قامت OpenAI بتحديث نموذج الذكاء الاصطناعي المُشغّل من الإصدار المُخصّص السابق من GPT-4o إلى نموذج قائم على o3، وهو أحد أحدث نماذج "الاستدلال" في سلسلة o من OpenAI. تم ضبط مُشغّل o3 بدقة باستخدام بيانات أمان إضافية للاستخدام الحاسوبي، وتضمّن مجموعات بيانات أمان مُصمّمة لتعليم حدود قرار النموذج.

قامت OpenAI بتحديث المُشغِّل في ChatGPT باستخدام نموذج جديد للوكيل المُستخدم للحاسوب (CUA) مُستند إلى إصدار OpenAI o3. مع هذا النموذج الجديد، أصبح المُشغِّل أكثر ثباتًا ودقةً عند التفاعل مع المتصفح، مما حسّن مُعدّل نجاح المهام الإجمالي. كما يُقدّم استجابات أكثر تنظيمًا ووضوحًا وشمولًا.

وفقًا لـ OpenAI، أظهر نموذج CUA الجديد أداءً أقوى مقارنةً بالصناعة، محققًا مستوى SOTA على OSWorld وWebArena. كما أظهر أداءً نسبيًا أقوى مقارنةً بالإصدار السابق، سواء في اختبارات معيارية راسخة أو في تقييمات تفضيل البشر.

تستبدل OpenAI نموذجًا قائمًا على GPT‑4o بنسخة مبنية على o3

تشير OpenAI إلى ترقية كبيرة لوكيل مشغّل ChatGPT (Operator Agent) pic.twitter.com/iGPQp9butD

— ساباتاج (SabatAge) في 22 مايو 2025

استبدلت OpenAI النموذج الحالي المستند إلى GPT‑4o الخاص بـ Operator بنسخة مبنية على OpenAI o3، على الرغم من أن إصدار الـ API سيظل قائمًا على 4o. كما ادّعت الشركة أيضًا أن مشغّل o3 يستخدم نهج أمان متعدد الطبقات نفسه المستخدم في نسخة 4o.

ومع ذلك، مقارنةً بباقي النماذج في عائلة o3، تم ضبط مشغّل o3 بدقة (fine-tuned) باستخدام بيانات أمان إضافية للاستخدام الحاسوبي، بما في ذلك مجموعات بيانات مُصممة لتعليم النموذج حدود القرار عند تأكيدات الطلبات وعمليات الرفض.

أصدرت OpenAI تقريرًا تقنيًا يوضح أداء مشغّل (Operator) o3 في تقييمات أمان محددة. وبالمقارنة مع نموذج مشغّل GPT-4o، كان مشغّل o3 أقل عرضة لرفض تنفيذ أنشطة “غير مشروعة” والبحث عن بيانات شخصية حساسة، وأقل قابلية للتأثر بأحد أشكال هجمات الذكاء الاصطناعي المعروفة باسم “حقن الأوامر” (prompt injection).

“يستخدم مشغّل (Operator) o3 النهج متعدد الطبقات نفسه للأمان الذي استخدمناه في نسخة Operator الخاصة بـ 4o… وعلى الرغم من أن مشغّل o3 يرث قدرات الترميز (coding) الخاصة بـ o3، فإنه لا يملك وصولًا أصليًا إلى بيئة الترميز أو Terminal.”

–OpenAI

كما كشفت الشركة عن أن النموذج الجديد المبني على o3 خضع لتقييمات أمان قياسية، وظلّ Operator متاحًا كمُعاينة بحثية لمستخدمي ChatGPT Pro على مستوى العالم. ومع ذلك، كانت هذه النسخة المُحسّنة متاحة فقط داخل Operator في ChatGPT.

يشك كنووب في أن تشغيل نموذج o3 من OpenAI قد يكون أكثر تكلفة مما كان متوقعًا

في الأسبوع الماضي، قامت مؤسسة Arc Prize Foundation، التي تحافظ على ARC-AGI وتديره، بتحديث تقديراتها لتكاليف الحوسبة التقريبية لـ o3. وقدرَت المؤسسة في الأصل أن أفضل إعداد للنموذج الذي اختبرته، وهو o3 high، يكلف حوالي 3 آلاف دولار لحل مشكلة واحدة من ARC-AGI. لكن المؤسسة الآن تعتقد أن التكلفة قد تكون أعلى بمقدار 10 مرات عما كان مقدرًا سابقًا، وربما حوالي 30 ألف دولار لكل مهمة.

علاوة على ذلك، على الرغم من أن OpenAI لم تقم بعد بتسعير o3 أو إطلاقه بشكل كامل، يعتقد أحد مؤسسي مؤسسة Arc Prize، مايك كنووب، أن تسعير نموذج o1-pro يُعد بديلًا معقولًا وأقرب مقارنةً بالتكلفة الحقيقية لـ o3. وأضاف، مع ذلك، أن o3 سيستمر وُصفه كمعاينة (preview) في لوحة الصدارة لتعكس حالة عدم اليقين إلى حين الإعلان عن التسعير الرسمي.

وفقًا لمؤسسة Arc Prize Foundation، فإن ارتفاع سعر o3 high لن يكون خارج نطاق الاحتمال، بالنظر إلى حجم موارد الحوسبة التي يستخدمها النموذج على ما يبدو. لقد استخدم o3 high حوسبة أكثر بمقدار 172 مرة من o3 low، وهو أقل إعداد من حيث الحوسبة ضمن o3، للتصدي لمهام ARC-AGI.

كانت الشائعات تتداول منذ أوائل مارس حول خطط OpenAI الباهظة لإدخالها لعملاء المؤسسات. ووفقًا للمعلومات، قد تفرض الشركة رسومًا تصل إلى 20 ألف دولار شهريًا مقابل “عملاء” (agents) ذكاء اصطناعي متخصصين، مثل عملاء مطوري البرمجيات.

ومع ذلك، بينما قال بعضهم إن حتى أغلى نماذج OpenAI قد تكلف أقل بكثير مما سيطلبه مقاول بشري أو موظف عادةً، أشار الباحث في مجال الذكاء الاصطناعي توبايد أورَد (Toby Ord) إلى أن النماذج قد لا تكون بنفس الكفاءة. على سبيل المثال، احتاج o3 عالي (o3 high) إلى 1,024 محاولة في كل مهمة في ARC-AGI ليحقق أفضل درجة.

الفرق الأساسي: الأداة السرية التي تستخدمها مشاريع العملات المشفرة للحصول على تغطية إعلامية مضمونة