The Industry Reacts to o3 and o4!

Summary

Cette semaine, OpenAI a lancé ses modèles 03 et 04 Mini, suscitant une forte réaction dans l'industrie. Le modèle 03, avec un score de 136 au test IQ, est devenu l'intelligence artificielle la plus performante, surclassant d'autres modèles comme Gemini 2.5 Pro. 03 excelle notamment dans l'utilisation d'outils, la résolution de problèmes complexes et même la découverte de nouvelles connaissances dans des domaines comme la médecine. Le 04 Mini, quant à lui, améliore les performances de 03, notamment en résolution mathématique et en programmation. Bien qu'impressionnants, ces modèles ont encore quelques limites à surmonter.

Takeaways

• 😀 03 d'OpenAI a atteint un QI de 136, surpassant tous les autres modèles d'IA, dont le modèle Gemini 2.5 Pro.
• 😀 03 excelle dans l'utilisation des outils de manière itérative dans son raisonnement, offrant des performances de haute précision.
• 😀 La capacité de 03 à résoudre des questions complexes dans des domaines tels que la médecine et la science est comparable à celle d'experts humains.
• 😀 03 a atteint un score parfait sur les tests de recherche de données (needle in a haystack), dépassant d'autres modèles tels que Gemini 2.5 Pro.
• 😀 Le modèle 04 mini d'OpenAI est capable d'appeler des outils dans la chaîne de raisonnement, ce qui le rend particulièrement puissant pour les tâches complexes.
• 😀 03 est devenu très compétent pour résoudre des problèmes de géolocalisation (geoging), identifiant avec précision des lieux à partir de captures d'écran de Google Maps.
• 😀 04 mini a résolu des problèmes mathématiques complexes, comme ceux de Project Euler, plus rapidement que tout humain, atteignant des résultats impressionnants.
• 😀 03 et 04 mini surpassent les modèles précédents dans les domaines du codage, avec 04 mini se classant désormais au sommet des classements de codage.
• 😀 Malgré les améliorations, 03 et 04 mini restent vulnérables à des erreurs occasionnelles, comme des échecs dans l'identification des couleurs dans des tâches visuelles.
• 😀 Les utilisateurs peuvent tirer parti des modèles 03 et 04 mini pour des applications pratiques, notamment en utilisant des techniques de prompt engineering pour obtenir des résultats optimaux.
• 😀 Le modèle 04 mini est plus rapide et plus efficace dans l'utilisation des tokens par rapport à d'autres modèles, réduisant ainsi les coûts et améliorant la vitesse d'exécution.

Q & A

Quelle est la principale caractéristique qui distingue le modèle 03 d'OpenAI des autres modèles sur le marché ?

Le modèle 03 d'OpenAI se distingue par son intelligence exceptionnelle, atteignant un score de 136 sur l'échelle du QI, ce qui le place au sommet des modèles d'IA. Il est également reconnu pour sa capacité à utiliser des outils de manière itérative dans sa chaîne de réflexion, une caractéristique impressionnante qui permet de résoudre des tâches complexes avec une grande précision.

Quels tests ont été réalisés pour mesurer les performances du modèle 03 ?

Le modèle 03 a été testé sur divers défis, dont le test du QI Mensa, où il a atteint un score de 136. Il a également été testé dans des tâches complexes, telles que la résolution de problèmes médicaux, la géolocalisation d'images de Street View, et même des défis mathématiques avancés.

Quelles sont les capacités particulières du modèle 03 concernant l'utilisation des outils ?

Le modèle 03 est capable d'utiliser des outils de manière très efficace dans une chaîne de réflexion. Cela signifie qu'il peut exécuter des actions multiples en même temps, par exemple en écrivant et en exécutant du code Python pendant la réflexion pour résoudre des problèmes complexes.

Pourquoi la capacité à utiliser des outils dans la chaîne de réflexion est-elle considérée comme un grand progrès ?

Cette capacité est considérée comme un grand progrès car elle permet au modèle d'effectuer des tâches multi-étapes de manière fluide et cohérente, sans avoir à demander de nouvelles instructions. Cela améliore l'efficacité, la précision et l'autonomie du modèle dans la résolution de problèmes complexes.

Comment le modèle 03 a-t-il réussi à résoudre des tâches de géoging ?

Le modèle 03 a réussi à identifier des lieux à partir de captures d'écran aléatoires de Google Street View, une tâche habituellement effectuée par des experts humains appelés 'geogessers'. Il a montré une capacité impressionnante à localiser des endroits avec peu d'informations, en utilisant des éléments comme des signes, des arbres, ou des caractéristiques géographiques.

Qu'est-ce que le 'geoging' et pourquoi le modèle 03 est-il performant dans ce domaine ?

'Geoging' consiste à identifier la localisation d'un endroit à partir d'une image de Google Street View, souvent sans informations évidentes. Le modèle 03 a montré des compétences exceptionnelles dans ce domaine, notamment en résolvant des défis complexes où il devait localiser des endroits avec des indices limités, comme une simple image d'un plat de nourriture.

Quels sont les points forts du modèle 04 Mini par rapport au modèle 03 ?

Le modèle 04 Mini a apporté des améliorations notables par rapport au modèle 03, notamment une meilleure capacité de codage et une performance supérieure dans les tâches complexes. Il est désormais considéré comme le leader dans les évaluations de codage, avec un gain de 7 % par rapport au modèle 03 Mini dans des tests de programmation en direct.

Quel a été l'impact du modèle 03 sur les tests de mathématiques ?

Le modèle 03 a montré des performances exceptionnelles dans des tests de mathématiques avancées, résolvant des problèmes de mathématiques complexes à une vitesse impressionnante. Il a également été comparé à des modèles comme Gemini 2.5 Pro, surpassant même ce dernier dans certaines tâches spécifiques de mathématiques.

Quel est l'impact de la taille de la fenêtre contextuelle sur les performances des modèles 03 et 04 Mini ?

La taille de la fenêtre contextuelle, qui représente la quantité de données que le modèle peut traiter en une seule fois, est un facteur important dans les performances. Les modèles 03 et 04 Mini ont une taille de fenêtre contextuelle de 200K tokens, ce qui est relativement plus petit que celle d'autres modèles comme Gemini 2.5 Pro ou 4.1, qui offrent des fenêtres contextuelles de 1 million de tokens.

Quel est le principal défi ou inconvénient des modèles OpenAI 03 et 04 Mini ?

Bien que les modèles 03 et 04 Mini soient impressionnants, ils ne sont pas parfaits. Par exemple, ils échouent parfois à répondre correctement à des questions simples, comme le nombre de 'R' dans le mot 'strawberry'. Ce type de test met en évidence les limites actuelles des modèles, malgré leurs nombreuses avancées.