สุดยอดโมเดล AI ใหม่ OpenAI o3 and o4-mini สำหรับการวิเคราะห์เชิงลึก

OpenAI เพิ่งเปิดตัว OpenAI o3 and o4-mini สองโมเดลปัญญาประดิษฐ์ล้ำสมัยในซีรีส์ o-series ที่ออกแบบมาให้คิดลึกขึ้น ทำงานฉลาดขึ้น และให้เหตุผลได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ด้วยความสามารถที่ก้าวล้ำ โมเดลเหล่านี้ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญสำหรับทั้งผู้ใช้ทั่วไปและนักวิจัยผู้เชี่ยวชาญ ไม่ใช่แค่ “ฉลาด” แต่ยังสามารถทำงานแบบเอเจนต์ (agentic) โดยตัดสินใจด้วยตัวเองว่าจะใช้เครื่องมืออย่างการค้นหาบนเว็บ การเขียนโค้ด การสร้างภาพ และการวิเคราะห์ไฟล์อย่างไรและเมื่อใดเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ภายในเวลาไม่ถึงนาที 

ความสามารถด้านเหตุผลหลายขั้นตอนและการรวมเครื่องมือเข้าไว้ด้วยกันทำให้โมเดลเหล่านี้สามารถตอบคำถามที่มีความลึกซึ้ง สร้างผลลัพธ์ที่คิดมาอย่างดี และแสดงศักยภาพสูงสุดในทั้งภารกิจเชิงวิชาการและโลกความเป็นจริง ด้วยโมเดลเหล่านี้ ChatGPT กลายเป็นเอเจนต์ที่สามารถทำงานแทนคุณได้อย่างแท้จริง 

ความก้าวหน้าหลักใน OpenAI o3 and o4-mini 

OpenAI o3: ปัญญาประดิษฐ์แบบมัลติโหมดที่ทรงพลัง 

OpenAI o3 เป็นโมเดลที่มีความสามารถในการใช้เหตุผลสูงที่สุดที่ OpenAI เคยเปิดตัว มันสามารถทำผลงานได้ดีกว่าเวอร์ชันก่อนหน้าในหลายสาขา เช่น การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และการรับรู้ภาพ โดยทำลายสถิติใน Codeforces, SWE-bench (โดยไม่ต้องใช้ scaffolding ที่ปรับแต่ง) และ MMMU 

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง โมเดลนี้โดดเด่นในงานที่ต้องการการวิเคราะห์หลายชั้น และคำตอบที่ไม่สามารถสรุปได้ทันที ในภารกิจด้านภาพ เช่น การวิเคราะห์กราฟหรือภาพที่ซับซ้อน o3 ก็ทำได้ยอดเยี่ยมเช่นกัน การประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญพบว่ามีข้อผิดพลาดสำคัญน้อยกว่า OpenAI o1 ถึง 20% โดยเฉพาะในสาขาเทคนิคและเชิงสร้างสรรค์ เช่น วิศวกรรม ชีววิทยา ที่ปรึกษาทางธุรกิจ และการระดมไอเดีย 

ผู้ทดสอบกลุ่มแรกต่างชื่นชมความสามารถด้านการคิดวิเคราะห์อย่างเข้มข้น และการสร้างและประเมินสมมติฐานใหม่ ทำให้เป็นผู้ช่วยที่ทรงพลังในบริบทด้านวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม 

OpenAI o4-mini: ปัญญาประดิษฐ์ที่มีประสิทธิภาพและคุ้มค่า 

OpenAI o4-mini เป็นโมเดลขนาดเล็กแต่มีความสามารถสูง ออกแบบมาเพื่อเหตุผลที่รวดเร็วและประหยัดค่าใช้จ่าย สามารถทำผลงานได้ดีเยี่ยมในการทดสอบด้านคณิตศาสตร์ โค้ด และภาพ โดยทำคะแนนสูงสุดใน AIME ปี 2024 และ 2025 เมื่อรวมกับ Python interpreter โมเดลนี้ทำคะแนนได้ถึง 99.5% pass@1 และ 100% consensus@8 ใน AIME 2025 แสดงให้เห็นถึงการผสานพลังของการคิดและการคำนวณได้อย่างยอดเยี่ยม 

