Czy mogę uruchomić o3-mini lokalnie lub pobrać wagi?

Nie. o3-mini to model dostępny tylko przez API OpenAI; wagi nie są publiczne i nie można go uruchomić na własnym sprzęcie.

Ile kosztuje o3-mini i jak duży ma kontekst?

Kosztuje 1,10 USD za milion tokenów wejściowych i 4,40 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu 200 000 tokenów.

Czym o3-mini różni się od o1 i o3?

o3-mini jest mniejszy i tańszy od obu, ale przy średnim wysiłku rozumowania dorównuje o1 na trudnych benchmarkach matematycznych i naukowych; kosztem niższego maksimum jakości zyskuje niższe opóźnienia i koszty oraz dodaje parametr reasoning_effort, którego o1 nie udostępnia.

O3 Mini

5918°

#llm #openai #rozumowanie #kodowanie #matematyka #agenci

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

OpenAI | kontekst 200 000 tokenów | 1,10 USD/M wejście, 4,40 USD/M wyjście. OpenAI o3-mini to ekonomiczny model językowy zoptymalizowany do zadań rozumowania STEM, szczególnie wyróżniający się w nauce, matematyce i kodowaniu. Model obsługuje parametr reasoning_effort, który można ustawić na "high", "medium" lub "low" w celu kontrolowania czasu myślenia modelu. Domyślnie jest to "medium". OpenRouter oferuje także slug modelu openai/o3-mini-high, który domyślnie ustawia parametr na "high". Model posiada trzy regulowane poziomy wysiłku rozumowania i wspiera kluczowe funkcje deweloperskie, w tym…OpenAI | kontekst 200 000 tokenów | 1,10 USD/M wejście, 4,40 USD/M wyjście. OpenAI o3-mini to ekonomiczny model językowy zoptymalizowany do zadań rozumowania STEM, szczególnie wyróżniający się w nauce, matematyce i kodowaniu. Model obsługuje parametr reasoning_effort, który można ustawić na "high", "medium" lub "low" w celu kontrolowania czasu myślenia modelu. Domyślnie jest to "medium". OpenRouter oferuje także slug modelu openai/o3-mini-high, który domyślnie ustawia parametr na "high". Model posiada trzy regulowane poziomy wysiłku rozumowania i wspiera kluczowe funkcje deweloperskie, w tym wywoływanie funkcji, strukturalne wyjścia i streaming, choć nie zawiera możliwości przetwarzania wizji. Model wykazuje znaczne ulepszenia względem poprzednika, z ekspertami preferującymi jego odpowiedzi w 56% przypadków oraz odnotowując 39% redukcję poważnych błędów w złożonych pytaniach. Przy ustawieniach średniego wysiłku rozumowania o3-mini dorównuje wydajnością większemu modelowi o1 w trudnych ocenach rozumowania takich jak AIME i GPQA, zachowując niższe opóźnienia i koszty.

Poradniki do tego modelu

10 najtańszych alternatyw dla ChatGPT w 2026: darmowe modele lokalne, darmowe plany i abonamenty z ryczałtem

Jak wybrać model AI w październiku 2026: najpierw zamknięte modele, potem otwarte wagi warte pobrania

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

o3-mini to model rozumowania OpenAI zoptymalizowany pod kątem kosztów, skierowany głównie do pracy STEM: nauki, matematyki i kodowania. Jego główną cechą jest regulowany poziom wysiłku rozumowania — niski, średni lub wysoki — więc płacisz tylko za tyle myślenia, ile wymaga zadanie. Przy średnim wysiłku dorównuje większemu o1 na trudnych benchmarkach rozumowania, co czyni go praktycznym wyborem domyślnym dla deweloperów chcących wyników klasy rozumowania bez kosztów klasy rozumowania.

