OpenAI 最近推出的 o3AI 模型被认为是其最强大的人工智能产品，但其运行成本却令人咋舌，单次任务费用超过1000美元。

根据 TechCrunch 的报道，这款新模型在处理复杂问题时采用了一种称为 “测试时计算” 的技术，意味着它在得出答案前会花费更多时间进行思考和探索多种可能性。因此，OpenAI 工程师希望 o3能够在复杂提示下产生更优质的回应。

根据 ARC-AGI 基准测试的创始人 François Chollet 的说法，o3在其强大的 “高计算模式” 下，得分达到了87.5%，几乎是前一代 o1模型得分32% 的三倍。这表明 o3在性能上的提升是显著的。然而，这种精细的计算过程伴随着巨大的开销。为了达到这一高分，o3的计算成本超过了每个任务1000美元，使用的计算能力比低功耗版 o3多出了170倍，远远高于其前身，每个任务的成本不足4美元。

这一情况使得业界对 o3模型的表现和其运行成本之间的矛盾产生了关注。一方面，o3的得分大幅提升似乎证明了人工智能模型通过 “扩展” 方式，即增加处理能力和训练数据，仍然可以获得进步。但另一方面，关于扩展所带来的收益递减的批评声音也在增加。虽然 o3的提升主要得益于改进其 “推理” 方式而非单纯的扩展，但其高昂的运行成本无疑让人心生忧虑。

即使是低计算版本的 o3，其在基准测试中得分达到了76%，但每个任务的成本也达到了约20美元，虽然相对而言仍算是个相对便宜的选择，但与其前代产品相比仍然贵了好几倍。而且，考虑到 ChatGPT Plus 每月收费仅25美元，这使得 OpenAI 在提升用户使用的智能化水平时面临着巨大的成本压力。

在一篇关于基准测试结果的博客中，Chollet 指出，虽然 o3在接近人类的表现水平，但 “成本仍然很高，尚不具备经济性”。他表示，解决 ARC-AGI 任务的人力成本大约为每个任务5美元，而能耗则只是几美分。然而，他乐观地认为，“成本效益在未来几个月和几年内有可能会显著改善。” 目前，o3尚未向公众发布，预计其 “迷你版” 将于明年1月推出。