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OpenAI o3 mini

Entdecken Sie OpenAI o3-mini, ein fortschrittliches Sprachmodell, das für effiziente Schlussfolgerungsaufgaben mit hohen Leistungsmetriken und Open-Source-Zugänglichkeit entwickelt wurde.

Gratis-Tokens im Wert von 1 $ für neue Mitglieder

Text to Speech

Javascript

Python

                                        const { OpenAI } = require('openai');

const api = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
  apiKey: '',
});

const main = async () => {
  const result = await api.chat.completions.create({
    model: 'o3-mini',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Tell me, why is the sky blue?'
      }
    ],
  });

  const message = result.choices[0].message.content;
  console.log(`Assistant: ${message}`);
};

main();

                                        import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ai.cc/v1",
    api_key="",    
)

response = client.chat.completions.create(
    model="o3-mini",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Tell me, why is the sky blue?"
        },
    ],
)

message = response.choices[0].message.content

print(f"Assistant: {message}")

Docs

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OpenAI o3 mini

Produktdetails

✨ Wir stellen OpenAI o3-mini vor: Ein kompaktes Kraftpaket LLM

OpenAI o3-mini ist ein hochentwickeltes und dennoch effizientes großes Sprachmodell (LLM), das die Fähigkeiten zum logischen Denken verbessert. Als zentraler Bestandteil der o3-Modellreihe zeichnet es sich durch seine Leistungsfähigkeit bei Aufgaben aus, die strukturiertes Denken und die strikte Einhaltung von Vorgaben erfordern. Dadurch ist es die ideale Wahl für Entwickler, Forscher und Pädagogen, die an verschiedenen logischen Herausforderungen arbeiten, darunter Programmierung und fortgeschrittene Mathematik.

Wichtigste Details:

Modellbezeichnung: OpenAI o3-mini
Entwickler: OpenAI
Veröffentlichungsdatum: 30. Januar 2025
Modelltyp: Großes Sprachmodell (LLM)

🚀 Kernfunktionen und Merkmale

Architektur dichter Transformatoren: Dieses Modell verwendet eine Architektur, bei der alle Parameter für jedes Eingabetoken berücksichtigt werden. Dieses Design gewährleistet konstante und robuste Leistung für ein breites Aufgabenspektrum.
Erweiterte Kontextlänge: OpenAI o3-mini zeichnet sich durch eine beeindruckende Verarbeitungskapazität von bis zu 200.000 TokenDies ermöglicht die umfassende Beibehaltung des Kontextes während der gesamten Interaktion und die Lösung komplexer Probleme.
Sicherheit durch überlegte Ausrichtung: Ein neuartiger Sicherheitsmechanismus ist integriert, der Eingabeaufforderungen sorgfältig anhand vordefinierter Sicherheitsvorgaben analysiert. Dies hilft dabei Identifizierung und Minderung schädlicher Inhalte effektiver.
Hohe Benchmark-Leistung: Das Modell erzielt bei verschiedenen Benchmarks wettbewerbsfähige Ergebnisse, darunter auch bei einem ARC-AGI-Wert von 32 % und ein AIME-Ergebnis 2024 von 83,3 %was seine fortgeschrittenen Denkfähigkeiten unterstreicht.
Verfügbarkeit als Open Source: Veröffentlicht unter einer MIT-Lizenzo3-mini fördert eine breite Nutzung, Modifikation und den Beitrag der Community.

💡 Verwendungszweck und Sprachunterstützung

OpenAI o3-mini ist speziell auf die Bedürfnisse von Einzelpersonen und Organisationen zugeschnitten, die … fortgeschrittene Denkfähigkeiten in ihren Anwendungen. Es ist besonders wertvoll für:

Unterstützung bei der Codierung: Code generieren, debuggen und verstehen.
Mathematische Problemlösung: Komplexe Gleichungen und logische Rätsel lösen.
Logisches Denken: Verbesserung der Entscheidungsfindung und Mustererkennung.

Während das Modell in erster Linie unterstützt EnglischEs ist anpassbar und kann je nach spezifischen Benutzeranforderungen mehrere Sprachen berücksichtigen.

