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🗞️｜OpenAI 推出新模型 o3-pro
🚀｜Mistral 推出首款推理模型
📊｜AI 模型智商排名 o3 是天才
🧭｜OpenAI、Google 九大 AI 指南
🔬｜數學家分析 OpenAI 推理模型
🔍｜Sam Altman 溫和的奇異點
🗞️ NEWS
OpenAI 推出新模型 o3-pro
圖片來源：OpenAI
OpenAI 推出新模型 o3-pro，是原來推理模型 o3 的進階版本；同時宣布 o3 模型 API 價格直接下調 80%，甚至比 GPT-4o 還便宜…
專為推理設計：可以「思考更久」、「推理速度更佳」。專業評測中，o3-pro 在清晰度、完整性、準確性等方面都比 o3 更優秀。
能夠使用工具：與 o3 相同，能夠自動使用網路搜尋、數據分析等 ChatGPT 工具，但目前還不支援生成圖片、Canvas 功能。
取代 o1-pro：目前 o3-pro 已經開放給 Pro、Team 用戶使用，並取代原來的 o1-pro，Plus 用戶還要再等等。
o3 價格大幅下調：OpenAI 同時宣布將 o3 模型的 API 價格下調 80%，輸入每百萬 token 僅需 2 美元，這個價格甚至比 GPT-4o 還便宜。（比較 OpenAI 各類模型）
🧰 TOOLS
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ClickUp 是一款一站式專案管理工具，整合各種功能（任務、文件、行事曆…），幾乎可以一次取代多款生產力工具（Notion、Google Calendar、Trello…）。
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內建 100+ 種功能：除了基礎功能，甚至還有 Dashboard、互動報告、心智圖、甘特圖、自動化… 等功能。
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🚀 LAUNCH
Mistral 推出首款推理模型 Magistral
圖片來源：Mistral
法國 AI 新創 Mistral 推出他們的首款推理模型 Magistral，同時推出開源版本 Magistral Small 和企業版本 Magistral Medium。
模型表現：雖然這次 Magistral 相較於自家非推理模型 Mistral Medium 3 有大幅提升，但與同樣是開源模型 DeepSeek-R1 相比還是略遜一籌。
10 倍推理速度：Magistral Medium 在 Le Chat 的 Flash Answers 模式下，推理速度比大多數競爭推理模型快 10 倍。
適用高度監管產業：Magistral 的推理過程可追溯、符合合規要求，特別適合法律、金融、醫療、政府等需要高透明度的專業領域。
📊 CHART
AI 模型智商排名：o3 已經是天才等級
圖片來源： Tracking AI
根據 Tracking AI 最新 AI 模型智商排名，OpenAI o3 模型在智商測驗中拿下 135 分，已經達到「天才」等級。
智商測驗：這份排名是根據「Mensa 挪威智商測驗」的結果，平均人類智商範圍落在 90 到 110，超過 130 就是已經是天才等級。
超越人類智商：目前各家公司最頂尖 AI 模型 OpenAI o3、Gemini 2.5、Claude 4 幾乎都已經超越平均人類智商範圍。
圖片模型表現不佳：目前 AI 還是比較會理解「文字」，前 10 名全部都是文字模型，能理解「圖片」的多模態模型反而表現不佳，甚至低於人類平均智商。
圖片來源：Poonam Soni
OpenAI、Google、Anthropic 已經發佈了多種 AI 指南，包含：Prompt、AI Agents 等相關內容，過去都已經分別介紹給大家，這次重新統整一次，幫助大家更好複習：
Prompt
AI Agents
Anthropic：Building Effective Agents
Google：Agents Companion
AI 應用案例
🔬 RESEARCH
14 位數學家分析 OpenAI 推理模型
圖片來源：Epoch AI
AI 研究機構 Epoch AI 最近邀請 14 位數學家，分析 OpenAI 推理模型 o3-mini-high 在 FrontierMath 數學問題上的推理過程，結果發現：
知識豐富：o3-mini-high 能夠引用大量數學理論與知識，甚至在題目刻意隱藏解題技巧時，仍能找到相關定理來推進解題。
直覺推理：多數數學家認為 o3-mini-high 採用較非正式的推理方式，解題方式偏向「直覺式」的歸納推理，缺乏嚴謹的形式化推理。
缺乏創造力：像是讀過很多書的研究生，雖然能夠引用大量知識，但缺乏創造力，解題過程較少出現新穎想法。
經常出現幻覺：在 75% 的推理過程中出現幻覺，經常記錯數學名詞、公式，甚至會自己編造不存在的網址或文獻來源。
🔍 INSIGHT
Sam Altman 最新文章：溫和的奇異點
圖片來源：ChatGPT
OpenAI 執行長 Sam Altman 睽違四個月在自己部落格發表了新文章《The Gentle Singularity》，分享他對未來 AI 的看法：
ChatGPT 一次查詢成本：約 0.34 瓦特小時（相當於烤箱開 1 秒）、約 0.000085 加侖水（不到一匙），未來成本還會持續下降。
Sam Altman 預測：
2025 年：Agent 已經能夠完成真正的認知工作，寫程式的方式將徹底改變。
2026 年：AI 系統將能夠主動提出新問題、自己發現新的知識。
2027 年：機器人將能夠在現實世界中執行任務。
2030 年：一個人 2030 年能完成的事，可能是 2020 年的 10 倍。
溫和奇異點：每一個現在看到的「奇蹟」，很快都會變成未來的「基本功能」。不會是瞬間改變世界，會是日常一步一步的快速進步。
