o3をローカルで実行したりウェイトをダウンロードできますか？

OpenAI | 200,000トークンコンテキスト | 入力$2.00/M、出力$8.00/M。o3はドメイン横断的にバランスの取れた強力なモデルです。数学、科学、コーディング、視覚推論タスクで新たな基準を設定し、技術文書作成や指示遵守にも優れています。テキスト、コード、画像を横断する多段階問題の思考に適しています。

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キャプテンのメモ

Captainによる、ハウスエディター執筆

2026-10-13のメモ

o3はOpenAIのフラッグシップ推論モデルで、数学、科学、コーディング、視覚解析の最難関問題に対応します。テキスト、コード、画像を組み合わせた多段階タスクを考え抜く設計で、速いモデルの限界に達した場合の次の選択肢です。

得意分野

数学、科学、コーディング問題でトップクラスの性能
視覚推論：画像とテキスト、コードを同時に解析
高度な技術文書作成と正確な指示遵守
20万トークンのコンテキストで長大な文書やコードベースに対応

注意点

クローズドウェイトでAPI専用。ローカル実行やセルフホスティング不可。
出力トークンあたり$8.00と高価で、長い推論チェーンではコストが急増。
OpenAIの軽量モデルより遅く、単純で短時間のタスクには不向き。

最適な用途

試してみるプロンプト

微妙な論理エラーのデバッグ

複利計算をするPython関数があります。基本的なテストは通りますが、複利回数が12を超えると誤った結果を返します。論理を段階的に説明し、バグを特定し、なぜ誤った出力になるか解説し、修正済みコードと簡単な修正説明をください。

多段階科学問題

密閉された10リットル容器に理想気体が300K、2気圧で入っています。加熱して圧力が3気圧になりました。新しい温度は？次に小さなバルブを開けて圧力を新温度で2気圧に戻すと、元のモル数の何割が残りますか？各ステップを示してください。

チャートや図の分析

財務報告のチャートを添付します。主な傾向、異常点や転換点を指摘し、慎重な分析者が結論を出す前に問うべき質問を教えてください。チャートが示すことと示さないことを具体的に。

比較する

GPT-6 Luna
API専用モデル
1,050,000トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.50/M 出力
GPT-5.6 Sol
API専用モデル
1,050,000トークンのコンテキスト · $4.00/M 入力、$20.00/M 出力
GPT-6.1 Sol
API専用モデル
1,050,000トークンのコンテキスト · $2.00/M 入力、$10.00/M 出力
GPT-6 Sol
API専用モデル
1,050,000トークンのコンテキスト · $2.00/M 入力、$10.00/M 出力

openaiの他のテキストモデル

よくある質問

o3をローカルで実行したりウェイトをダウンロードできますか？: いいえ。o3はAPI専用で、OpenAIはウェイトを公開していないため、ローカルやセルフホスティングは不可能です。
料金とコンテキスト長は？: 入力トークンあたり$2.00、出力トークンあたり$8.00で、20万トークンのコンテキストウィンドウがあります。
OpenAIの速いモデルと何が違う？: o3は速度よりも深い多段階推論に特化しており、難しい数学、科学、コーディング、視覚推論タスクで大幅に強力な性能を発揮します。

キャプテンの評価
問題が本当に難しく、誤答のコストがトークン料金を上回る場合に選ぶモデルです。

キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。

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Updated Oct 22, 2026

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このスコアの計算方法

このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。

用語集：ここで使われている用語

ヒートスコア: モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
フロア: 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
ダウンロード相当数: スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
対数スケール: 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
いいね: すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
普及率: 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
測定済みと推定: 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
シーダー: トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
AI Horde: 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
生成サイト: PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
OpenRouterトークン: ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
完全モデル（チェックポイント）: 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
LoRAと埋め込み: 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
ファミリーと重み: モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
年齢: ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
ファミリーブースト: このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
代替スコア: まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
新着！(猶予期間): 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
トレンド: ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
典型的なモデル: カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。