【导读】
一场改写AI历史的震撼对决正在上演！就在昨天，当DeepSeek R1还在用「降维打击」重构AI格局时，OpenAI王者回归之作o3-mini已悄然降临，用实力证明——王者，从未离场！
DeepSeek R1用「降维打击」重构了AI界，OpenAI不甘示弱放出了o3-mini，再次加冕为王。
o3-mini的进步可不是一点半点，在数学代码等基准测试中，均拿下了最高的成绩。
甚至，在「物理模拟」高难度挑战战场上，o3-mini直接粉碎R1，展现出惊人的实力。
能够清晰地看出，o3-mini具备更强的物理推理能力，DeepSeek表现出明显的「反重力」现象。
prompt：write a Python program that shows a ball bouncing inside a spinning hexagon. The ball should be affected by gravity and friction, and it must bounce off the rotating walls realistically
在另一个演示中，更加复杂，不仅要考虑小球与墙壁的碰撞，还要考虑不同小球之间的相互碰撞。
prompt：Simulate multiple small balls bouncing inside a spinning rectangle. The balls should collide with each other and the walls
从单球反弹到多球碰撞，从简单物理到复杂系统，OpenAI的仿佛在诉说着「王者，从未离场」。
教授Derya Unutmaz对o3 mini表现的进步非常激动：
o3-mini只需一次提示就能准确生成符合物理定律的代码！与此同时，DeepSeek-R1对此却显得很吃力。
这场AI竞赛正在全速加速，后来居上者，拭目以待。目前，OpenAI明显处于领先地位！」
此外，在「人类最后一场考试」的纯文本测试集上，新模型03-mini（medium/high）在准确率上超越了DeepSeek-R1。
奥特曼甚至自信的表示：「不久，人类就需要另一场考试了……」
o3-mini还有好东西，很快就会给你，我想我们把最好的留到了最后！
在代码补全基准Codeforces排名中，相对o1系列模型，o3-mini进步明显。
而独立于LLM提供商的性能基准和定价排行，Artificial Analysis表示：「o3-mini是从o1-mini向前迈出的一大步。」
同时，公布了o3 mini的初步结果，完整的基准测试结果稍后推出：
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人工分析质量指数为89，与DeepSeek R1匹配，略低于o1
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更便宜 - 每百万个token1.1美元/4.4美元的输入/输出定价，低于许多 DeepSeek R1 API（高于DeepSeek的甲方R1 API定价）
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快速-与o1-mini的速度相似，为170个token/秒，尽管这意味着2000个代币的「思考」时间仍然需要 ~12 秒
其中人工分析质量指数（Artifical Analyssi Quality Index）包含了MMLU、GPQA Diamond、Math-500和HumanEVal等多个测试基准。
AI初创企业CEO，Bindu Reddy，整体上o3击败了R1，特别是在编码方面，让人大吃一惊。
她认为综合考虑性能、速度和价格，o3-mini high是目前最好的大语言模型(LLM)：
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在编程上，o3-mini high大幅度领先o1、Sonnet以及其他模型
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o3-mini high比Sonnet便宜2倍，比o1便宜15倍
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在所有类别中，o3-mini high仅次于01，是第2名最佳模型
对此，OpenAI研究员Clive Chan表示：「我每天都在cursor中使用o3-mini，它绝对是最好的编程模型。我基本上完全信任它的Python代码（不再有误解/偷懒的问题），而且即使我当前的项目涉及3种我不熟悉的编程语言，o3-mini也帮了大忙！」
o3-mini彻底掌握了arXiv
OpenAI研究科学家Sebastien Bubeck表示，o3-mini是一个了不起的模型。
在理解和解析arXiv论文方面，o3-mini达到了全球独一无二的水平，成为真正的科研伙伴！
下面是一个看似简单但会让所有其他模型都感到困惑的问题，而o3-mini却能给出极其有用的答案。
它完全说到了点子上：与自收缩曲线的联系、依赖于维度的界限，甚至还引用了相关论文。
下面这个例子是Sebastien在不同主题的另一个查询。
有趣的是，o3-mini-high给出的参考文献「Bubeck and Ganguly」并不完全正确，但确实非常相关。
总的来说，它给出的参考文献都是「模糊准确的」，可能会混淆作者/期刊/标题，但令人惊讶的是这些引用仍然很有用。
他又表示，这些都是相当冷僻的问题，能够回答这两个问题的论文少于100篇（实际上更接近约10篇）。
能有一个模型可以回答只有O（10）数量级的人类知道答案的问题，这确实令人惊叹。
此外，Sebastien又演示了一个用o3-mini构建「我的世界」的演示。
AI物理新巅峰，轻松击败R1
Hyperbolic联创Yuchen Jin测试后惊叹道，o3-mini可能是目前最强的物理推理LLM！
o3-mini竟然成功生成了四维超立方体（Tesseract）内反弹小球的Python代码，展现出惊人的物理推理和数学建模能力。
Prompt: Write a Python script of a ball bouncing inside a tesseract
再来看o3-mini-high，demo中竟然翻车不如o3-mini？
Yuchen Jin多次尝试后发现，o3-mini-high在这个任务上表现糟糕，甚至比一次性生成的o3-mini版本还差！
其中一个版本居然只生成了小球，没有四维空间结构……
另一个很好展现o3-mini理解物理世界的demo。
「被o3-mini震撼到了（不仅仅是因为它的编程能力），更因为它那闪电般的速度。
它仅用19秒就一次性生成了这四个演示。我从未见过类似的东西。一个新的AI时代已经到来」。
沃顿商学院教授Ethan Mollick让o3-mini-high首次挑战生成动态海洋风暴Shader，没想到竟然成功了！
18秒，克隆一个应用
另一位OpenAI研究员Aidan Clark表示：「o3-mini在智能和速度的组合方面令人难以置信，我不知道该说什么，你只能自己去试试看了。」
在下面demo中，Clark要求o3-mini用单个Python文件写一个Twitter克隆应用。
一句话，生成游戏
更令人惊叹的是，开发者Alex Finn仅用1个提示，o3-mini便能生成完整的太空游戏。
prompt：create a snake game, where snakes compete with each other
还有网友通过o3-mini-high制作的太阳系3D模拟。
网友adi让o1和o3-mini分别建造一个巨大的、令人惊叹的、史诗般的漂浮城市。
prompt：build me a massive amazing epic a floating city
