OpenAI O3 Explained: Features, Benchmarks, Comparisons & Use Cases (2025)
OpenAI O3 Explained:
OpenAI O3, Features, Benchmarks, Comparisons & Use Cases (2025)
Article Written by Team and Rajendra Singh Rathore
Introduction. In 2025, OpenAI introduced O3 — its most advanced AI model yet — aimed at deep reasoning, step-by-step logic, and multimodal intelligence. In this article, we explore everything about OpenAI O3, including its features, performance, comparison with GPT-4.5, Claude 4, Gemini 2.5, and real-world applications.
OpenAI O3: The New Frontier AI Model
OpenAI O3 (often stylized “o3”) is a reasoning-optimized large language model released in 2025 as the successor to OpenAI’s earlier “o1” series. It is a reflective GPT (Generative Pre-trained Transformer) model designed to spend extra computation on chain-of-thought before answering, especially for step-by-step logic tasks. (OpenAI deliberately skipped the name “o2” due to a UK telecom trademark.)
CEO Sam Altman describes O3 as “the next phase of AI” for tackling increasingly complex problems. In other words, O3 is OpenAI’s most advanced reasoning model to date, intended as a “frontier” model to push the limits of coding, math, science, and multimodal understanding.
O3 comes in multiple variants: a full model (released April 16, 2025), a smaller o3-mini, and an even higher-effort o3-pro (June 2025). (O3-mini was deployed to all ChatGPT users in January 2025.) OpenAI launched a special “Deep Research” ChatGPT agent powered by O3 in early 2025, producing in-depth reports by chain-of-thought synthesis of web data.
Architecture and Training
OpenAI has not revealed O3’s exact size or architecture details. It is built on the transformer paradigm and, like other ChatGPT models, uses massive pre-training followed by fine-tuning.
Crucially, O3 was trained with large-scale reinforcement learning to plan multiple reasoning steps internally before answering. In practice this means O3 can “think” for seconds or minutes on hard problems: it was trained on techniques to correct its own errors, backtrack, and refine its solution by exploring alternatives.
This approach draws on OpenAI’s new deliberative alignment method – embedding human-written safety and task policies into the model’s chain-of-thought so it reasons about them before answering. OpenAI reports that further scaling compute during training or inference steadily improves O3’s performance (“more compute = better performance”), confirming that letting the model “think longer” yields gains.
O3 also supports full ChatGPT tool use: it is trained not just to generate text, but to decide when and how to call external tools (web search, Python code execution, etc.) during its reasoning. In other words, O3 is an agentic model that can query up-to-date information, run code on data, manipulate images, and more, as part of solving a user’s request.
OpenAI tested this extensively, showing O3 can autonomously navigate tasks like building forecasts (searching public data, writing code, generating graphs) by chaining together multiple web and code tools.
Capabilities and Performance
O3 introduces many cutting-edge features across domains. Here’s a summarized snapshot:
Advanced Reasoning: Excels at multi-step logical tasks with about 20% fewer major errors than O1
Coding & Software: Scores ~72% on SWE-Bench Verified; solves complex refactors; Code forces Elo ~2727
Mathematics: 96.7% on AIME 2024; 87.7% on PhD-level GPQA test; 25.2% in open-ended Frontier Math
Visual Understanding: Can dynamically analyse and manipulate images during reasoning
Tool Integration: Uses ChatGPT tools (search, code, image edit) without prompting
Consistency & Safety: Improved robustness via deliberative alignment, though may hallucinate in some edge cases
What Makes O3 Unique?
O3’s “visual chain-of-thought” allows it to crop, rotate, zoom, and filter images as part of solving tasks — a major leap from simple captioning models. In demos, it read rotated text, analysed charts, and solved textbook images step-by-step.
Its ability to independently choose and chain tools (like running code and searching the web) makes it a truly agentic model. It doesn’t just respond — it plans and acts.
Benchmarks and Metrics
OpenAI and third-party evaluations confirm O3’s top-tier performance:
SWE-Bench Verified (Coding): ~71.7% — nearly equal to Claude Opus 4 (~72.5%)
AIME 2024 (Math): 96.7% — higher raw score than Gemini 2.5 (2025)
GPQA (Physics/Science): 87.7% — slightly better than Grok 3 (84.6%)
ARC-AGI (Logic Reasoning): Over 85% — tripled accuracy of O1 (30%)
Frontier Math (EpochAI): 25.2% — breakthrough compared to others (<2%)
Why Was O3 Created?
OpenAI developed O3 to surpass the reasoning limits of earlier models. With rivals like Google (Gemini Flash), Anthropic (Claude agents), and xAI (Grok), O3 was designed as OpenAI’s response — a leap in logical, tool-integrated reasoning.
Sam Altman called it “the beginning of the next phase of AI”. In real-world terms, it’s intended to make ChatGPT more useful for researchers, developers, and analysts.
How Does O3 Compare to OpenAI’s Other Models?
