o3模型發布!拆解ChatGPT聖誕禮包3亮點:OpenAI用了12天直播說了什麼故事?
o3模型發布!拆解ChatGPT聖誕禮包3亮點:OpenAI用了12天直播說了什麼故事?

OpenAI自美國時間12月4日起,連續12個工作日進行聖誕倒數直播,先是在首日就推出模型o1的正式版,最後一天又來個驚喜回馬槍,公布最新一代模型o3與o3-mini。

拆解ChatGPT聖誕禮包3亮點

與o1相同,OpenAI最新的o3和o3-mini也是運用「思維鏈」(Chain of Thought,CoT)技術的推理模型,但效能又較o1顯著提升。

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o3模型效能又較o1顯著提升。
圖/ OpenAI YouTube

在美國時間12月20日的直播中,OpenAI研究副總裁陳信翰(Mark Chen)展示o3模型的內部測試成果,例如在軟體工程方面,o3準確度達到71.7%,比o1模型高出約23個百分點;o3也在程式競賽平台Codeforces取得2,727分佳績。除此之外,o3在回答數學及博士級科學問題上,也都有優於o1模型的表現。

特別的是,o3模型在致力於比較AI與人類智慧的ARC-AGI測試中,最高可以達到87.5%得分, 「人類表現得分85%的情況下,就具比較價值,在這以上的分數是一個重要的里程碑。」

ARC Prize基金會主席凱拉特(Greg Kamradt)表示, 這意味著新一代模型更加接近通用人工智慧(Artificial General Intelligence,AGI),能夠學習與獲得新技能。

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o3模型在ARC-AGI測試中,最高可以達到87.5%得分。
圖/ OpenAI YouTube

此外,o3-mini支援低度、中等和高度運算模式,也就是說,使用者可以依照任務複雜程度,調整模型的運算和思考時間。

目前新模型還沒正式上線,OpenAI執行長奧特曼(Sam Altman)表示,o3-mini預計在明年1月先推出,o3則會隨後跟上。而在1月10日之前,o3-mini模型會先開放給資安領域研究人員申請使用,以協助測試模型安全。

2024年尾聲,OpenAI用12天直播說了什麼故事?

在o1模型正式發布之前,業界幾度有聲浪質疑,用更大規模算力、參數和資料量,換取更佳模型效能的縮放定律(Scaling Law)已經瀕臨極限。OpenAI在年末一次性公布o1與o3兩代模型,像是一掃悲觀的陰霾,除此之外,為期12天的直播活動中,還有三大亮點:

亮點一:開發者友善的客製化功能

過去大型語言模型(LLM)面對高度產業知識的發揮效果褒貶不一,OpenAI新推出強化學習微調(Reinforcement Fine-Tuning,RFT)功能,提供開發者能以簡單程式,建立為專業領域而生的客製化模型,像是法律、醫療、金融等領域的專業諮詢都能受惠。

此外,OpenAI也開放o1模型的API,提供包含函數調用(Function calling)、結構化輸出(Structured Outputs)、開發者訊息(Developer Messages)和視覺輸入等功能。其中,開發者訊息能夠指定模型要遵循的細部指令,例如定義語氣和呈現風格。而最直觀的應用,是使用者可以串連API,製作出有個人風格的聊天AI。

亮點二:AI輔助工作流程

今年,OpenAI陸續祭出協作式編輯工具Canvas,以及AI搜尋引擎SearchGPT。Canvas讓使用者在寫作或編寫程式時,可以邀請AI協助編輯、補充資料或進行設計建議;SearchGPT則將實時網頁搜尋整合至ChatGPT中。

而新推出的「專案(Projects)」功能,同時整合了Canvas與SearchGPT,使用者能夠依據不同作業需求,自定義工作空間。無論是基本的檔案管理、多人協作,或是整合程式碼與自訂指令,都能在專案空間中實現。

亮點三:多模態AI工具落地

OpenAI在系列直播中,再度展現語言模型從文字拓展至聲音和影像的趨勢。現在透過線上版本或直接撥打電話,都能和ChatGPT用語音對話,ChatGPT Plus和ChatGPT Pro的訂閱者還能開啟視訊功能,讓ChatGPT根據眼前實景互動。

OpenAI也正式發布AI影片生成模型Sora,可以透過文字、圖片或影片創建新的影片內容。Sora支持最高1080p的畫質,以及長達20秒的影片生成,並且,使用者能夠逐幀編輯影像內容。

直播第一天,OpenAI就推出一個月美金2,000元(約新台幣65,443元)的ChatGPT Pro訂閱方案。後續包含Sora在內的新功能,都為訂閱者設計差異化方案,在在彰顯OpenAI今年轉向商業模式的策略決心。此外,OpenAI也積極將ChatGPT與Apple Intelligence、與其他應用程式進行整合,在年末讓使用者感受到ChatGPT無所不在。

延伸閱讀:OpenAI推出o1模型!釋出最新ChatGPT Pro方案:月費高達6,500元,厲害在哪?

責任編輯:李先泰

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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