Pot rula o3-mini local sau să descarc greutățile?

Nu. o3-mini este un model doar API de la OpenAI; greutățile nu sunt publice și nu există o modalitate de a-l rula pe hardware-ul propriu.

Cât costă o3-mini și cât de mare este contextul său?

Costă 1,10 USD per milion de tokeni de intrare și 4,40 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 200.000 de tokeni.

Cum diferă o3-mini de o1 și de o3?

o3-mini este mai mic și mai ieftin decât ambele, dar la efort mediu de raționament se ridică la nivelul o1 pe benchmark-uri dificile de matematică și știință; face un compromis între plafon, latență și cost și adaugă parametrul reasoning_effort pe care o1 nu îl expune.

O3 Mini

5918°

#llm #openai #raționament #programare #matematică #agenți

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

OpenAI | context de 200.000 tokeni | 1,10$/M input, 4,40$/M output. OpenAI o3-mini este un model lingvistic eficient din punct de vedere al costurilor, optimizat pentru sarcini de raționament STEM, excelând în special în știință, matematică și programare. Acest model suportă parametrul reasoning_effort, care poate fi setat la „high”, „medium” sau „low” pentru a controla timpul de gândire al modelului. Implicit este „medium”. OpenRouter oferă și slug-ul modelului openai/o3-mini-high pentru a seta implicit parametrul pe „high”. Modelul dispune de trei niveluri ajustabile de efort de raționament…OpenAI | context de 200.000 tokeni | 1,10$/M input, 4,40$/M output. OpenAI o3-mini este un model lingvistic eficient din punct de vedere al costurilor, optimizat pentru sarcini de raționament STEM, excelând în special în știință, matematică și programare. Acest model suportă parametrul reasoning_effort, care poate fi setat la „high”, „medium” sau „low” pentru a controla timpul de gândire al modelului. Implicit este „medium”. OpenRouter oferă și slug-ul modelului openai/o3-mini-high pentru a seta implicit parametrul pe „high”. Modelul dispune de trei niveluri ajustabile de efort de raționament și suportă capabilități cheie pentru dezvoltatori, inclusiv apelare de funcții, output structurat și streaming, deși nu include capabilități de procesare vizuală. Modelul arată îmbunătățiri semnificative față de predecesorul său, testerii experți preferând răspunsurile sale în proporție de 56% și observând o reducere de 39% a erorilor majore la întrebări complexe. Cu setările de efort de raționament mediu, o3-mini egalează performanța modelului mai mare o1 pe evaluări dificile de raționament precum AIME și GPQA, menținând în același timp latență și costuri mai mici.

Ghiduri pentru acest model

Cele 10 alternative ChatGPT cele mai ieftine în 2026: modele locale gratuite, planuri gratuite și abonamente fixe

Cum să alegi un model AI în octombrie 2026: noutățile modelelor închise, apoi greutățile deschise care merită descărcate

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

o3-mini este modelul de raționament cu cost redus de la OpenAI, destinat în mod clar muncii STEM: știință, matematică și codare. Caracteristica sa principală este un comutator reglabil al efortului de raționament — scăzut, mediu sau ridicat — astfel încât plătești doar pentru câtă gândire necesită sarcina. La efort mediu, se ridică la nivelul modelului mai mare o1 pe benchmark-uri dificile de raționament, ceea ce îl face o alegere practică implicită pentru dezvoltatorii care vor rezultate de clasă raționament fără facturi pe măsură.

Cunoscut pentru

Trei niveluri de efort de raționament permit să faci compromisuri între viteză, cost și calitatea răspunsului.
Se ridică la nivelul o1 pe benchmark-urile de matematică și știință AIME și GPQA la efort mediu.
39% mai puține erori majore la întrebări complexe comparativ cu predecesorul său.
Kit complet pentru dezvoltatori: apelare de funcții, ieșiri structurate și streaming.
Fereastră de context de 200.000 de tokeni pentru baze de cod și documente tehnice lungi.

Atenție la

Fără suport vizual — nu poate procesa imagini, deci sarcinile multimodale necesită un alt model.
Greutățile sunt închise; accesezi prin API și nu poți rula local.
Tokenii de ieșire costă de patru ori mai mult decât cei de intrare, deci lanțurile de raționament verbose se adună.

Cel mai bun pentru

Programare

Matematică

Raționament

Agenți și utilizare unelte

Sugestii de încercat

Depanează o recursiune dificilă

Iată o funcție recursivă Python care calculează numărul de moduri de a acoperi o tablă 2×N cu domino-uri 1×2. Dă răspunsuri greșite pentru N mai mare de 20. Găsește bug-ul, explică de ce apare și oferă o versiune corectată cu o scurtă explicație a corecției: def tile(n): if n == 0: return 1 if n == 1: return 1 return tile(n-1) + tile(n-2)

Demonstrează un rezultat de combinatorică

Demonstrează că pentru orice număr întreg pozitiv n, suma primelor n numere impare este egală cu n la pătrat. Oferă o demonstrație prin inducție, apoi o a doua demonstrație folosind un argument geometric sau combinatoric. Fiecare demonstrație să fie completă și să explice fiecare pas.

Planifică un agent în mai mulți pași

Proiectează un agent minimal care apelează unelte și răspunde la întrebări despre o bază de date SQLite locală. Listează uneltele necesare, schema JSON pentru fiecare apel și răspuns, bucla decizională în pseudocod și două sau trei moduri de eșec pe care le-ai preveni în primul rând.

Compară cu

gpt-oss-120b
Model cu greutăți deschise
context de 131,072 tokeni · $0.15/M intrare, $0.60/M ieșire
gpt-oss-20b
Model cu greutăți deschise
context de 131,072 tokeni · $0.02/M intrare, $0.09/M ieșire
GPT-5.6 Sol
Model doar API
context de 1,050,000 tokeni · $4.00/M intrare, $20.00/M ieșire
GPT-6.1 Sol
Model doar API
context de 1,050,000 tokeni · $2.00/M intrare, $10.00/M ieșire

Mai multe modele text de la openai

Întrebări frecvente

Pot rula o3-mini local sau să descarc greutățile?: Nu. o3-mini este un model doar API de la OpenAI; greutățile nu sunt publice și nu există o modalitate de a-l rula pe hardware-ul propriu.
Cât costă o3-mini și cât de mare este contextul său?: Costă 1,10 USD per milion de tokeni de intrare și 4,40 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 200.000 de tokeni.
Cum diferă o3-mini de o1 și de o3?: o3-mini este mai mic și mai ieftin decât ambele, dar la efort mediu de raționament se ridică la nivelul o1 pe benchmark-uri dificile de matematică și știință; face un compromis între plafon, latență și cost și adaugă parametrul reasoning_effort pe care o1 nu îl expune.

Verdictul căpitanului
Comutatorul de efort de raționament este adevărata valoare: o alegere implicită rezonabilă, ușor de crescut când problema o merită.

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Qwen3 235B A22B Thinking 2507

TEXT / LLM

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

O3 Mini este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm openai raționament programare matematică agenți

Răsfoiește după familia de modele