GPT-4.5: Large, creative, emotionally fluent, optimized for general language tasks
O3: Analytical, logical, multi-hop, tool-using model
Key Differences:
GPT-4.5 integrates ideas well for conversation, brainstorming, and creativity.
O3 is methodical, slower, and more fact-bound — better at complex queries, coding, science, math.
ChatGPT now dynamically chooses between O3 and GPT-4.5 based on task type.
Comparison With Other Leading Models
Here’s a brief comparison between O3 and its closest competitors:
Claude Opus 4 (Anthropic): Best coding scores (~72.5%), extended memory. O3 equals it in logic/math.
Google Gemini 2.5: Multimodal with large token context. O3 outperforms in raw math/science tests.
Mistral Models: Efficient open-source models. Not yet frontier-level like O3 or GPT-4.5.
xAI Grok 3: Chain-of-thought exposed to users; slightly lower math scores than O3. High user preference in tests.
Applications and Use Cases
O3 is ideal for high-reliability, deep-thinking tasks:
STEM Education & Research: Solves complex problems, literature review, and data interpretation
Software Development: Pair-programming, multi-file refactoring, long-context memory
Data Analysis: Fetches data, runs code, plots graphs, interprets visual input
Creative/Consulting: Strategy development, brainstorming with critical reasoning
One standout application: Take a photo of a textbook problem and O3 not only reads it — it solves it and explains every step.
Frequently Asked Questions (FAQs)
Q1. What is OpenAI O3?
A: O3 is a 2025 AI model by OpenAI optimized for deep reasoning and tool-based problem-solving.
Q2. How is O3 different from GPT-4.5?
A: GPT-4.5 is general-purpose and creative, while O3 is deliberate, analytical, and better for coding/science tasks.
Q3. Is O3 better than Claude 4 or Gemini 2.5?
A: O3 is often ahead in logic and math tests. Claude leads in coding; Gemini offers broader multimodal features.
Q4. Can I use O3 in ChatGPT?
A: Yes, O3 powers the “reasoning” agent in ChatGPT Plus/Pro and API.
Q5. What’s unique about O3’s vision abilities?
A: It can interpret, manipulate, and reason with images step-by-step, unlike past models.
Conclusion:
OpenAI O3 sets a new standard in AI reasoning, coding, and multimodal intelligence. While not perfect — and occasionally unpredictable — it represents a major leap for agentic models in 2025. As competition heats up, O3 continues to prove why deep, deliberate thinking is the next frontier of artificial intelligence.
Official & Technical Sources
OpenAI Frontier Model Readme – openai.com
OpenAI Blog: “The Next Frontier in Reasoning” – April 16, 2025
OpenAI DevDay 2024 Recording & Slides
ChatGPT Deep Research Launch Notes – OpenAI, Feb 2025
OpenAI GPT Model Evaluations (2025) – openai.com/evals
SWE-Bench Verified Benchmark Paper – Hendrycks et al., 2025
ARC-AGI Benchmark Overview – AI2/ARC research team, 2024–2025
GPQA Diamond Science Benchmark – Google DeepMind, 2025
EpochAI: Frontier Math Benchmarks – epochai.org, 2025
Deliberative Alignment Report – OpenAI Safety Team, April 2025
OpenAI Model Card for o3-pro – internal doc, summary shared via blog
Media Coverage & Analysis
Axios: “O3 and the Emergence of Deliberative AI” – May 2025
The Verge: “OpenAI’s O3 Thinks Before It Speaks” – April 2025
Bloomberg: “Sam Altman’s Quiet Leap Forward” – June 2025
