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在科技界，一天的时间足以改写历史。
DeepSeek R1用「降维打击」重构了AI界，OpenAI不甘示弱放出了o3-mini，再次加冕为王。
o3-mini的进步可不是一点半点，在数学代码等基准测试中，均拿下了最高的成绩。
甚至，在「物理模拟」高难度挑战战场上，o3-mini直接粉碎R1，展现出惊人的实力。
能够清晰地看出，o3-mini具备更强的物理推理能力，DeepSeek表现出明显的「反重力」现象。
prompt：write a Python program that shows a ball bouncing inside a spinning hexagon. The ball should be affected by gravity and friction, and it must bounce off the rotating walls realistically
在另一个演示中，更加复杂，不仅要考虑小球与墙壁的碰撞，还要考虑不同小球之间的相互碰撞。
prompt：Simulate multiple small balls bouncing inside a spinning rectangle. The balls should collide with each other and the walls
从单球反弹到多球碰撞，从简单物理到复杂系统，OpenAI的仿佛在诉说着「王者，从未离场」。
教授Derya Unutmaz对o3 mini表现的进步非常激动：
o3-mini只需一次提示就能准确生成符合物理定律的代码！与此同时，DeepSeek-R1对此却显得很吃力。
这场AI竞赛正在全速加速，后来居上者，拭目以待。目前，OpenAI明显处于领先地位！」
此外，在「人类最后一场考试」的纯文本测试集上，新模型03-mini（medium/high）在准确率上超越了DeepSeek-R1。
奥特曼甚至自信的表示：「不久，人类就需要另一场考试了……」
然而，这只是OpenAI新模型的冰山一角。
奥特曼剧透o3-mini接下来还有更大的惊喜！
o3-mini还有好东西，很快就会给你，我想我们把最好的留到了最后！
在代码补全基准Codeforces排名中，相对o1系列模型，o3-mini进步明显。
而独立于LLM提供商的性能基准和定价排行，Artificial Analysis表示：「o3-mini是从o1-mini向前迈出的一大步。」
同时，公布了o3 mini的初步结果，完整的基准测试结果稍后推出：
其中人工分析质量指数（Artifical Analyssi Quality Index）包含了MMLU、GPQA Diamond、Math-500和HumanEVal等多个测试基准。
相关排名如下：
AI初创企业CEO，Bindu Reddy，整体上o3击败了R1，特别是在编码方面，让人大吃一惊。
她认为综合考虑性能、速度和价格，o3-mini high是目前最好的大语言模型(LLM)：
具体结果如下：
对此，OpenAI研究员Clive Chan表示：「我每天都在cursor中使用o3-mini，它绝对是最好的编程模型。我基本上完全信任它的Python代码（不再有误解/偷懒的问题），而且即使我当前的项目涉及3种我不熟悉的编程语言，o3-mini也帮了大忙！」
那么，o3-mini真实实力究竟如何？
如下来自全网实测的最全演示，即可揭晓谜底。
OpenAI研究科学家Sebastien Bubeck表示，o3-mini是一个了不起的模型。
在理解和解析arXiv论文方面，o3-mini达到了全球独一无二的水平，成为真正的科研伙伴！
下面是一个看似简单但会让所有其他模型都感到困惑的问题，而o3-mini却能给出极其有用的答案。
它完全说到了点子上：与自收缩曲线的联系、依赖于维度的界限，甚至还引用了相关论文。
下面这个例子是Sebastien在不同主题的另一个查询。
有趣的是，o3-mini-high给出的参考文献「Bubeck and Ganguly」并不完全正确，但确实非常相关。
总的来说，它给出的参考文献都是「模糊准确的」，可能会混淆作者/期刊/标题，但令人惊讶的是这些引用仍然很有用。
他又表示，这些都是相当冷僻的问题，能够回答这两个问题的论文少于100篇（实际上更接近约10篇）。
能有一个模型可以回答只有O（10）数量级的人类知道答案的问题，这确实令人惊叹。
此外，Sebastien又演示了一个用o3-mini构建「我的世界」的演示。
Hyperbolic联创Yuchen Jin测试后惊叹道，o3-mini可能是目前最强的物理推理LLM！
o3-mini竟然成功生成了四维超立方体（Tesseract）内反弹小球的Python代码，展现出惊人的物理推理和数学建模能力。
Prompt: Write a Python script of a ball bouncing inside a tesseract
再来看R1的表现，显然不如o3-mini。
再来看o3-mini-high，demo中竟然翻车不如o3-mini？
Yuchen Jin多次尝试后发现，o3-mini-high在这个任务上表现糟糕，甚至比一次性生成的o3-mini版本还差！
其中一个版本居然只生成了小球，没有四维空间结构……
另一个很好展现o3-mini理解物理世界的demo。
「被o3-mini震撼到了（不仅仅是因为它的编程能力），更因为它那闪电般的速度。
它仅用19秒就一次性生成了这四个演示。我从未见过类似的东西。一个新的AI时代已经到来」。
沃顿商学院教授Ethan Mollick让o3-mini-high首次挑战生成动态海洋风暴Shader，没想到竟然成功了！
另一位OpenAI研究员Aidan Clark表示：「o3-mini在智能和速度的组合方面令人难以置信，我不知道该说什么，你只能自己去试试看了。」
在下面demo中，Clark要求o3-mini用单个Python文件写一个Twitter克隆应用。
整个过程只用了8秒。
更令人惊叹的是，开发者Alex Finn仅用1个提示，o3-mini便能生成完整的太空游戏。
用一句话制作的「贪吃蛇」游戏。
prompt：create a snake game, where snakes compete with each other
另一个动漫小人射击游戏。
还有网友通过o3-mini-high制作的太阳系3D模拟。
网友adi让o1和o3-mini分别建造一个巨大的、令人惊叹的、史诗般的漂浮城市。