แม้ผลลัพธ์เหล่านี้จะพึ่งพาเครื่องมือช่วย แต่แนวโน้มการปรับปรุงมีความต่อเนื่อง: o3 ก็เพิ่มขึ้นเป็น 98.4% pass@1 และ 100% consensus@8 ภายใต้เงื่อนไขคล้ายกัน 

o4-mini ทำผลงานได้ดีกว่า o3-mini ทั้งในสาขา STEM และนอก STEM รวมถึงวิทยาการข้อมูล ด้วยความมีประสิทธิภาพสูง ทำให้รองรับปริมาณการใช้งานที่มากขึ้น เหมาะกับงานที่ต้องการประมวลผลอย่างหนาแน่น ผู้เชี่ยวชาญยังชื่นชมด้านการทำตามคำสั่งที่ดีขึ้น การตอบสนองที่ปรับให้เหมาะกับผู้ใช้ และความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับที่ดีขึ้นจากการรวมเครื่องมือและการเข้าถึงเว็บ 

การใช้เครื่องมือขั้นสูง: จากข้อความสู่การลงมือปฏิบัติ 

OpenAI o3 and o4-mini ไม่ได้แค่รู้วิธีใช้เครื่องมือเท่านั้น แต่ยังรู้ว่า เมื่อใด ควรใช้ พวกมันสามารถจัดการปัญหาที่เปิดกว้างและซับซ้อนด้วยการดำเนินงานหลายขั้นตอน 

ตัวอย่างเช่น เมื่อถามถึงการคาดการณ์การใช้พลังงานในแคลิฟอร์เนียช่วงหน้าร้อนเทียบกับปีก่อน โมเดลสามารถ: 

• ค้นหาข้อมูลจากหน่วยงานสาธารณูปโภค 
• เขียนโค้ด Python เพื่อวิเคราะห์แนวโน้ม 
• สร้างกราฟหรือภาพประกอบ 
• สรุปข้อมูลเชิงลึกที่ได้เป็นข้อความ 

โมเดลยังสามารถปรับเปลี่ยนการค้นหา ประมวลผลซ้ำ และเปลี่ยนกลยุทธ์ตามสถานการณ์ได้อย่างคล่องตัวเหมือนนักวิเคราะห์จริง 

การให้เหตุผลด้วยภาพ: คิดไปพร้อมกับภาพ 

เป็นครั้งแรกที่โมเดลเหล่านี้ไม่ได้แค่ “เห็น” ภาพเท่านั้น แต่ยัง คิดร่วมกับภาพ ได้ด้วย 

คุณสามารถอัปโหลดภาพจากไวท์บอร์ด แผนภาพจากตำรา หรือแม้แต่ภาพวาดมือที่เบลอ โมเดลจะสามารถตีความและวิเคราะห์ได้ ด้วยเครื่องมือในตัว มันสามารถหมุน ซูม และปรับภาพได้ตามต้องการเพื่อสนับสนุนการใช้เหตุผล 

สิ่งนี้เปิดประตูสู่ระดับใหม่ของการแก้ปัญหา ที่ผสานเหตุผลทั้งในรูปแบบภาพและข้อความ โดยแสดงศักยภาพสูงสุดในหลายการทดสอบมัลติโหมด หากคุณอยากเจาะลึกมากขึ้น บล็อกวิจัยของ OpenAI ด้านการให้เหตุผลด้วยภาพมีข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมให้ศึกษา 

ขยาย Reinforcement Learning: คิดมากขึ้น ผลลัพธ์ดียิ่งขึ้น 

การพัฒนา OpenAI o3 แสดงให้เห็นว่า reinforcement learning สามารถขยายขนาดได้ในลักษณะเดียวกับการฝึก GPT แบบ pretraining—เมื่อมีการประมวลผลเพิ่มขึ้น ก็ได้ผลลัพธ์ที่ดียิ่งขึ้น โดยการเพิ่มศักยภาพทั้งในช่วงการฝึกและการให้เหตุผลในขณะ inference อย่างมีนัยสำคัญ OpenAI พบว่าประสิทธิภาพยังคงเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง 

ปัจจุบัน o3 ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าในต้นทุนและความหน่วงเวลาเท่ากับ o1 และเมื่อให้เวลาในการคิดมากขึ้น ผลลัพธ์ก็จะยิ่งดีขึ้นอีก 

ทั้ง o3 และ o4-mini ได้รับการฝึกให้ใช้เครื่องมือผ่าน reinforcement learning ทำให้พวกเขาสามารถทำงานได้ยืดหยุ่นและมีกลยุทธ์มากขึ้น โดยเฉพาะในเวิร์กโฟลว์ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลภาพและภารกิจหลายขั้นตอน ประโยชน์นี้สะท้อนชัดเจนทั้งในคะแนน benchmark และคำติชมจากผู้ทดสอบจริง 