NYT DealBook Interview with Sam Altman – May 2025
Wired: “GPT-4.5 vs O3 – What’s the Real Difference?” – Feb 2025
TechCrunch: “Deep Research Agent Pushes ChatGPT into Academia” – Mar 2025
Tyler Cowen Blog (Marginal Revolution): “O3 and the Edge of AGI” – April 2025
Competitor Model Benchmarks & Comparisons
Anthropic Claude 4 Opus/Claude 4 Sonnet Performance Report – May 2025
Claude 4 SWE-Bench Leaderboard Submission – GitHub, 2025
Google Gemini 2.5 Technical Report – Mar 2025, ai. google blog
Gemini 2.5 Benchmarks: GPQA, AIME, SWE – Google Research, 2025
xAI Blog: “Grok 3 Chain-of-Thought Unleashed” – Feb 2025
xAI Benchmarks: AIME 2025, GPQA – Grok 3 Model Report
Mistral Medium 3 Performance Report – Mistral.ai, June 2025
Open LLM Leaderboard (Hugging Face) – June 2025
LMSYS Chatbot Arena Rankings – Spring 2025 – lmsys.org
Academic & Community Insights
AI Alignment Forum: O3 Deliberative Safety Discussion Thread – 2025
LessWrong Post: “Why O3 Is Weirdly Better at Math Than You Think” – May 2025
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OpenAI O3: सम्पूर्ण जानकारी हिंदी में
OpenAI O3: नया फ्रंटियर AI मॉडल
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परिचय (Introduction)
- OpenAI O3 मॉडल का परिचय
OpenAI O3 (अक्सर “o3” के रूप में दर्शाया जाता है) एक तर्क-इष्टतमित (reasoning-optimized) बड़े भाषा मॉडल (large language model) है जिसे 2025 में OpenAI के पहले के “o1” श्रृंखला के उत्तराधिकारी के रूप में जारी किया गया।
यह एक परावर्तनशील GPT (Generative Pre-trained Transformer) मॉडल है जिसे उत्तर देने से पहले विचार की श्रृंखला (chain-of-thought) पर अतिरिक्त संगणना (computation) खर्च करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, विशेष रूप से क्रमिक तर्क कार्यों (step-by-step logic tasks) के लिए।
- इसकी रिलीज़ का महत्व और उद्देश्य
(OpenAI ने जानबूझकर “o2” नाम को छोड़ दिया क्योंकि वह UK टेलीकॉम ट्रेडमार्क से जुड़ा था।)
CEO सैम ऑल्टमैन O3 को “AI का अगला चरण” बताते हैं जो लगातार जटिल होती समस्याओं को हल करने के लिए है।
दूसरे शब्दों में, O3 अब तक का OpenAI का सबसे उन्नत तर्कशील मॉडल है, जिसे कोडिंग, गणित, विज्ञान और बहु-माध्यम (multimodal) समझ की सीमाओं को आगे बढ़ाने हेतु एक “फ्रंटियर” मॉडल के रूप में बनाया गया है।
O3 कई संस्करणों में आता है: एक पूर्ण मॉडल (16 अप्रैल 2025 को जारी किया गया), एक छोटा o3-mini, और एक और अधिक संगणना-गहन o3-pro (जून 2025 में) । (O3-mini जनवरी 2025 में सभी ChatGPT उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध कराया गया।)
OpenAI ने 2025 की शुरुआत में O3 द्वारा संचालित एक विशेष “Deep Research” ChatGPT एजेंट लॉन्च किया, जो वेब डेटा की श्रृंखला-बद्ध सोच के संश्लेषण द्वारा गहन रिपोर्ट तैयार करता है।
- OpenAI O3 की मुख्य विशेषताएँ (Key Features of O3)
- reasoning-optimized मॉडल
- chain-of-thought तकनीक
- multimodal विज़न और tool integration
- consistency और safety फीचर्स
OpenAI ने O3 के सटीक आकार या आर्किटेक्चर विवरणों का खुलासा नहीं किया है।
यह ट्रांसफॉर्मर प्रतिमान (transformer paradigm) पर आधारित है और अन्य ChatGPT मॉडलों की तरह, बड़े पैमाने पर पूर्व-प्रशिक्षण (pre-training) के बाद सूक्ष्म ट्यूनिंग (fine-tuning) का उपयोग करता है।
महत्वपूर्ण रूप से, O3 को बड़े पैमाने पर प्रबलन अधिगम (reinforcement learning) के साथ प्रशिक्षित किया गया है ताकि यह उत्तर देने से पहले आंतरिक रूप से कई तर्क चरणों की योजना बना सके।
व्यवहार में, इसका अर्थ है कि O3 कठिन समस्याओं पर कुछ सेकंड या मिनटों तक “सोच” सकता है: इसे अपनी त्रुटियों को सुधारने, पीछे जाने, और विकल्पों का अन्वेषण करके समाधान को परिष्कृत करने की तकनीकों पर प्रशिक्षित किया गया।
