OpenAI深夜數連發：o3降價80%，o3-pro上線，奧特曼最後一次手發長文，開源模型卻延期了……

2025/06/11

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OpenAI昨夜動作頻頻：伺服器一度當機，o3模型價格暴跌80%，o3-pro正式發佈，開源模型卻意外跳票，Sam Altman還發了篇可能是最後一次純人工寫作的長文。

o3價格跳水，每百萬token僅2美元

OpenAI宣佈將o3模型的價格下調80%，輸入價格從8美元降至2美元每百萬token，輸出價格從40美元降至8美元。

這個價格調整立即生效，意味著o3的單token價格已經與GPT-4.1持平。不過別高興太早，由於o3生成的token數量約為GPT-4.1的7倍，實際每次查詢的成本還是明顯更高。

Artificial Analysis 分析指出：

o3的新定價與Gemini 2.5 Pro相當，在人工智慧指數表現上也旗鼓相當。同時，它以更低的單token價格實現了比Claude 4 Sonnet Thinking更高的智能水平。

OpenAI研究員Noam Brown表示，智能成本與智能能力的曲線將持續快速提升。「輸入成本現為每100萬次呼叫2美元，輸出成本為每100萬次呼叫8美元。成本與智能提升的曲線將繼續快速發展。」

開發者Scott Wu的評價更加直接：「新的o3價格比兩年前的GPT-4-32k便宜了15倍。與此同時，用例數量可能增長了100萬倍。向OpenAI團隊致敬！」

知名AI專家Jeremy Howard更新了Aider的評測，指出o3以更低成本和更快速度實現了接近Gemini Pro模型的性能，位列第三。

o3-pro正式登場，但推理太慢了

OpenAI同時發佈了o3-pro模型，現已向所有ChatGPT Pro使用者和API開放。

在專家評測中，o3-pro在科學、教育、程式設計、資料分析和寫作等關鍵領域全面超越o3。評審者一致認為o3-pro在清晰度、全面性、遵循指令能力和精準性方面表現更優。

學術評測資料顯示，o3-pro確實強悍：

AIME數學測試：90%（4/4可靠性測試）
GPQA博士級科學測試：76%
Codeforces編碼比賽Elo評分：2301

o3-pro還支援20萬token上下文，最高輸出10萬token，適合處理完整項目歷史及大型程式碼庫。

沃頓商學院的Ethan Mollick教授分享了一個有趣的測試：o3-pro成功解決了從「SPACE」到「EARTH」的詞梯難題，而且生成的路徑與網際網路上僅有的答案不同，排除了訓練資料污染的可能。

Rohan Paul興奮地表示：「o1與o1 pro版本有顯著差距，o3 Pro被認為具有非常卓越的性能表現。」他還分享了詳細的性能對比圖：

Boris Power指出：「自最初的o1-preview版本以來，推理模型性能的提升呈現令人矚目的軌跡，60%以上的勝率在模型升級中極為罕見。」

Sam Altman自己也難掩興奮：「初次看到與o3版本相比的勝率時難以置信其提升幅度。」

Alex Volkov在他的播客中評價：「o3-pro基於人類反饋，表現顯著優於o3及其他已有模型。」

但o3-pro有個大問題：太慢了！

開發者Yuchen Jin的測試讓人哭笑不得：僅僅一句「Hi」的互動，o3-pro思考了13分28秒，花費高達80美元！

Yuchen Jin無奈地說：「o3-pro是當前推理速度最慢且過度推理的模型。」他甚至向Sam Altman喊話，希望能看到o3-pro的「內在獨白」，瞭解它到底在想什麼。

另一位使用者Advait抱怨：「o3 pro什麼時候能回答我的問題？已經載入45分鐘了。」

儘管如此，Yuchen Jin還是承認：「o3-pro繼承了o1-pro的穩健性，同時整合了內建搜尋功能，表現穩定。」

OpenAI員工Aidan McLaughlin透露，ChatGPT實際使用的是「o3-medium」配置，而非更高級的「o3-high」。這種配置從o1開始就一直在用，可能是出於成本考慮，也可能是為了突出o3-pro的性能躍升。