prompt：build me a massive amazing epic a floating city
OpenAI的策略，已经重新获得了用户的「芳心」。
开发者Mckay Wrigley已经用o3-mini模型代替AI智能体和工作流中的o1模型。一切都正常工作，甚至有一些表现的更好，但是便宜了9倍，速度快了4倍。
他认为：「OpenAI对新模型的宣传明显不足——这绝对令人难以置信。o3& o3 Pro会很疯狂。」
03-mini和o1系列定价比较
根据Information报道，OpenAI2024年快速增长：
网友Prakash，则在X上列出了OpenAI的各部分收入：
ChatGPT Plus
ChatGPT Pro
ChatGPT总收入
API收入
总收入
年经常性收入（ARR）：51亿美元
他表示：「有趣的是，API收入远小于ChatGPT订阅收入，真正推动增长的还是消费级应用。」
网友Andrew Gao表示Anthropic正在吃掉OpenAI的市场份额。
OpenAI在企业客户中的份额从2023年的50%下降到了2024年的34%，具体如下：
OpenAI早已与美国政府合作，确保AI领域的领先地位。
在参加特朗普的就职典礼并宣布「星际之门」后，OpenAI首席执行官奥特曼，连续第二周来到华盛顿特区。
就在近日，在国会山附近的一次非正式演示中，奥特曼向美国政府领导人、政策专家和记者展示了即将推出的技术。
目的不仅是展示美国如何最大化人工智能带来的经济利益，还希望让华盛顿的领导者提前了解即将到来的技术能力，以减少他们在未来措手不及的可能性。
谈到能够自主完成现实世界任务的新型自主智能技术时，奥特曼表示：[我的直觉是……对美国经济贡献，这些技术将占个位数百分比。」
但与政府合作，并不是OpenAI唯一的选择。
外媒报道称，OpenAI为了实现增长，寄希望于更高级模型驱动的ChatGPT的高价订阅。
参考资料：
https://x.com/EyeingAI/status/1885652167257940174
https://x.com/jam3scampbell/status/1885752009766137897
https://x.com/bindureddy/status/1885517599083307433
文章来自微信公众号 “ 新智元 ”
【免费】cursor-auto-free是一个能够让你无限免费使用cursor的项目。该项目通过cloudflare进行托管实现，请参考教程进行配置。
视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1WTKge6E7u/
项目地址：https://github.com/chengazhen/cursor-auto-free?tab=readme-ov-file
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目，它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址：https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用：https://n8n.io/（付费）
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架，它提供开发多模型管理（SMMF）、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL（智能体工作流编排）等多种技术能力，让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址：https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础，任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤，并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址：https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用：https://vectorvein.ai/（付费）
【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。
项目地址：https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file
本地安装：https://www.deepbi.com/
【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体，能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。
项目地址：https://github.com/hitsz-ids/airda
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的（AI Agents）项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务，从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目，只需要输入一句话的老板需求，MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色，包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师，MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址：https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法，编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词，进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址：https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用：https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0