यह दृष्टिकोण OpenAI की नई “deliberative alignment” विधि पर आधारित है — जिसमें मानव-लिखित सुरक्षा और कार्य नीतियों को मॉडल की सोच श्रृंखला में समाहित किया जाता है ताकि यह उत्तर देने से पहले उनके बारे में तर्क कर सके।
OpenAI रिपोर्ट करता है कि प्रशिक्षण या अनुमान (inference) के दौरान संगणना को स्केल करने से O3 का प्रदर्शन लगातार बेहतर होता है (“अधिक संगणना = बेहतर प्रदर्शन”), जिससे यह पुष्टि होती है कि मॉडल को “लंबा सोचने” देने से लाभ प्राप्त होता है।
O3 ChatGPT टूल के पूर्ण उपयोग को भी समर्थन करता है: यह केवल पाठ उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित नहीं है, बल्कि यह तय करने के लिए भी प्रशिक्षित है कि बाहरी टूल (जैसे वेब सर्च, पाइथन कोड निष्पादन आदि) को कब और कैसे कॉल करना है।
दूसरे शब्दों में, O3 एक एजेंटिक मॉडल है जो अद्यतन जानकारी प्राप्त करने, डेटा पर कोड चलाने, छवियों में हेरफेर करने, और अधिक कार्य करने में सक्षम है — उपयोगकर्ता के अनुरोध को हल करने की प्रक्रिया के हिस्से के रूप में।
OpenAI ने इसका व्यापक परीक्षण किया, जिसमें दिखाया गया कि O3 स्वायत्त रूप से कार्यों को नेविगेट कर सकता है, जैसे कि पूर्वानुमान बनाना (सार्वजनिक डेटा खोजना, कोड लिखना, ग्राफ़ उत्पन्न करना), विभिन्न वेब और कोड टूल्स को श्रृंखला में जोड़ते हुए।
- OpenAI O3 का आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण (Architecture & Training)
- transformer बेस्ड मॉडल
- reinforcement learning तकनीक
deliberative alignment मेथड
क्षमताएँ और प्रदर्शन
उन्नत तर्क:
O3 बहु-चरणीय तर्क कार्यों में उत्कृष्ट है।
OpenAI रिपोर्ट करता है कि O3 वास्तविक दुनिया की कठिन समस्याओं पर अपने पूर्ववर्ती की तुलना में लगभग 20% कम गंभीर त्रुटियाँ करता है, विशेष रूप से प्रोग्रामिंग, व्यवसाय/परामर्श, और रचनात्मक विचार निर्माण संदर्भों में।
यह विभिन्न क्षेत्रों में “फ्रंटियर को आगे बढ़ाता है” — कोडिंग, गणित, विज्ञान, दृश्य तर्क — और कई बेंचमार्क्स पर रिकॉर्ड स्कोर प्राप्त करता है।
उदाहरण के लिए, विशेषज्ञ-मूल्यांकन विज्ञान प्रश्नों के एक परीक्षण (“GPQA डायमंड” परीक्षा) में, O3 ने 87.7% स्कोर किया, जो सामान्य मानव विशेषज्ञ स्तरों से कहीं ऊपर है।
ARC-AGI बेंचमार्क (नवीन तर्क समस्याएँ) पर, O3 ने O1 की तुलना में तीन गुना अधिक सटीकता प्राप्त की।
कोडिंग और सॉफ़्टवेयर:
O3 “प्रोग्रामिंग में असाधारण” है। यह सॉफ़्टवेयर कार्यों पर पहले के मॉडलों की तुलना में बहुत बेहतर प्रदर्शन करता है।
SWE-Bench Verified (वास्तविक GitHub समस्या समाधान) पर, O3 का स्कोर लगभग 72% है (जबकि O1 का ~49%)।
इसका Codeforces Elo (~2727) यहां तक कि OpenAI के आंतरिक स्कोर को भी पार करता है।
व्यवहार में, O3 बहुत लंबे कोडिंग सत्रों को बनाए रख सकता है: OpenAI ने इसे जटिल, बहु-फ़ाइल पुनर्संरचना (multi-file refactors) को घंटों तक हल करते हुए दिखाया।
समीक्षकों ने O3 की बड़े कोड परिवर्तनों की शुरुआत से अंत तक योजना बनाने की क्षमता को रेखांकित किया।
गणित और विज्ञान:
O3 की परीक्षा प्रदर्शन स्थिति अत्याधुनिक (state-of-the-art) है।
इसने 2024 AIME गणित प्रतियोगिता में 96.7% स्कोर किया (सिर्फ एक प्रश्न गलत)।
(संगणनात्मक टूल्स के साथ, यह और भी नई परीक्षाओं पर लगभग 100% तक पहुँच सकता है।)
इसने PhD-स्तर की Graduate Physics Q&A (GPQA) परीक्षा में भी 87.7% स्कोर किया।
ये स्कोर पिछले मॉडलों और मानव आधार रेखाओं से काफी अधिक हैं।
EpochAI Frontier Math टेस्ट (खुले-समाप्ति गणितीय समस्याएँ) में, O3 ने 25.2% समस्याओं को हल किया — जबकि पिछले मॉडल केवल ~2% हल कर सके।
मल्टीमॉडल विज़न, टूल एकीकरण, प्रदर्शन और विकास का कारण
मल्टीमॉडल विज़न:
