// OpenAI 03.02.2025 · 10:42 Uhr 2 Min. Lesezeit

OpenAI stellt neues KI-Modell o3-mini vor

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OpenAI stellt neues KI-Modell o3-mini vor — Symbolbild

OpenAI veröffentlicht neues, effizienteres KI-Modell o3-mini

OpenAI hat mit o3-mini ein neues KI-Modell vorgestellt, das insbesondere für Aufgaben in den MINT-Fächern (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik) optimiert ist. Das Modell zeichnet sich durch verbesserte Fähigkeiten im logischen Denken und höhere Geschwindigkeit im Vergleich zu seinem Vorgänger aus. Es ist sowohl für ChatGPT-Nutzer als auch über die API verfügbar.

Verbesserte Leistung und Effizienz

Laut OpenAI bevorzugen externe Experten in 56% der Fälle die Antworten von o3-mini gegenüber dem Vorgängermodell. Zudem wurden 39% weniger schwerwiegende Fehler bei komplexen Fragen festgestellt. Auch bei der Bearbeitung von Codeaufgaben zeigt o3-mini Fortschritte und erreicht in Benchmarks wie SWE-bench Verified eine Erfolgsquote von bis zu 49,3%. Die Antwortgeschwindigkeit wurde im Vergleich zum o1-mini um 24% auf durchschnittlich 7,7 Sekunden verbessert.

OpenAI betont, dass o3-mini zwar speziell für technische Bereiche entwickelt wurde, das ältere Modell o1 jedoch weiterhin für allgemeine Wissensabfragen empfohlen wird. o3-mini bietet drei verschiedene "Reasoning-Effort"-Einstellungen (niedrig, mittel, hoch), mit denen Entwickler die Balance zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit steuern können. Die höchste Stufe eignet sich laut OpenAI am besten für Programmier- und Logikaufgaben, während die niedrigste Stufe schnellere, aber weniger präzise Ergebnisse liefert.

Zugänglichkeit und Kosten

Kostenlose ChatGPT-Nutzer können o3-mini über die Option "Reason" im Chat oder beim Regenerieren einer Antwort verwenden. Die Standardeinstellung ist "mittel". Plus- und Team-Nutzer erhalten nun 150 Nachrichten pro Tag (vorher 50), Pro-Nutzer haben unbegrenzten Zugriff. Die "hohe" Einstellung ist nur für zahlende Nutzer verfügbar. o3-mini ist auch in Microsoft Copilot als "Think Deeper" integriert.

Für API-Nutzer sind die Preise im Vergleich zu o1 um 93% gesenkt worden. Dies könnte eine Reaktion auf die preisgünstige API von Deepseek für das ebenfalls Open-Source-Modell R1 sein. Das Modell ist aktuell für ausgewählte Entwickler in den Nutzungsstufen 3 bis 5 verfügbar. Im Gegensatz zu o1 unterstützt o3-mini keine visuellen Funktionen.

Sicherheitsaspekte

Laut dem System Card von OpenAI wird o3-mini in drei Bereichen als "mittleres Risiko" eingestuft: Überzeugungskraft, CBRN-Risiken (chemisch, biologisch, radiologisch, nuklear) und Modellautonomie – ähnlich wie sein Vorgänger. Besonders die Überzeugungskraft des Modells ist ein wichtiger Aspekt. In Tests konnte es simulierte Opfer in 79% der Fälle zu Geldspenden bewegen und erzielte dabei die höchsten Spendenbeträge. Die Fähigkeiten von o3-mini entsprechen in diesem Bereich denen anderer OpenAI o-Modelle und GPT-4o.

Bei Fairness-Tests erreicht o3-mini ähnliche Ergebnisse wie sein Vorgänger, mit einigen Abweichungen. Die Genauigkeit bei mehrdeutigen Fragen liegt bei 82%, bei eindeutigen Fragen bei 96%. Das Modell zeigt weniger explizite Diskriminierung in medizinischen Entscheidungstests, während das Niveau impliziter Verzerrungen im Durchschnitt liegt. Die Jailbreak-Erfolgsrate von 3,6% spiegelt den neuen Sicherheitsansatz "Deliberative Alignment" wider.

Obwohl o3-mini komplexe Softwareaufgaben autonom ausführen kann und beim SWE-bench Verified Benchmark mit Tools eine Erfolgsquote von 61% erreicht, zeigt es eine überraschende Schwäche. In Tests, die reale Pull-Requests von OpenAI-Ingenieuren simulierten, versagte es vollständig mit einer Erfolgsquote von 0%. Laut OpenAI liegt dies hauptsächlich an der Unfähigkeit des Modells, Anweisungen korrekt zu befolgen. Dies zeigt, dass vollständig autonome "agentic AI" noch in weiter Ferne liegt, da die Zuverlässigkeit das größte Problem darstellt.

Zusätzliche Funktionen

OpenAI hat o3-mini um eine Suchfunktion erweitert, die aktuelle Antworten mit Links zu Webquellen liefert. Diese Funktion wird als früher Prototyp bezeichnet und soll auf alle Reasoning-Modelle ausgeweitet werden.