ယနေ့တွင် OpenAI သည် o3 နှင့် o4-mini ဟုခေါ်သော မော်ဒယ်အသစ်နှစ်ခုကို တရားဝင် မိတ်ဆက်လိုက်ပါပြီ။ ၎င်းတို့သည် “o” မော်ဒယ်စီးရီးအတွင်း အဆင့်မြင့်ဆုံးဗားရှင်းများဖြစ်ပြီး ဖြေကြားရန်မတိုင်မီ ပိုမိုစဉ်းစားနိုင်ရန် လေ့ကျင့်ထားသည်။ ၎င်းတို့သည် ယခင်ထုတ်ဝေခဲ့သည့် မော်ဒယ်များထက် ပိုမိုတိုးတက်ပြီး ChatGPT ကို နက်နဲသော အကြောင်းအရင်းဆန်းစစ်နိုင်စွမ်းနှင့် တက်ကြွစွာ ကိရိယာများ အသုံးပြုနိုင်စွမ်းဖြင့် ရှုပ်ထွေးသော တာဝန်များကို ကိုင်တွယ်နိုင်စေသည်။
ပထမဆုံးအကြိမ်အဖြစ်၊ ဤမော်ဒယ်များသည် ChatGPT ထဲရှိ ကိရိယာများအားလုံးကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းတွင် ဝက်ဘ်ရှာဖွေမှု၊ Python ဖြင့် ဖိုင်များ ဖတ်ခြင်းနှင့် ချက်ချင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ပုံရိပ်အချက်အလက်များ ကိုင်တွယ်ခြင်း၊ ပုံရိပ်များ ဖန်တီးခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ၎င်းတို့ကို ကိရိယာများကို မိမိအလိုအလျောက် ဘယ်အချိန်၊ ဘယ်လို အသုံးပြုမည်ကို ဆုံးဖြတ်နိုင်အောင် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး သင့်တော်သော output format ဖြင့် အမြန်တုံ့ပြန်နိုင်သည် (အများအားဖြင့် ၁ မိနစ်အောက်တွင်)။
🚀 အဓိက အသစ်ထည့်သွင်းထားသော လက္ခဏာများ
o3-mini
- ယနေ့အထိ အားအရဆုံး အကြောင်းအရင်းဆန်းစစ်နိုင်သော မော်ဒယ်
- Codeforces, SWE-bench, MMMU တို့ကဲ့သို့သော စမ်းသပ်ချက်များတွင် စံချိန်အသစ်များ တင်ထားသည်
- ပုံရိပ်များ၊ ဇယားများ၊ ဂရပ်များ ချက်ချင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်မှု အလွန်ပြင်းထန်သည်
- o1 နှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် လက်တွေ့အသုံးပြုမှုအလုပ်များတွင် ပြင်းထန်သောအမှားများကို ၂၀% လျှော့ချနိုင်သည်
- Programming, ဖန်တီးမှုစဉ်းစားမှု, ဇီဝဗေဒ, သင်္ချာနှင့် အင်ဂျင်နီယာနယ်ပယ်များတွင် အထူးသဖြင့် အဆင့်မြင့်အဆင့်သတ်မှတ်ခံထားရသည်
o4-mini
- ပိုမိုသေးငယ်ပြီး အမြန်နှုန်းနှင့် ကုန်ကျစရိတ်အတွက် အထူးသင့်လျော်အောင် ပြုလုပ်ထားသည်
- AIME 2024–2025 စမ်းသပ်မှုတွင် Python ဖြင့် ထူးခြားသော စွမ်းဆောင်ရည် (99.5% pass@1)
- STEM နှင့် non-STEM အလုပ်များ (ဥပမာ - ဒေတာသိပ္ပံ) နှစ်မျိုးစလုံးတွင် o3-mini ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သည်
- o3 ထက် အသုံးပြုခွင့်ကန့်သတ်ချက်များ ပိုမြင့်ပြီး မေးခွန်းအကြိမ်ရေများအတွက် သင့်လျော်သည်
Multimodal
Coding
🧠 Visual Reasoning
- ပုံရိပ်များကို တိုက်ရိုက် အကြောင်းအရင်းဆန်းစစ်မှုတွင် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်
- မရှင်းလင်းသောပုံရိပ်များ၊ လက်ရေးဘုတ်များ၊ သင်ခန်းစာစာအုပ်များ သို့မဟုတ် အကြမ်းပုံကြမ်းများကို နားလည်နိုင်သည်
- အကြောင်းအရင်းဆန်းစစ်စဉ်တွင် ပုံရိပ်များကို လှည့်နိုင်၊ ချဲ့နိုင်၊ တည်းဖြတ်နိုင်သည်
- Multimodal စမ်းသပ်မှုများတွင် ဦးဆောင်နေသည်
🔧 အမှန်တကယ် agent တစ်ယောက်လို ကိရိယာများ အသုံးပြုခြင်း
ဥပမာ - မေးခွန်း “ကယ်လီဖိုးနီးယားပြည်နယ်တွင် ဒီနှစ်နွေရာသီ လျှပ်စစ်သုံးစွဲမှုသည် ယမန်နှစ်နှင့် ဘယ်လိုနှိုင်းယှဉ်ရမလဲ?”
