OpenAI lança um par de modelos de raciocínio em IA, o3 e o4-mini.

A OpenAI anunciou na quarta-feira o lançamento do o3 e do o4-mini, novos modelos de raciocínio AI projetados para pausar e trabalhar através das perguntas antes de responder.

A empresa descreve o o3 como seu modelo de raciocínio mais avançado até hoje, superando os modelos anteriores da empresa em testes que medem capacidades em matemática, programação, raciocínio, ciência e compreensão visual. Enquanto isso, o o4-mini oferece o que a OpenAI diz ser uma troca competitiva entre preço, velocidade e desempenho — três fatores que os desenvolvedores frequentemente consideram ao escolher um modelo de IA para alimentar suas aplicações.

Ao contrário dos modelos de raciocínio anteriores, o o3 e o o4-mini podem gerar respostas utilizando ferramentas no ChatGPT, como navegação na web, execução de código Python, processamento de imagens e geração de imagens. A partir de hoje, os modelos, juntamente com uma variante do o4-mini chamada “o4-mini-high”, que gasta mais tempo elaborando respostas para melhorar sua confiabilidade, estão disponíveis para assinantes dos planos Pro, Plus e Team da OpenAI.

Os novos modelos fazem parte do esforço da OpenAI para superar o Google, Meta, xAI, Anthropic e DeepSeek na acirrada corrida global de IA. Embora a OpenAI tenha sido a primeira a lançar um modelo de raciocínio AI, o o1, os concorrentes seguiram rapidamente com versões próprias que igualam ou superam o desempenho da linha da OpenAI. Na verdade, os modelos de raciocínio começaram a dominar o campo à medida que os laboratórios de IA buscam extrair mais desempenho de seus sistemas.

O o3 quase não foi lançado no ChatGPT. O CEO da OpenAI, Sam Altman, sinalizou em fevereiro que a empresa pretendia dedicar mais recursos a uma alternativa sofisticada que incorporasse a tecnologia do o3. Porém, a pressão competitiva aparentemente fez com que a OpenAI revertesse seu curso no final.

A OpenAI afirma que o o3 alcança desempenho de ponta no SWE-bench verificado (sem estruturas personalizadas), um teste que mede habilidades de codificação, marcando 69,1%. O modelo o4-mini alcança desempenho semelhante, com 68,1%. O próximo melhor modelo da OpenAI, o o3-mini, marcou 49,3% no teste, enquanto o Claude 3.7 Sonnet marcou 62,3%.

A OpenAI afirma que o o3 e o o4-mini são seus primeiros modelos que podem “pensar com imagens”. Na prática, os usuários podem enviar imagens para o ChatGPT, como esboços em quadro branco ou diagramas de PDFs, e os modelos analisarão as imagens durante sua fase de “caminho de pensamento” antes de responder. Graças a essa nova habilidade, o o3 e o o4-mini podem entender imagens embaçadas e de baixa qualidade, além de executar tarefas como ampliá-las ou girá-las enquanto raciocinam.

Além das capacidades de processamento de imagens, o o3 e o o4-mini podem executar código Python diretamente no seu navegador através do recurso Canvas do ChatGPT e pesquisar na web quando questionados sobre eventos atuais.

Além do ChatGPT, todos os três modelos — o3, o4-mini e o4-mini-high — estarão disponíveis através das endpoints voltadas para desenvolvedores da OpenAI, a API de Conclusão de Chat e a API de Respostas, permitindo que engenheiros construam aplicações com os modelos da empresa a taxas baseadas em uso.

A OpenAI está cobrando dos desenvolvedores um preço relativamente baixo pelo o3, dado seu desempenho melhorado, de $10 por milhão de tokens de entrada (cerca de 750.000 palavras, mais longo que a série O Senhor dos Anéis) e $40 por milhão de tokens de saída. Para o o4-mini, a OpenAI está cobrando o mesmo que o o3-mini, $1,10 por milhão de tokens de entrada e $4,40 por milhão de tokens de saída.

Nas próximas semanas, a OpenAI afirma que planeja lançar o o3-pro, uma versão do o3 que usa mais recursos computacionais para produzir suas respostas, exclusivamente para assinantes do ChatGPT Pro.

O CEO da OpenAI, Sam Altman, indicou que o o3 e o o4-mini podem ser seus últimos modelos de raciocínio AI autônomos no ChatGPT antes do GPT-5, um modelo que a empresa afirmou que unificará modelos tradicionais, como o GPT-4.1, com seus modelos de raciocínio.