O3 एक नया “दृश्य श्रृंखला-प्रक्रिया (visual chain-of-thought)” पेश करता है। पहले के मॉडलों के विपरीत, यह अपनी सोच प्रक्रिया में छवियों को शामिल कर सकता है। किसी फोटो या आरेख को देखते समय, O3 उसे आवश्यकतानुसार डायनामिक रूप से क्रॉप, घुमाना (rotate), ज़ूम, और फिल्टर करता है। इससे यह फोटो से टेक्स्ट या विवरण निकाल सकता है (यहां तक कि उलटी या धुंधली छवियों से भी) और विषयवस्तु पर चरणबद्ध रूप से विचार कर सकता है। मल्टीमॉडल समझ से संबंधित परीक्षणों (जैसे कि विज़ुअल प्रश्नोत्तर और चार्ट व्याख्या) में O3 सर्वश्रेष्ठ सटीकता प्राप्त करता है।
उदाहरण के लिए, एक डेमो में इसने एक नोटबुक पर घुमे हुए टेक्स्ट को सही ढंग से पढ़ा – छवि को लोड कर, उसे सीधा घुमाया और फिर पढ़ा। इसकी छवियों के साथ “सोचने” की क्षमता (सिर्फ कैप्शन उत्पन्न करने के बजाय) एक विशिष्ट विशेषता है।
टूल इंटीग्रेशन:
O3 एजेंट ChatGPT टूल्स के पूरे सेट का उपयोग कर सकते हैं। परीक्षणों में, O3 ने बिना उपयोगकर्ता संकेत के वेब सर्च, कोड निष्पादन और छवि संपादन को सफलतापूर्वक जोड़ा। ओपनएआई बताता है कि ये मॉडल यह विचार करने के लिए प्रशिक्षित किए गए हैं कि किस समय कौन सा टूल उपयोग करना है, जिससे ये ऐसे कार्य कर पाते हैं जो मॉडल की स्थिर जानकारी से परे होते हैं। उदाहरण के लिए, O3 ऊर्जा खपत का पूर्वानुमान लगा सकता है — सबसे नवीनतम डेटा को खोजकर, कोड लिखकर, परिणामों की ग्राफिंग कर, और अपनी सोच को समझाकर। यह “एजेंटिक” कौशल O3 को जटिल, वास्तविक दुनिया के प्रश्नों के लिए अधिक सक्षम बनाता है।
संगति और सुरक्षा:
इसके प्रशिक्षण के कारण, O3 संरेखण (alignment) में अधिक मज़बूत है। “विचारशील संरेखण (deliberative alignment)” दृष्टिकोण O3 को नियमों को तोड़ने से रोकने और नीतियों का पालन करने में मदद करता है (मॉडल अपने उत्तर देने से पहले सुरक्षा नियमों पर विचार करता है)। ओपनएआई रिपोर्ट करता है कि O3 पिछले रीजनिंग मॉडलों की तुलना में अधिक उपयोगी और सत्यापन योग्य उत्तर उत्पन्न करता है। हालांकि, समीक्षकों का कहना है कि O3 की बेहतर क्षमताओं के साथ कुछ विशेषताएँ भी आती हैं: यह O1 की तुलना में तथ्यों को लेकर अधिक “hallucinate” करता है, जो “फ्रंटियर” मॉडलों में रचनात्मकता और विश्वसनीयता के बीच पारंपरिक संतुलन को दर्शाता है।
बेंचमार्क्स और मैट्रिक्स
कोड प्रतियोगिताएँ:
SWE-Bench Verified (व्यावहारिक GitHub समस्याएँ) पर O3 का स्कोर लगभग 71.7% है, जो O1 के लगभग 48.9% स्कोर से काफी अधिक है। कोडिंग प्रतियोगिताओं में, O3 को Codeforces रेटिंग ~2727 प्राप्त हुई। तुलना के लिए, Anthropic का Claude Opus 4 बाद में SWE-Bench पर लगभग 72.5% स्कोर करता है, जो O3 के लगभग बराबर है।
गणित/विज्ञान परीक्षाएँ:
O3 ने 2024 AIME (American Invitational Math Exam) में 96.7% स्कोर किया, जो अब तक के सबसे ऊँचे स्कोर में से एक है। ग्रेजुएट स्तर की GPQA परीक्षा में O3 ने 87.7% स्कोर किया। Google का Gemini 2.5 Pro भी GPQA और AIME 2025 में (बिना अतिरिक्त तकनीकों के) अग्रणी स्कोर रिपोर्ट करता है, लेकिन O3 का कच्चा AIME परिणाम अधिक है।
सामान्य रीजनिंग:
ARC-AGI (नए अमूर्त रीजनिंग कार्य) में O3 ने 85% से अधिक सटीकता प्राप्त की, जो O1 के स्कोर से तीन गुना है। EpochAI Frontier Math टेस्ट में, O3 ने 25.2% समस्याओं को हल किया, जबकि अन्य मॉडल केवल ~2% हल कर पाए।
अन्य:
स्वतंत्र अध्ययनों में O3 को कॉर्पोरेट-AI बेंचमार्क्स में भी शीर्ष स्थान पर रखा गया है। उदाहरणस्वरूप, हाल की एक वित्तीय विश्लेषण परीक्षा में O3 को सभी मॉडलों में सर्वोच्च स्थान मिला, यद्यपि प्रति क्वेरी इसकी लागत अधिक रही।
सारांश में, O3 कई कोडिंग, गणित और विज़न बेंचमार्क्स पर नया मानक स्थापित करता है। हालाँकि, Axios का कहना है कि इसका प्रदर्शन “जैग्ड” है: यह कई कार्यों पर सभी प्रतिस्पर्धियों को पीछे छोड़ता है, लेकिन कभी-कभी कुछ कार्यों पर अप्रत्याशित त्रुटियाँ भी करता है।
