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Wer darf bereits das KI-Modell o3 und o3 mini von OpenAI nutzen? Schrittweise Einführung geplant – auch eine kostenlose Version

Veröffentlicht am: 29. Januar 2025 / Update vom: 29. Januar 2025 – Verfasser: Konrad Wolfenstein

Wer darf bereits das KI-Modell o3 und o3 mini von OpenAI nutzen? Schrittweise Einführung geplant - auch eine kostenlose Version

Wer darf bereits das KI-Modell o3 und o3 mini von OpenAI nutzen? Schrittweise Einführung geplant – auch eine kostenlose Version – Bild: Xpert.Digital

KI-Update: Verfügbarkeit und Zugang zu o3 und o3-mini

Derzeit sind o3 und o3-mini noch nicht für die breite Öffentlichkeit verfügbar. OpenAI hat jedoch einen begrenzten Zugang für bestimmte Gruppen eingerichtet:

1. Sicherheitsforscher

OpenAI hat ein „Public Safety Testing“-Programm gestartet, bei dem ausgewählte Sicherheitsexperten Zugang zu o3-mini erhalten, um das Modell auf potenzielle Schwachstellen und Sicherheitsrisiken zu testen. Interessierte Forscher konnten sich bis zum 10. Januar 2025 für diesen Vorab-Zugang bewerben.

2. Interne Tests

OpenAI führt derzeit eigene interne Tests durch, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit der Modelle zu gewährleisten.

Zeitplan für die öffentliche Einführung

Der geplante Zeitplan für die öffentliche Einführung sieht wie folgt aus:

  • o3-mini: Voraussichtliche Veröffentlichung Ende Januar 2025. Sam Altman, CEO von OpenAI, hat am 17. Januar 2025 bestätigt, dass o3-mini in etwa zwei Wochen sowohl als API als auch in ChatGPT verfügbar sein wird.
  • o3: Das vollständige o3-Modell soll kurz nach o3-mini für die Allgemeinheit freigegeben werden. Ein genaues Datum wurde bisher nicht genannt, aber es wird wahrscheinlich im Februar oder März 2025 sein.

Darüber hinaus soll o3-mini als kostenlose Version in das ChatGPT von OpenAI integriert werden.

Geplanter Zugang über API und ChatGPT

Sobald o3 und o3-mini verfügbar sind, werden sie voraussichtlich sowohl über die API als auch in ChatGPT zugänglich sein. OpenAI plant, beide Zugangsmöglichkeiten gleichzeitig zu lancieren, was eine Reaktion auf das Feedback der Nutzer darstellt.

Sicherheit und schrittweise Einführung

Es ist wichtig zu beachten, dass OpenAI großen Wert auf Sicherheit legt und daher diese schrittweise Einführung gewählt hat. Sam Altman, CEO von OpenAI, hat sogar angedeutet, dass er vor der Veröffentlichung neuer „Reasoning“-Modelle die Einführung eines staatlichen Testrahmens zur Überwachung und Minimierung der Risiken solcher Modelle bevorzugen würde.

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Die Stärken von o3 und o3-mini entdecken

Sowohl o3 als auch o3-mini eignen sich besonders gut für komplexe Aufgaben in verschiedenen Bereichen:

Wissenschaft und Mathematik

  • o3 zeichnet sich durch herausragende Leistungen bei komplexen mathematischen und wissenschaftlichen Problemlösungen aus.
  • Es erreichte eine Genauigkeit von 96,7% beim American Invitational Mathematics Examination (AIME), was eine deutliche Verbesserung gegenüber früheren Modellen darstellt.

Programmierung und Softwareentwicklung

  • Beide Modelle zeigen beeindruckende Fähigkeiten im Bereich der Programmierung.
  • o3 erreichte im SWE-Bench Verified eine Genauigkeit von bis zu 71,7%, was eine erhebliche Verbesserung gegenüber früheren Modellen darstellt.
  • Die Modelle können bei der Fehlererkennung und Optimierung von Code helfen.

Datenanalyse und Forschung

  • o3 und o3-mini können große Datensätze schnell und genau auswerten.
  • Sie eignen sich für die Analyse wissenschaftlicher Daten und können bei der Verbesserung medizinischer Diagnosen helfen.

Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI)

  • o3 erreichte beim ARC-AGI-Benchmark eine Genauigkeit von 87,5%, was auf Fortschritte in Richtung allgemeiner künstlicher Intelligenz hindeutet.

Effizienz und Flexibilität

  • o3-mini bietet drei Geschwindigkeitsstufen (niedrig, mittel, hoch), die es Benutzern ermöglichen, Leistung und Effizienz an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen.
  • Es eignet sich besonders gut für Anwendungen, die ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis erfordern, wie automatisierte Kundenservices oder Chatbots.

Bildung und Tutoring

  • Die Modelle können als virtuelle Tutoren oder Lehrassistenten eingesetzt werden, insbesondere für komplexe mathematische und wissenschaftliche Themen.

Unternehmensanwendungen

  • Von automatisierten Berichten bis hin zu datengetriebenen Entscheidungen können Unternehmen die Effizienz ihrer Abläufe mit diesen Modellen erheblich steigern.

Insgesamt zeigen o3 und o3-mini beeindruckende Fähigkeiten in Bereichen, die komplexes Denken, Problemlösung und Datenverarbeitung erfordern, wobei o3 für anspruchsvollste Aufgaben und o3-mini für effiziente, kostengünstige Lösungen optimiert ist.

o3 mini bietet mehrere Vorteile für kleine Unternehmen und Start-ups

Kosteneffizienz

  • Deutlich günstiger als die Vollversion o3, was es für Unternehmen mit begrenztem Budget attraktiv macht.
  • Drei Geschwindigkeitsstufen (niedrig, mittel, hoch) ermöglichen eine flexible Anpassung an Leistungs- und Kostenanforderungen.
  • Selbst die niedrigste Stufe beansprucht weniger Rechenressourcen, was die Betriebskosten senkt.

Leistungsfähigkeit

  • Bereits die mittlere Geschwindigkeitsstufe übertrifft die Leistung des Vorgängermodells o1.
  • Bietet fortschrittliche KI-Fähigkeiten für komplexe Aufgaben, ohne die volle Rechenleistung größerer Modelle zu benötigen.

Vielseitigkeit

  • Eignet sich für verschiedene Anwendungsbereiche wie automatisierte Kundenservices, Chatbots, E-Commerce-Empfehlungen und Prozessautomatisierung.
  • Unterstützt APIs für Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben, was die Integration in bestehende Systeme erleichtert.

Skalierbarkeit

  • Flexibel an wachsende Unternehmensanforderungen anpassbar, ohne erhebliche finanzielle Mittel zu beanspruchen.
  • Ermöglicht es Start-ups und kleinen Unternehmen, hochwertige KI-Lösungen zu nutzen und mit größeren Unternehmen zu konkurrieren.

Effizienzsteigerung

  • Kann zur Automatisierung und Optimierung verschiedener Geschäftsprozesse eingesetzt werden, was die Produktivität steigert.
  • Ermöglicht datengetriebene Entscheidungen und verbesserte Analysen ohne großen Ressourcenaufwand.

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