API定價方面，o3-pro每百萬輸入token收費20美元，輸出80美元，比o1-pro便宜87%。OpenAI建議搭配後台模式使用，適合處理長時任務。

Kevin Weil表示，OpenAI正在為Plus使用者翻倍o3的呼叫速率限制，讓使用者能更自由地使用這個強大的模型。

開源模型意外延期，是為了狙擊DeepSeek？

就在大家期待OpenAI的開源模型時，Sam Altman突然宣佈延期：

「我們的開源權重模型需要更多時間，預計夏末發佈而非6月。我們的研究團隊做了一些意想不到且相當驚人的事情，我們認為等待將非常值得，但需要更長時間。」

網友們的反應各異。

有人直接問「GPT-5在那？」，有人調侃「你真的說了'我們在烹飪'，然後就關火去過暑假了」。

這個時間點很微妙。

DeepSeek剛剛發佈了性能強悍的R1模型，OpenAI選擇在此時延期，是為了狙擊對手，還是因為自家模型還不如DeepSeek R1？

OIiver的猜測：「延期幾乎可以肯定是因為OpenAI在周期很晚的時候決定，將支援scratchpad的思考方案拼接到記憶體高效的MoE架構上，並配備即時推理檢查安全工具。這三個部分單獨來看都是開創性的，整合在一起需要重新訓練、新的評估和新的紅隊測試——如果要公開發佈權重，這些工作不能急於求成。」

Sam Altman的「溫和奇點」

在這個特殊的夜晚，Sam Altman發佈了一篇題為《溫和奇點》的長文，他說這可能是自己最後一次完全不借助AI寫作了。

文章的核心觀點相當震撼：

「我們已經越過了事件視界；起飛已經開始。人類即將建構數字超級智能，至少到目前為止，它遠沒有看起來那麼奇怪。」

時間線預測：

2025年：能夠完成真正認知工作的智能體已經到來，編寫電腦程式碼將永遠不同
2026年：可能出現能夠發現新見解的系統
2027年：可能出現能夠在現實世界中執行任務的機器人

關於智能成本： 「在2030年代，智能和能源——想法，以及實現想法的能力——將變得極其豐富。這兩者長期以來一直是人類進步的根本限制因素；有了豐富的智能和能源（以及良好的治理），理論上我們可以擁有其他一切。」

關於奇點的本質： 「從相對論的角度來看，奇點是一點一點發生的，融合是緩慢進行的。我們正在攀登指數技術進步的長弧；向前看總是垂直的，向後看總是平坦的，但它是一條平滑的曲線。」

「這就是奇點的運作方式：奇蹟變成例行公事，然後成為賭注。」

關於ChatGPT查詢的能耗： 「人們經常好奇ChatGPT查詢使用多少能源；平均查詢使用約0.34瓦時，大約是烤箱一秒鐘多一點的用電量，或高效燈泡幾分鐘的用電量。它還使用約0.000085加侖的水；大約是一茶匙的十五分之一。」

關於工作的未來： 「一千年前的自給農民看到我們今天的工作會說我們有假工作，認為我們只是在玩遊戲來娛樂自己，因為我們有充足的食物和難以想像的奢侈品。我希望我們看一千年後的工作時會認為它們是非常假的工作，我毫不懷疑對於從事這些工作的人來說，它們會感覺非常重要和令人滿意。」

關於AI安全和分配的兩步走戰略：

解決對齊問題：確保AI系統能夠學習並朝著我們集體真正想要的長期目標行動（社交媒體推送演算法是錯位AI的例子；那些演算法在讓你繼續滾動方面非常出色，清楚地理解你的短期偏好，但它們通過利用你大腦中的某些東西來做到這一點，這些東西會覆蓋你的長期偏好）
讓超級智能變得便宜、廣泛可用：不要過度集中在任何個人、公司或國家。社會是有韌性的、有創造力的，適應迅速。如果我們能夠利用人們的集體意志和智慧，那麼雖然我們會犯很多錯誤，有些事情會出現嚴重問題，但我們會快速學習和適應

最後的願景： 「智能太便宜而無法計量已經觸手可及。這聽起來可能很瘋狂，但如果我們在2020年告訴你今天會達到什麼程度，那可能聽起來比我們對2030年的當前預測更瘋狂。」

「願我們平穩、指數級且平靜地擴展到超級智能。」

網友們對這篇文章的反應相當激烈：

有人認為這是重大訊號：「Sam說這是他最後一次純人工寫作，這意味著什麼？AGI真的要來了？」

有人關注實際影響：「如果2027年機器人真的能在現實世界執行任務，那製造業、服務業都要天翻地覆了。」

也有人保持懷疑：「每年都說AGI要來了，結果呢？我看這就是在給投資人畫餅。」

還有人關注倫理問題：「Sam提到的對齊問題確實很關鍵，社交媒體演算法已經是個教訓了，超級智能如果錯位，後果不堪設想。」

一位開發者評論道：「有意思的是他提到科學家現在的生產力是之前的2-3倍，如果AI能讓我們在一年內完成十年的研究，那確實是指數級的變化。」

另一位網友則關注能源問題：「ChatGPT一次查詢只用0.34瓦時，比我想像的少多了。但如果真的智能無處不在，總能耗還是個大問題。」

或許，我們真的站在了一個時代的轉折點上。