O3 क्यों बनाया गया
OpenAI ने O3 को मौजूदा AI क्षमताओं की सीमाओं को पार करने और तर्क तथा समस्या-समाधान को बेहतर बनाने के लिए विकसित किया। सैम ऑल्टमैन ने कहा कि O3 “AI के अगले चरण की शुरुआत का संकेत देता है” — उन कार्यों को संभालने के लिए जो गहन, चरण-दर-चरण सोच की माँग करते हैं। यह आंशिक रूप से प्रतिस्पर्धा के उत्तर में था: Google ने अपना पहला रीजनिंग मॉडल (Gemini Flash) लॉन्च किया था, Anthropic अपने Claude एजेंट्स को आगे बढ़ा रहा था, और xAI जैसे अन्य संस्थान भी रीजनिंग AI पर काम कर रहे थे।
O3 में “chain-of-thought” प्रक्रिया को बढ़ाते हुए (inference के समय अधिक कंप्यूट का उपयोग करके), OpenAI का लक्ष्य पहले से कठिन विज्ञान, गणित और भौतिकी की समस्याओं को संभालना था।
व्यावहारिक रूप से, O3 को ChatGPT को तकनीकी और अकादमिक कार्यों के लिए एक अधिक शक्तिशाली सहायक बनाने हेतु तैयार किया गया था। यह गणितीय प्रमाणों पर तर्क कर सकता है, जटिल कोड को डीबग कर सकता है, दृश्य डेटा का विश्लेषण कर सकता है, और उत्तरों को व्यवस्थित रूप से शोध कर सकता है। OpenAI ने इसे पहले शोधकर्ताओं के लिए जारी किया ताकि इसकी सुरक्षा का परीक्षण हो सके, फिर इसके frontier-defining capabilities के आधार पर इसे सशुल्क उपयोगकर्ताओं के लिए लाया गया।
OpenAI के अन्य मॉडलों की तुलना
O3, OpenAI की GPT श्रृंखला के साथ खड़ा है लेकिन इसका ध्यान अलग है।
पूर्ववर्ती ChatGPT मॉडल (जैसे GPT-4, GPT-4.1 आदि) बड़े प्री-प्रशिक्षित मॉडल हैं जिनमें आंतरिक chain-of-thought नहीं होता (“वे उत्तर देने से पहले सोचते नहीं हैं”)।
GPT-4.5 (फ़रवरी 2025) एक अत्यंत बड़ा, सामान्य-उद्देश्य भाषा मॉडल है जिसे व्यापक भाषा समझ के लिए अनुकूलित किया गया है।
GPT-4.5 में सूक्ष्मता और रचनात्मकता (उच्च भावनात्मक “EQ”) में सुधार देखा गया है, लेकिन OpenAI इसे GPT-4 पर एक क्रमिक (incremental) उन्नयन मानता है।
O3 के विपरीत, GPT-4.5 आंतरिक रूप से क्रमिक योजना नहीं बनाता; इसके बजाय यह प्रदर्शन सुधारने के लिए पैमाने और फाइन-ट्यूनिंग का उपयोग करता है।
OpenAI यह नोट करता है कि जैसे-जैसे सामान्य बुद्धिमत्ता (general intelligence) बढ़ती है, यह एजेंटिक मॉडलों में तर्क की नींव के रूप में कार्य कर सकती है।
वास्तविकता में, GPT-4.5 संवादात्मक कार्यों और रचनात्मक लेखन में उत्कृष्टता प्राप्त करता है: यह “विचारों को स्वाभाविक रूप से जोड़ता है” और अधिक इंटरैक्शन आमंत्रित करता है (ट्यूटरिंग, विचार-विमर्श, लेखन सहायता के लिए उपयुक्त)।
इसके विपरीत, O3 विश्लेषणात्मक कार्यों के लिए अनुकूलित है: समीकरण हल करना, कोडिंग, बहु-चरणीय प्रश्न हल करना।
समीक्षक यह पाते हैं कि O3 और GPT-4.5 एक-दूसरे के पूरक हैं – एक “बुद्धिमान मित्र” है तर्क के लिए, दूसरा “सहयोगी साथी” है सामान्य संवाद के लिए।
कई उपयोगकर्ताओं को GPT-4.5 अधिक प्रवाही और कम सतर्क लगता है, जबकि O3 अधिक व्यवस्थित और तथ्यों पर आधारित होता है (जब तक कि यह भ्रम न उत्पन्न करे, जैसा कि हालिया विश्लेषणों में देखा गया)।
OpenAI एक पदानुक्रम भी प्रस्तुत करता है: ChatGPT किसी क्वेरी के अनुसार GPT-4.5 या O3 का उपयोग कर सकता है।
2025 की शुरुआत में, O3 को “अब तक का सबसे स्मार्ट मॉडल” के रूप में स्थानित किया गया था जटिल प्रश्नों के लिए, जबकि GPT-4.5 (कोड नाम “Orion”) को सबसे बड़ा अन-सुपरवाइज़्ड मॉडल कहा गया।
अंततः, दोनों में से कोई भी पूरी तरह से दूसरे को प्रतिस्थापित नहीं करता: O3, GPT-4.5 का विकल्प नहीं है क्योंकि यह महँगा (अधिक विलंबता) और विशिष्ट है, और GPT-4.5 एक तर्क मॉडल नहीं है क्योंकि इसमें अंतर्निहित chain-of-thought की कमी है।
अन्य प्रमुख मॉडलों से तुलना
OpenAI O3 को 2025 में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध सर्वोत्तम AI मॉडलों में से एक माना जाता है। यह प्रतिस्पर्धियों की तुलना में कैसा प्रदर्शन करता है?
