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

Hindi. API lamang ang o3; hindi inilabas ng OpenAI ang weights kaya hindi ito maaaring patakbuhin nang lokal o i-self-host.

Magkano ang gastos ng o3 at gaano kalaki ang context nito?

Presyo ay $2.00 bawat milyong input tokens at $8.00 bawat milyong output tokens, na may 200,000-token na context window.

Paano naiiba ang o3 sa mas mabilis na mga modelo ng OpenAI?

Ang o3 ay itinayo para sa malalim at multi-step na reasoning kaysa sa bilis; ipinagpapalit nito ang latency at gastos para sa mas malakas na performance sa mahirap na matematika, agham, coding, at visual reasoning tasks.

O3

2213°

#llm #openai #paningin #pangangatwiran #pag-coding #matematika

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 | $2.00/M input, $8.00/M output. Ang o3 ay isang well-rounded at makapangyarihang modelo sa iba't ibang domain. Nagtatakda ito ng bagong pamantayan para sa math, science, coding, at visual reasoning tasks. Mahusay din ito sa technical writing at pagsunod sa mga tagubilin. Gamitin ito upang pag-isipan ang multi-step na mga problema na kinabibilangan ng pagsusuri sa teksto, code, at mga larawan.

Mga gabay para sa model na ito

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

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

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

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang o3 ay ang flagship reasoning model ng OpenAI, itinayo para hawakan ang pinakamahirap na problema sa matematika, agham, coding, at visual analysis. Iniisip nito ang mga multi-step na gawain sa teksto, code, at mga imahe kaysa sa simpleng pattern-matching para sa mabilisang sagot. Kung madalas kang naaabot sa limitasyon ng mas mabilis na mga modelo, dito ka susunod pumunta.

Kilalang-kilala sa

Nangungunang performance sa matematika, agham, at coding na mga problema
Visual reasoning: sinusuri ang mga imahe kasabay ng teksto at code
Malakas sa teknikal na pagsulat at tumpak na pagsunod sa mga instruksyon
200,000-token na context para sa mahahaba at komplikadong dokumento o codebase

Mag-ingat sa

Saradong weights, API lamang — hindi mo ito maaaring patakbuhin nang lokal o i-self-host
Sa halagang $8.00 bawat milyong output tokens, mabilis tumaas ang gastos sa mahahabang reasoning chains
Mas mabagal kaysa sa mas magagaan na modelo ng OpenAI; hindi ito angkop para sa mabilis at simpleng gawain

Pinakamainam para sa

Mga prompt na subukan

I-debug ang isang subtil na error sa lohika

Narito ang isang Python function na nagkakalkula ng compound interest. Nakapasa ito sa mga basic tests ngunit nagbabalik ng maling resulta kapag ang compounding frequency ay higit sa 12. Ilarawan ang lohika nang hakbang-hakbang, tukuyin ang bug, ipaliwanag kung bakit mali ang output, at bigyan ako ng naitama na bersyon kasama ang maikling paliwanag ng pag-aayos.

Multi-step na problema sa agham

Isang sealed na 10-litro na lalagyan ang may ideal gas sa 300 K at 2 atm. Pinainit ang lalagyan hanggang umabot ang pressure sa 3 atm. Ano ang bagong temperatura? Pagkatapos, kung may maliit na balbula na nagpapakawala ng gas hanggang bumalik sa 2 atm ang pressure sa bagong temperatura, anong bahagi ng orihinal na moles ng gas ang natitira? Ipakita ang bawat hakbang.

Suriin ang isang chart o diagram

Naka-attach ang isang chart mula sa financial report. Tukuyin ang pangunahing trend, pansinin ang anumang anomalya o inflection points, at sabihin sa akin kung anong mga tanong ang dapat itanong ng isang maingat na analyst bago gumawa ng konklusyon mula sa datos na ito. Maging tiyak sa kung ano ang ipinapakita at hindi ipinapakita ng chart.

Ihambing sa

GPT-6 Luna
Modelong API lang
1,050,000 token na konteksto · $0.10/M input, $0.50/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
GPT-6 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 ang o3 nang lokal o i-download ang weights?: Hindi. API lamang ang o3; hindi inilabas ng OpenAI ang weights kaya hindi ito maaaring patakbuhin nang lokal o i-self-host.
Magkano ang gastos ng o3 at gaano kalaki ang context nito?: Presyo ay $2.00 bawat milyong input tokens at $8.00 bawat milyong output tokens, na may 200,000-token na context window.
Paano naiiba ang o3 sa mas mabilis na mga modelo ng OpenAI?: Ang o3 ay itinayo para sa malalim at multi-step na reasoning kaysa sa bilis; ipinagpapalit nito ang latency at gastos para sa mas malakas na performance sa mahirap na matematika, agham, coding, at visual reasoning tasks.

Hatol ng Kapitan
Ang modelong tatawagin mo kapag ang problema ay tunay na mahirap at ang maling sagot ay mas mahal kaysa sa bayad sa tokens.

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

Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools

TEXT / LLM

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL

TEXT / LLM

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

Ang O3 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 paningin pangangatwiran pag-coding matematika mahabang konteksto

Mag-browse ayon sa pamilya ng model