Codex CLI: การให้เหตุผลมัลติโหมดผ่านเทอร์มินัล 

ในการเปิดตัวครั้งนี้ OpenAI ยังแนะนำ Codex CLI ซึ่งเป็นเอเจนต์เขียนโค้ดขนาดเบาที่ออกแบบมาเพื่อใช้งานผ่านเทอร์มินัล โดยเครื่องมือนี้ช่วยดึงศักยภาพด้านการให้เหตุผลของโมเดลอย่าง o3 และ o4-mini ออกมาได้อย่างเต็มที่ และจะรองรับโมเดลอื่น ๆ เช่น GPT-4.1 ในเร็ว ๆ นี้ 

ผู้ใช้งานสามารถส่งภาพหน้าจอหรือภาพร่างผ่าน CLI และเชื่อมต่อโมเดลเข้ากับสภาพแวดล้อมโค้ดภายในเครื่อง เพื่อให้เกิดการให้เหตุผลมัลติโหมดที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น 

Codex CLI เป็นโอเพ่นซอร์สที่ github.com/openai/codex และ OpenAI ได้เปิดตัวโครงการมอบทุนสนับสนุนมูลค่า $1M สำหรับโปรเจกต์ที่เกี่ยวข้อง โดยมอบเครดิต API มูลค่า $25,000 ให้แก่ข้อเสนอที่ได้รับคัดเลือก 

รายละเอียดการเข้าถึงและแผนการเปิดตัว 

เริ่มต้นตั้งแต่วันนี้: 

• ผู้ใช้ ChatGPT Plus, Pro และ Team จะเห็น o3, o4-mini และ o4-mini-high ในตัวเลือกโมเดล (แทนที่ o1, o3-mini และ o3-mini-high เดิม) 
• ผู้ใช้ในกลุ่ม Enterprise และ Edu จะสามารถเข้าถึงได้ภายในหนึ่งสัปดาห์ 
• ผู้ใช้ฟรีสามารถทดลองใช้ o4-mini ได้โดยเลือก “Think” ก่อนส่ง prompt 

OpenAI o3 and o4-mini ยังสามารถเข้าถึงผ่าน Chat Completions API และ Responses API โดยนักพัฒนาบางรายอาจต้องยืนยันตัวตนองค์กรก่อน Responses API ขณะนี้รองรับการสรุปเหตุผล การรักษาโทเคนรอบฟังก์ชัน และในอนาคตจะมีเครื่องมือในตัว เช่น การค้นหาบนเว็บ ค้นหาไฟล์ และ code interpreter 

ความปลอดภัยมาก่อน: สร้างกลไกป้องกันขึ้นใหม่ 

เมื่อความสามารถเพิ่มขึ้น ความต้องการด้านความปลอดภัยก็สูงขึ้นตาม OpenAI ได้สร้างข้อมูลการฝึกด้านความปลอดภัยขึ้นใหม่ทั้งหมดสำหรับโมเดลเหล่านี้ โดยเน้นเป็นพิเศษที่: 

• ภัยคุกคามทางชีวภาพ 
• การสร้างมัลแวร์ 
• การหลบหลีกระบบป้องกัน (jailbreak prevention) 

o3 และ o4-mini แสดงผลลัพธ์ที่ดีใน benchmark การปฏิเสธคำสั่งที่เป็นอันตราย และมีระบบป้องกันระดับระบบเพื่อระบุ prompt ที่เสี่ยง โดยมี reasoning monitor ที่ใช้ LLM ซึ่งได้รับการฝึกจากสเปกด้านความปลอดภัยที่มนุษย์เขียนไว้ชัดเจน สามารถตรวจจับบทสนทนาเสี่ยงด้านชีวภาพได้ถึง ~99% 

ทั้งสองโมเดลผ่านการทดสอบด้านความปลอดภัยที่เข้มข้นที่สุดเท่าที่เคยมีมา ตามกรอบงาน Preparedness Framework ของ OpenAI ซึ่งประเมินในด้านชีวภาพ/เคมี ความปลอดภัยทางไซเบอร์ และความสามารถในการพัฒนา AI ของตัวเอง—โดยทั้งหมดอยู่ต่ำกว่าระดับความเสี่ยง “สูง” 

สามารถดูข้อมูลเชิงลึกได้ใน system card ที่เผยแพร่