Google O3 & O4-mini 正式登場：AI 推理模型邁向智能體新紀元
AI 的角色正在改變：從回應助手到任務代理
過去的主流 AI 模型（如 GPT-4）主要是「接收指令 → 輸出結果」，仍欠缺推理與多步驟解題能力。OpenAI 於 2025 年 4 月 17 日發表的 o3 與 o4-mini，首次展現初步任務代理（Agent）能力，具備：深層推理、自主選用工具、多模態理解與任務規劃能力。
o3 模型亮點｜深度推理的全新標竿
1. 錯誤率下降 20%
相較前代 o1，o3 在複雜任務中重大錯誤率下降 20%，推理更準確。
2. 程式與商業推理能力大幅提升
能主動優化程式邏輯、分析多源資料提出建議，推理力接近專業水準。
3. 多模態推理更強
能處理圖表、手繪、照片等多種視覺資訊，理解現實場景結構。
4. 記憶引用功能
理解上下文脈絡，支援多輪對話與個性化回應。
o4-mini 模型亮點｜小型化的高效選擇
1. 數學推理達 99.5%
在 AIME 2025 測試中取得 99.5% 成績，顯示小型模型亦能勝任複雜任務。
2. 非 STEM 領域同樣出色
商業分析與語言理解表現優異，適合多種應用場景。
3. 平衡速度、效能與回應品質
速度快、資源消耗低，適合大規模部署。
模型比較一覽
項目 | o3（旗艦） | o4-mini（高效） |
|---|---|---|
核心定位 | 深度推理、任務規劃 | 小型化、高性價比 |
錯誤率 | -20% 錯誤率 | 小模型中表現佳 |
推理能力 | 專業級 | 高效實用 |
多模態能力 | 圖表、草圖、照片 | 文字與數據為主 |
記憶與對話 | 有記憶引用 | 無記憶，但單次回應佳 |
適用場景 | 專業知識工作 | 教育、客服、內部應用 |
DotAI 觀點｜由使用者轉型為智能體設計者
未來的 AI 競爭力，來自誰能設計出具推理、任務規劃與自主行動能力的智能體，而非只是發出指令。
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