Anthropic Claude 4 (Opus और Sonnet):
Claude Opus 4 (मई 2025) को “दुनिया का सर्वश्रेष्ठ कोडिंग मॉडल” कहा गया है।
यह SWE-Bench Verified पर ~72.5% स्कोर करता है (सर्वोत्तम श्रेणी में) और जटिल कोडिंग कार्यों पर घंटों तक निरंतर काम कर सकता है।
Claude Sonnet 4 (छोटा संस्करण) भी ~72.7% प्राप्त करता है।
सिर-से-सिर कोडिंग मेट्रिक्स में, O3 (~71.7%) लगभग बराबर है।
Claude के मॉडलों में extended memory (सेशन के बीच तथ्यों को याद रखने) और समानांतर टूल उपयोग जैसी विशेषताएँ भी हैं।
कुल मिलाकर, Claude 4 और O3 क्षमताओं में काफ़ी तुलनीय हैं: लंबे कोडिंग कार्यों में Claude थोड़ी बढ़त रख सकता है, जबकि गणित/विश्लेषणात्मक बेंचमार्क में O3 अक्सर आगे रहता है।
Anthropic का दावा है कि Opus 4 “कोडिंग, शोध, लेखन और वैज्ञानिक खोज” में सीमाओं को आगे बढ़ाता है — जो O3 की महत्वाकांक्षाओं के समान है।
Google Gemini 2.5:
Google का Gemini 2.5 Pro (मार्च 2025) एक बहु-माध्यम मेगा-मॉडल है जिसमें 1–2 मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट है।
Google के अनुसार, यह “तर्क बेंचमार्क्स में शीर्ष पर” है: विशेष तकनीकों के बिना भी Gemini 2.5 Pro ने GPQA और AIME 2025 जैसे गणित और विज्ञान परीक्षणों में अग्रणी स्कोर प्राप्त किए।
कोडिंग के लिए, Google का रिपोर्टेड स्कोर SWE-Bench Verified पर 63.8% है।
व्यवहार में, O3 कुछ शुद्ध तर्क बेंचमार्क्स (जैसे AIME और GPQA) में Gemini 2.5 Pro से बेहतर प्रदर्शन करता है, लेकिन Gemini व्यापक क्षमताएँ प्रदान करता है: यह मूल रूप से पाठ, छवियाँ, ऑडियो, और वीडियो को संभाल सकता है, और इसका विशाल कॉन्टेक्स्ट बड़े दस्तावेज़ों या कोडबेस के लिए अनुकूल है।
Gemini की ताकत है मल्टीमॉडल इंटीग्रेशन और रचनात्मक तर्क, जबकि O3 अधिक संकुचित और किफ़ायती है।
Mistral AI:
फ्रांसीसी स्टार्टअप Mistral ने Mistral Large 2 और Medium 3 जैसे मॉडल (2025 की शुरुआत/मध्य में) जारी किए हैं।
Mistral Medium 3 को कोडिंग/STEM कार्यों में दक्षता के लिए अनुकूलित किया गया है।
ये मॉडल अच्छा प्रदर्शन करते हैं और ओपन-सोर्स हैं, लेकिन 2025 के मध्य तक इन्होंने O3, GPT-4.5 या Claude 4 जैसे टॉप बेंचमार्क पार नहीं किए हैं।
(उदाहरण के लिए, GPT-4.1 और GPT-4.5 कई अकादमिक परीक्षणों में अभी भी state-of-the-art हैं।)
Mistral की प्रमुख विशेषता है ओपन लाइसेंसिंग और तेज़ नवाचार गति, न कि सीधे “फ्रंटियर” प्रदर्शन।
xAI Grok 3:
एलन मस्क की कंपनी xAI ने फरवरी 2025 में Grok 3 की घोषणा की।
O3 की तरह, Grok 3 एक chain-of-thought मॉडल है जिसे विशाल Colossus सुपरकंप्यूटर पर प्रशिक्षित किया गया है।
परीक्षणों में, Grok 3 ने 2025 AIME में ~93.3% और GPQA में 84.6% स्कोर किया — जो O3 से थोड़ा नीचे हैं।
मस्क ने यह रेखांकित किया कि Grok का chain-of-thought उपयोगकर्ताओं के लिए पूर्णतः दिखाई देता है (“Think” मोड है), जबकि O3 का तर्क आंतरिक रूप से छिपा होता है।
ब्लाइंड A/B उपयोगकर्ता परीक्षणों में, प्रारंभिक Grok 3 ने कथित रूप से O3 और अन्य मॉडलों को समग्र पसंद के मामले में पीछे छोड़ दिया (कम से कम xAI के अपने Chatbot Arena परीक्षणों में)।
Grok 3 और O3 को सामान्यतः तुलनीय माना जाता है: दोनों संरचित तर्क में उत्कृष्ट हैं, केवल समाधान शैली में मामूली अंतर हैं।
