Maaari ko bang patakbuhin nang lokal o i-download ang weights ng o3-mini?

Hindi. API-only model ang o3-mini mula sa OpenAI; hindi pampubliko ang weights at walang paraan para patakbuhin ito sa sarili mong hardware.

Magkano ang halaga ng o3-mini at gaano kalaki ang konteksto nito?

Nagkakahalaga ito ng $1.10 kada milyon input tokens at $4.40 kada milyon output tokens, na may 200,000-token na context window.

Paano naiiba ang o3-mini sa o1 at o3?

Mas maliit at mas mura ang o3-mini kaysa sa dalawa, ngunit sa katamtamang reasoning effort ay tumutugma ito sa o1 sa mahihirap na math at science benchmarks; ipinagpapalit nito ang ilang ceiling para sa mas mababang latency at gastos, at idinagdag ang reasoning_effort parameter na wala sa o1.

O3 Mini

5918°

#llm #openai #pangangatwiran #pag-coding #matematika #mga ahente

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

OpenAI | 200,000 token context | $1.10/M input, $4.40/M output. Ang OpenAI o3-mini ay isang cost-efficient na language model na optimized para sa STEM reasoning tasks, partikular na mahusay sa science, mathematics, at coding. Sinusuportahan ng modelong ito ang reasoning_effort parameter, na maaaring itakda sa "high", "medium", o "low" upang kontrolin ang oras ng pag-iisip ng modelo. Ang default ay "medium". Nag-aalok din ang OpenRouter ng model slug na openai/o3-mini-high upang itakda ang parameter sa "high" bilang default. May tatlong adjustable na antas ng reasoning effort ang modelo at…OpenAI | 200,000 token context | $1.10/M input, $4.40/M output. Ang OpenAI o3-mini ay isang cost-efficient na language model na optimized para sa STEM reasoning tasks, partikular na mahusay sa science, mathematics, at coding. Sinusuportahan ng modelong ito ang reasoning_effort parameter, na maaaring itakda sa "high", "medium", o "low" upang kontrolin ang oras ng pag-iisip ng modelo. Ang default ay "medium". Nag-aalok din ang OpenRouter ng model slug na openai/o3-mini-high upang itakda ang parameter sa "high" bilang default. May tatlong adjustable na antas ng reasoning effort ang modelo at sumusuporta sa mga pangunahing kakayahan ng developer kabilang ang function calling, structured outputs, at streaming, bagaman hindi ito kasama ang vision processing capabilities. Nagpapakita ang modelo ng makabuluhang pagbuti kumpara sa nauna, kung saan pinipili ng mga eksperto ang mga tugon nito 56% ng oras at may 39% na pagbawas sa malalaking pagkakamali sa mga komplikadong tanong. Sa medium reasoning effort settings, tinutumbasan ng o3-mini ang performance ng mas malaking o1 model sa mahihirap na reasoning evaluations tulad ng AIME at GPQA, habang pinananatili ang mas mababang latency at gastos.

Mga gabay para sa model na ito

Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano

Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang o3-mini ay cost-trimmed reasoning model ng OpenAI na nakatuon sa STEM work: agham, matematika, at coding. Ang pangunahing tampok nito ay ang adjustable reasoning effort dial — mababa, katamtaman, o mataas — kaya nagbabayad ka lang para sa dami ng pag-iisip na kailangan ng gawain. Sa katamtamang effort, tumutugma ito sa mas malaking o1 sa mahihirap na reasoning benchmarks, kaya praktikal itong default para sa mga developer na gusto ng reasoning-class na resulta nang hindi mataas ang gastos.

Kilalang-kilala sa

Tatlong antas ng reasoning effort na nagpapahintulot magpalit ng bilis at gastos laban sa kalidad ng sagot.
Tumutugma sa o1 sa AIME at GPQA math at science benchmarks sa katamtamang effort.
39% mas kaunting malalaking error sa mga komplikadong tanong kumpara sa nauna.
Kompletong developer toolkit: function calling, structured outputs, at streaming.
200,000-token na context window na kaya ang mahahabang codebase at teknikal na dokumento.

Mag-ingat sa

Walang vision support — hindi nito mapoproseso ang mga larawan, kaya kailangan ng ibang modelo para sa multimodal na gawain.
Closed weights; inuupa ang access sa pamamagitan ng API at hindi ito pwedeng patakbuhin nang lokal.
Ang output tokens ay apat na beses ang presyo ng input tokens, kaya mabilis magastos ang mahahabang reasoning chains.

Pinakamainam para sa

Pag-coding

Matematika

Pangangatwiran

Mga ahente at paggamit ng tool

Mga prompt na subukan

I-debug ang isang mahirap na recursion

Narito ang isang recursive Python function na nagko-compute ng bilang ng paraan para i-tile ang 2×N board gamit ang 1×2 dominoes. Mali ang sagot nito para sa N na higit sa 20. Hanapin ang bug, ipaliwanag kung bakit ito nangyayari, at magbigay ng naayos na bersyon na may maikling paliwanag ng ayos: def tile(n): if n == 0: return 1 if n == 1: return 1 return tile(n-1) + tile(n-2)

Patunayan ang isang resulta sa kombinatorika

Patunayan na para sa anumang positibong integer n, ang kabuuan ng unang n odd numbers ay katumbas ng n squared. Magbigay ng proof by induction, pagkatapos ay pangalawang patunay gamit ang geometric o combinatorial na argumento. Panatilihing self-contained ang bawat patunay at ipaliwanag ang bawat hakbang.

Planuhin ang isang multi-step agent

Disenyo ng minimal na tool-calling agent na sumasagot sa mga tanong tungkol sa lokal na SQLite database. Ilahad ang mga tool na kailangan nito, ang JSON schema para sa bawat tool call at tugon, ang decision loop sa pseudocode, at ang dalawa o tatlong failure modes na unang babantayan.

Ihambing sa

gpt-oss-120b
Modelong bukas ang timbang
131,072 token na konteksto · $0.15/M input, $0.60/M output
gpt-oss-20b
Modelong bukas ang timbang
131,072 token na konteksto · $0.02/M input, $0.09/M output
GPT-5.6 Sol
Modelong API lang
1,050,000 token na konteksto · $4.00/M input, $20.00/M output
GPT-6.1 Sol
Modelong API lang
1,050,000 token na konteksto · $2.00/M input, $10.00/M output

Higit pang mga text model mula sa openai

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin nang lokal o i-download ang weights ng o3-mini?: Hindi. API-only model ang o3-mini mula sa OpenAI; hindi pampubliko ang weights at walang paraan para patakbuhin ito sa sarili mong hardware.
Magkano ang halaga ng o3-mini at gaano kalaki ang konteksto nito?: Nagkakahalaga ito ng $1.10 kada milyon input tokens at $4.40 kada milyon output tokens, na may 200,000-token na context window.
Paano naiiba ang o3-mini sa o1 at o3?: Mas maliit at mas mura ang o3-mini kaysa sa dalawa, ngunit sa katamtamang reasoning effort ay tumutugma ito sa o1 sa mahihirap na math at science benchmarks; ipinagpapalit nito ang ilang ceiling para sa mas mababang latency at gastos, at idinagdag ang reasoning_effort parameter na wala sa o1.

Hatol ng Kapitan
Ang reasoning effort dial ang tunay na bentaha: makatwirang default, madaling itaas kapag karapat-dapat ang problema.

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang O3 Mini ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm openai pangangatwiran pag-coding matematika mga ahente

Mag-browse ayon sa pamilya ng model