→ o3 သည် အောက်ပါအတိုင်း ပြုလုပ်နိုင်သည် -
- အများသုံး ဝန်ဆောင်မှုဒေတာများ ရှာဖွေသည်
- ခန့်မှန်းချက်များ ဖန်တီးရန် Python ကုဒ် ရေးနိုင်သည်
- ဇယားများဖန်တီး၊ လမ်းကြောင်းများ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်
- ကိရိယာများကို တက်ကြွစွာ ချိတ်ဆက်နိုင်ပြီး လိုအပ်ပါက ထပ်မံဒေတာ ရှာဖွေနိုင်သည်
⚙️ ထိရောက်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ် တိုးတက်အောင်လုပ်ခြင်း
- o3 သည် o1 ထက် ပိုမိုတော်သလောက်လည်း ကုန်ကျစရိတ်လည်း သက်သာသည်
- o4-mini သည် o3-mini ထက် ထိရောက်မှုအလွန်မြင့်သည်
- လက်တွေ့အသုံးပြုမှုအများစုတွင် o3 နှင့် o4-mini သည် ယခင်မော်ဒယ်များထက် ပိုမိုတော်သလောက်လည်း ပိုစျေးသက်သာသည်
🔒 လုံခြုံရေးနှင့် ထိန်းချုပ်မှု
- လုံခြုံရေးလေ့ကျင့်မှုဒေတာကို အပြည့်အဝ အသစ်ပြင်ဆင်ထားသည်
- အနူးအညွတ်အကြောင်းအရာများ (ဇီဝလက်နက်၊ မော်လ်ဝဲ၊ စသည်) ဖြေဆိုရန် ငြင်းဆိုနိုင်စွမ်း တိုးမြှင့်ထားသည်
- LLM စောင့်ကြည့်စနစ်သည် အန္တရာယ်ရှိသော red-team စိန်ခေါ်မှု ~99% ကို ရှာဖွေနိုင်သည်
- မိမိကိုယ်တိုင်လေ့လာသည့် AI, ကွန်ယက်လုံခြုံရေးနှင့် ဇီဝဗေဒအတွက် အပြည့်အဝ သုံးသပ်ထားပြီး အန္တရာယ်မြင့်မားမှု မရှိပါ
💻 Codex CLI – Command line မှ တိုက်ရိုက် အကြောင်းအရင်းဆန်းစစ်ခြင်း
- Terminal တွင် တိုက်ရိုက် လည်ပတ်နိုင်သော ပိုမိုသေးငယ်သော coding agent
- ပုံရိပ်များ၊ ပုံကြမ်းများ၊ စခရင်ရှော့များကို ပို့၍ ဒေသတွင်းကုဒ်အကြောင်းအရင်းဆန်းစစ်မှု ပေါင်းစပ်နိုင်သည်
- GitHub တွင် open source ဖြင့် ရရှိနိုင်သည်
- Codex CLI အသုံးပြုသည့် ပရောဂျက်များအတွက် $1 သန်းအထောက်အပံ့ (API credits $25k တစ်ပရောဂျက်လျှင်)
🔓 အသုံးပြုခွင့်နှင့် ဖြန့်ဖြူးမှု
- ChatGPT Plus, Pro, Team အသုံးပြုသူများသည် o3, o4-mini, o4-mini-high ကို ရွေးချယ်နိုင်သည်
- Enterprise နှင့် Edu အသုံးပြုသူများသည် တစ်ပတ်အကြာတွင် အသုံးပြုခွင့်ရမည်
- အခမဲ့အသုံးပြုသူများသည် “Think” ခလုတ်မှတစ်ဆင့် o4-mini ကို စမ်းသပ်နိုင်သည်
- API သည် Chat Completions နှင့် Responses မှတစ်ဆင့် အပြည့်အဝ ထောက်ပံ့ထားသည်
- Responses API သည် မကြာမီ ကိရိယာပေါင်းစပ်မှု (ဝက်ဘ်ရှာဖွေမှု၊ ဖိုင်ရှာဖွေမှု၊ ကုဒ်ရေးခြင်း) ကို ထောက်ပံ့လာမည်
Source: https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/
