決するモデルを観察したのは初めてです」と述べました。これにより、以前のモデルよりも複雑なマルチステップの問題に効果的に取り組むことができます。
もう1つの重要な機能は、タスクの複雑さに基づいて計算を拡大する機能です。 O3により、開発者は推論の深さを増やすことができますが、トレードオフは急な計算使用量です。高効率構成では172倍になります。これらの要求は、ARCベンチマークブログで確認され、大規模な実現可能性に関する質問を提起しました。 Openaiの命名規則に基づいて、同じ推論の利点の多くを伴う計算要件の削減を提供する可能性があります。同社はまだ公開ベンチマークや仕様を共有していません。
エンタープライズモデルと収益化層
Openaiの推論製品はますますセグメント化されています。 3月20日、同社はAPIアクセスを介してO1-Proを立ち上げ、Legal TechやAgent Pipelinesなどのエンタープライズユースケースをターゲットにしました。このモデルは、最大100,000の出力トークンをサポートしており、アクセスのロックを解除するために5ドルの以前の支出が必要です。価格は、100万個の入力トークンあたり150ドル、出力に対して600ドルから始まります。
Openaiは、より硬く考え、一貫してより良い回答を提供するためにより多くのコンピューティングを使用するモデルとして説明されています。 3月7日に報告されているように、Copilotは無料で報告されています。これは、ビジネスモデルの発散を示しています。MicrosoftoftはOpenaiの推論ツールをより広範なソフトウェアにバンドルし、OpenaiはGPT-5を待機し、GPT-4.5
GoogleはGemini 2.5 Proをリリースしました。 Openaiの最新のロードマップシフトは、実質的な財務およびインフラストラクチャの動きとともに展開されています。 4月1日に、同社はSoftBankが率いる400億ドルの入札契約を発表し、評価を3,000億ドルに押し上げました。契約の構造-主に二次株式販売-は、初期の従業員と投資家が現金をキャッシュアウトすることを許可しながら、OpenAIの高価値製品を出荷する圧力を高めました。 3月に、CoreWeaveと119億ドルの計算契約に署名し、同社の3億5,000万ドルの株式を獲得しました。また、BroadcomおよびTSMCと協力してカスタムAIチップの開発を続けており、今年後半に初期のデザインが予想されます。 O3反転の直前に、AltmanはOpenaiがGPT-2以来の最初のオープンウェイト言語モデルのリリースを準備していることも発表しました。彼はこのモデルを「かなり有能」と表現し、開発者と研究者にその有用性を改善する方法に関するフィードバックを提供するように依頼しました。同社は、モデルには事前に訓練された重みが含まれているが、データやコードのトレーニングは含まれないことを明らかにしました。アルトマンは書いた。この動きは、透明性に対する開発者の需要の増加と、Meta、Mistral、およびDeepseekがリリースしたオープンソースモデルとの競争に応じて、 Openaiも解釈可能性を向上させるために変更を加えました。 2月、同社はO3-Miniからの内部推論の痕跡を明らかにし始め、開発者と研究者がモデルがどのように回答に到達するかを理解するのに役立ちました。この決定は、会社の推論モデルファミリー全体での説明可能性へのより広範なシフトを反映しています。 Openaiは、機能を網羅する1つのフロンティアモデルに機能をバンドルするのを待つ代わりに、生産準備が整うにつれて特殊なツールをリリースしています。 シフトにはトレードオフが伴います。ユーザーはより多くのモデルタイプに直面していますが、それぞれが特定のタスクに対してより最適化されています。企業はO1-Proなどのハイエンドの推論モデルを採用することができますが、開発者はO4-MINIなどの中間システムにアクセスできます。または、より透明な実験のためにオープンウェイトバージョンにアクセスできます。 GPT-5が最終的にこれらの製品を統合するか、または会社の拡大しているモデルツリーの別の支店であるかどうかは、見られるべきものです。 Open-Weight Modelと透明性のプッシュ