⚙️ Technische Spezifikationen

Architektur:

OpenAI o3-mini nutzt eine Architektur aus dichten Transformatoren, die sorgfältig für überlegene Schlussfolgerungsaufgaben optimiert wurde.

Gesamtparameter: Geschätzt auf etwa 200 MilliardenDie
Aufmerksamkeitsmechanismen: Alle Parameter werden pro verarbeitetem Token aktiviert, um eine robuste und konsistente Leistung zu gewährleisten.
Trainingsmethodik: Nutzt Techniken des bestärkenden Lernens, um seine Denkfähigkeit zu verfeinern und zu optimieren.

Trainingsdaten:

Das Modell wurde anhand eines umfangreichen und vielfältigen Datensatzes trainiert, der ein breites Spektrum an Textquellen umfasst.

Datenquelle und -größe: Über 14 Billionen Token aus öffentlich zugänglichen Texten, darunter Bücher, Artikel und umfangreiche Code-Repositories.
Wissensgrenze: Die Wissensbasis des Modells ist auf dem neuesten Stand (Stand: [Datum einfügen]). Januar 2025Die
Diversität & Voreingenommenheit: Bei der Datenaufbereitung wurde besonderer Wert auf die Minimierung von Verzerrungen und die Maximierung der Themen- und Stilvielfalt gelegt, um eine breite Anwendbarkeit zu gewährleisten.

Leistungskennzahlen:

OpenAI o3-mini liefert durchweg beeindruckende Leistungen, wie die folgenden Benchmarks veranschaulichen:

📚 Nutzung & Zugriff

Codebeispiele:

Das OpenAI o3-mini-Modell ist problemlos verfügbar auf der KI/ML-API-PlattformSie können darauf zugreifen als "OpenAI o3 mini"Die

API-Dokumentation:

Ausführliche technische Details und Integrationsleitfäden finden Sie in der detaillierten Dokumentation. API-Dokumentation hierDie

🔒 Ethische Richtlinien & Lizenzierung

OpenAI engagiert sich für eine ethische KI-Entwicklung und legt dabei besonderen Wert auf Transparenz Bezüglich der Möglichkeiten und Grenzen von o3-mini werden die Nutzer zu einem verantwortungsvollen Umgang mit der Software angehalten, um Missbrauch oder die Erstellung schädlicher Inhalte zu verhindern.

OpenAI o3-mini wird unter einer Lizenz vertrieben. open-source MIT licenseDiese Lizenz gewährt weitreichende Rechte sowohl für Forschungs- als auch für kommerzielle Anwendungen, sofern ethische Standards und Urheberrechte gewahrt bleiben.

Bereit zur Integration von OpenAI o3-mini?
Die OpenAI o3-mini API erhalten Sie hier.

❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Frage 1: Worauf konzentriert sich OpenAI o3-mini hauptsächlich?

A1: OpenAI o3-mini konzentriert sich in erster Linie auf die Verbesserung der Denkfähigkeit bei Aufgaben, die strukturierte Logik und präzises Einhalten von Anweisungen erfordern, wodurch es sich hervorragend für Programmier-, Mathematik- und Logikaufgaben eignet.

Frage 2: Welche Kontextlängenkapazität hat o3-mini?

A2: Das Modell kann eine erweiterte Kontextlänge von bis zu 200.000 Token verarbeiten, was tiefe Interaktionen und eine umfassende Informationsspeicherung ermöglicht.

Frage 3: Ist OpenAI o3-mini ein Open-Source-Modell?

A3: Ja, es wird unter einer MIT-Lizenz veröffentlicht, die eine breite Nutzung, Modifikation und Beteiligung der Community fördert.

Frage 4: Wann lag die Wissensgrenze für das o3-mini-Modell?

A4: Der Wissensstand des Modells ist auf dem Stand von Januar 2025.

Frage 5: Wo können Entwickler auf die OpenAI o3-mini API zugreifen?

A5: Die API für OpenAI o3-mini ist verfügbar auf der KI/ML-API-PlattformDie

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