सारांश
O3 को आम तौर पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध सबसे उन्नत मॉडलों में से एक माना जाता है — विशेष रूप से विश्लेषणात्मक कार्यों के लिए।
यह अक्सर पुराने GPT और Claude 3.7 मॉडलों को प्रमुख मेट्रिक्स में पीछे छोड़ता है।
हालिया मॉडल्स (Claude 4, Gemini 2.5, Grok 3) अपनी-अपनी ताकत लाते हैं, लेकिन 2025 तक कोई भी मॉडल O3 को हर क्षेत्र में स्पष्ट रूप से पार नहीं कर पाया है।
(टायलर कोवेन ने यहां तक कहा कि O3 “AGI के आगमन की घोषणा करता है,” हालांकि अधिकांश विशेषज्ञ इस दावे से सहमत नहीं हैं।)
अनुप्रयोग और उपयोग के क्षेत्र
O3 को जटिल क्षेत्रों के लिए उच्च-विश्वसनीयता सहायक के रूप में डिज़ाइन किया गया है।
यह ChatGPT Plus/Pro ग्राहकों और API के माध्यम से (एक “reasoning” मॉडल विकल्प के रूप में) उपलब्ध है।
इसके प्रमुख उपयोग के क्षेत्र शामिल हैं:
STEM शिक्षा और अनुसंधान:
कठिन गणित और विज्ञान की समस्याओं को चरण-दर-चरण हल करना, या शोधकर्ताओं की सहायता करना जैसे कि साहित्य और डेटा को छांटना (जैसे ChatGPT Deep Research एजेंट में)।
सॉफ़्टवेयर विकास:
जोड़ी-प्रोग्रामिंग और डीबगिंग। O3 की कोडिंग क्षमता का उपयोग डेवलपर टूल्स (जैसे GitHub Copilot एकीकरण) में होता है।
यह बहु-फ़ाइल परियोजनाओं को संभाल सकता है और लंबे सत्रों में संदर्भ बनाए रख सकता है, जिससे आर्किटेक्चर और पुनर्गठन में मदद मिलती है।
डेटा विश्लेषण:
डेटा कोड के माध्यम से लाकर ग्राफ़ बनाना और व्याख्या करना।
इसकी बहु-माध्यम दृष्टि इसे स्क्रीनशॉट्स से चार्ट या आरेख पढ़ने और उन्हें विश्लेषण में शामिल करने में सक्षम बनाती है।
रचनात्मक/परामर्श कार्य:
शुद्ध STEM से बाहर भी, O3 तकनीकी क्षेत्रों में रणनीति या विचार-मंथन के लिए उपयोग किया जाता है, जहाँ यह विचार उत्पन्न कर सकता है और फिर उनका विश्लेषण कर सकता है।
इसकी “विचारशील” शैली इसे एक प्रकार का वर्चुअल सलाहकार बना देती है।
कुल मिलाकर, O3 की गहरी तर्क, टूल उपयोग, और मल्टीमॉडल समझ की अनूठी संयोजना ऐसे अनुप्रयोगों के लिए रास्ता खोलती है जो पूर्व-2025 AI मॉडल्स के लिए कठिन थे।
उदाहरण के लिए, कोई उपयोगकर्ता एक पाठ्यपुस्तक समस्या की तस्वीर खींच सकता है और ChatGPT-O3 न केवल उसे पढ़ेगा, बल्कि चरण-दर-चरण उसे हल करेगा और व्याख्या करेगा — जो पहले संभव नहीं था।
- FAQs (प्रश्न और उत्तर)
Q1: OpenAI O3 मॉडल क्या है?
A1: OpenAI O3 एक reasoning-optimized बड़ा भाषा मॉडल है, जिसे 2025 में रिलीज़ किया गया। यह गहराई से सोचने और जटिल समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
Q2: O3 मॉडल GPT-4.5 से कैसे अलग है?
A2: GPT-4.5 सामान्य भाषा समझ में माहिर है, जबकि O3 विश्लेषणात्मक और मल्टीस्टेप लॉजिक टास्क के लिए खास है, जो chain-of-thought reasoning का उपयोग करता है।
Q3: O3 मॉडल के प्रमुख उपयोग क्या हैं?
A3: O3 का उपयोग STEM शिक्षा, डेटा विश्लेषण,सॉफ़्टवेयर के विकास और तकनीकी सलाह देने में होता है।
Q4: क्या O3 मॉडल multimodal है?
A4: हाँ, O3 मॉडल विजुअल चेन-ऑफ़-थॉट तकनीक के साथ तस्वीरों को समझ सकता है और उनका विश्लेषण कर सकता है।
Q5: O3 मॉडल सुरक्षित कैसे है?
A5: O3 में deliberative alignment तकनीक है जो सुरक्षा नीतियों को reasoning में शामिल करती है, जिससे यह अधिक विश्वसनीय उत्तर देता है।