Znany z

Trzy poziomy wysiłku rozumowania pozwalają wyważyć szybkość i koszt względem jakości odpowiedzi.
Dorównuje o1 na benchmarkach matematycznych i naukowych AIME i GPQA przy średnim wysiłku.
O 39% mniej poważnych błędów w złożonych pytaniach w porównaniu do poprzednika.
Pełny zestaw narzędzi dla deweloperów: wywoływanie funkcji, strukturalne wyjścia i streaming.
Okno kontekstu 200 000 tokenów radzi sobie z dużymi bazami kodu i dokumentami technicznymi.

Uważaj na

Brak wsparcia wizji — nie przetwarza obrazów, więc zadania multimodalne wymagają innego modelu.
Wagi zamknięte; dostęp przez API, brak możliwości lokalnego uruchomienia.
Tokeny wyjściowe kosztują czterokrotnie więcej niż wejściowe, więc rozbudowane łańcuchy rozumowania szybko rosną w koszty.

Najlepszy do

Kodowanie

Matematyka

Rozumowanie

Agenci i użycie narzędzi

Podpowiedzi do wypróbowania

Debugowanie trudnej rekurencji

Oto rekurencyjna funkcja Pythona, która oblicza liczbę sposobów pokrycia planszy 2×N domino 1×2. Dla N większych niż 20 zwraca błędne wyniki. Znajdź błąd, wyjaśnij, dlaczego występuje, i podaj poprawioną wersję z krótkim wyjaśnieniem poprawki: def tile(n): if n == 0: return 1 if n == 1: return 1 return tile(n-1) + tile(n-2)

Dowód wyniku kombinatorycznego

Udowodnij, że dla każdej dodatniej liczby całkowitej n suma pierwszych n liczb nieparzystych jest równa n do kwadratu. Podaj dowód indukcyjny, a następnie drugi dowód wykorzystujący argument geometryczny lub kombinatoryczny. Każdy dowód powinien być samodzielny i wyjaśniać każdy krok.

Planowanie agenta wieloetapowego

Zaprojektuj minimalnego agenta wywołującego narzędzia, który odpowiada na pytania dotyczące lokalnej bazy SQLite. Wymień potrzebne narzędzia, schemat JSON dla każdego wywołania i odpowiedzi, pętlę decyzyjną w pseudokodzie oraz dwa lub trzy tryby awaryjne, na które najpierw byś się zabezpieczył.

Porównaj z

gpt-oss-120b
Model z otwartymi wagami
Kontekst 131,072 tokenów · $0.15/M wejście, $0.60/M wyjście
gpt-oss-20b
Model z otwartymi wagami
Kontekst 131,072 tokenów · $0.02/M wejście, $0.09/M wyjście
GPT-5.6 Sol
Model tylko z API
Kontekst 1,050,000 tokenów · $4.00/M wejście, $20.00/M wyjście
GPT-6.1 Sol
Model tylko z API
Kontekst 1,050,000 tokenów · $2.00/M wejście, $10.00/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od openai

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić o3-mini lokalnie lub pobrać wagi?: Nie. o3-mini to model dostępny tylko przez API OpenAI; wagi nie są publiczne i nie można go uruchomić na własnym sprzęcie.
Ile kosztuje o3-mini i jak duży ma kontekst?: Kosztuje 1,10 USD za milion tokenów wejściowych i 4,40 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu 200 000 tokenów.
Czym o3-mini różni się od o1 i o3?: o3-mini jest mniejszy i tańszy od obu, ale przy średnim wysiłku rozumowania dorównuje o1 na trudnych benchmarkach matematycznych i naukowych; kosztem niższego maksimum jakości zyskuje niższe opóźnienia i koszty oraz dodaje parametr reasoning_effort, którego o1 nie udostępnia.

Wyrok kapitana
Regulacja wysiłku rozumowania to prawdziwy atut: rozsądny domyślny wybór, łatwo zwiększyć, gdy problem tego wymaga.

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Jak ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Podobne modele

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

O3 Mini to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm openai rozumowanie kodowanie matematyka agenci

Przeglądaj według rodziny modeli