Mô hình o3-Pro mới nhất của OpenAI đã trở thành chủ đề nóng trong cộng đồng AI, không phải vì phá vỡ kỷ lục về tốc độ, mà vì áp dụng một cách tiếp cận hoàn toàn khác. Trong khi hầu hết các mô hình AI cạnh tranh về tốc độ phản hồi, o3-Pro cố tình chậm lại, mất 10-20 phút để tạo ra phản hồi nhằm đổi lấy chất lượng đầu ra cao hơn.
Sự đánh đổi bất thường này đã chia rẽ người dùng và khơi mào các cuộc thảo luận sôi nổi về điều thực sự quan trọng trong phát triển AI. Một số người coi đây là bước đột phá trong khả năng lý luận của AI, trong khi những người khác đặt câu hỏi liệu thời gian chờ đợi có khiến nó trở nên thực tế cho việc sử dụng trong thế giới thực hay không.
Vấn đề tốc độ thực chất là một tính năng
Không giống như các mô hình AI truyền thống ưu tiên phản hồi nhanh, o3-Pro hoạt động giống như một nhà nghiên cứu cẩn thận hơn là một trợ lý phản hồi nhanh. Người dùng báo cáo phải chờ từ 5 đến 20 phút để nhận phản hồi, khiến một số người đùa rằng email sẽ là giao diện tốt hơn chat cho loại tương tác này.
Thời gian xử lý kéo dài không phải là lỗi - mà là thiết kế có chủ ý. Mô hình sử dụng cái gọi là nỗ lực lý luận, cho phép nó dành nhiều tài nguyên tính toán hơn để suy nghĩ qua các vấn đề trước khi phản hồi. Cách tiếp cận này phản ánh cách con người giải quyết các vấn đề phức tạp, dành thời gian để xem xét nhiều góc độ thay vì vội vàng đưa ra câu trả lời đầu tiên.
So sánh Thời gian Phản hồi:
- o3-Pro: trung bình 10-20 phút
- o3 (tiêu chuẩn): 1-5 phút
- GPT-4o: 3-10 giây
- Claude/Gemini: 5-15 giây
Ứng dụng thực tế cho thấy kết quả trái chiều
Những người dùng đầu tiên đã tìm ra các cách sáng tạo để khắc phục hạn chế về tốc độ. Một số người dùng đã phát triển quy trình làm việc nơi họ gửi cùng một truy vấn đến nhiều mô hình AI đồng thời, coi o3-Pro như người suy tư sâu sắc trong khi các mô hình nhanh hơn cung cấp phản hồi ban đầu nhanh chóng.
Đối với việc xem xét mã và các tác vụ phân tích phức tạp, nhiều người dùng báo cáo rằng o3-Pro tìm ra các vấn đề mà các mô hình khác bỏ lỡ, mặc dù nó cũng có xu hướng tạo ra nhiều kết quả dương tính giả hơn. Một người dùng lưu ý rằng trong khi o3-Pro xuất sắc trong phân tích kỹ lưỡng, đôi khi nó bị nhầm lẫn bởi định dạng tiêu chuẩn và báo cáo các vấn đề không tồn tại.
Báo cáo nghiên cứu dạng dài đã nổi lên như một điểm mạnh của mô hình, nơi thời gian chờ 15 phút trở nên chấp nhận được khi giải quyết các tác vụ thường mất hàng giờ nghiên cứu của con người.
Mô hình cho thấy sức mạnh đặc biệt trong việc duy trì ngữ cảnh qua các vấn đề phức tạp, nhiều phần mà không mất dấu các chi tiết quan trọng - một điểm yếu phổ biến ở các mô hình nhanh hơn.
Các trường hợp sử dụng chính mà o3-Pro xuất sắc:
- Nghiên cứu và phân tích dài hạn
- Đánh giá mã phức tạp (cơ sở mã lớn)
- Các bài toán suy luận nhiều bước
- Hỗ trợ lập kế hoạch và ra quyết định chiến lược
- Phân tích cú pháp và phân tích tài liệu pháp lý
Kinh tế học của AI chậm
Mô hình định giá cho o3-Pro phản ánh cường độ tính toán của nó, với chi phí cao hơn đáng kể so với các mô hình tiêu chuẩn. Điều này đã dẫn đến các mô hình sử dụng thú vị nơi người dùng dành o3-Pro cho những vấn đề thách thức nhất của họ trong khi dựa vào các mô hình nhanh hơn, rẻ hơn cho các tác vụ thường xuyên.
Một số nhà phát triển đã bắt đầu sử dụng o3-Pro như một công cụ ý kiến thứ hai, chạy các truy vấn phức tạp qua các mô hình nhanh hơn trước, sau đó sử dụng o3-Pro để xác minh hoặc bắt các vấn đề mà các mô hình khác bỏ lỡ. Cách tiếp cận nhiều lớp này giúp cân bằng chi phí, tốc độ và độ chính xác.
Cấu trúc Chi phí:
- o3-Pro : khoảng 120 USD cho một triệu token
- Chi phí tính toán cao hơn đáng kể so với các mô hình tiêu chuẩn
- Gói đăng ký hàng tháng ChatGPT Pro : 200 USD bao gồm quyền truy cập o3-Pro
Cộng đồng chia rẽ về giá trị thực tế
Cộng đồng AI vẫn chia rẽ về việc liệu cách tiếp cận của o3-Pro có đại diện cho tương lai của AI hay chỉ là một công cụ ngách cho các tác vụ chuyên biệt. Những người ủng hộ lập luận rằng quá trình lý luận có chủ ý của mô hình tạo ra kết quả đáng tin cậy hơn cho các vấn đề phức tạp, khiến việc chờ đợi trở nên xứng đáng cho các quyết định quan trọng.
Những người chỉ trích chỉ ra rằng hạn chế tốc độ khiến nó không thực tế cho hầu hết các trường hợp sử dụng tương tác, và đặt câu hỏi liệu cải thiện chất lượng có biện minh cho thời gian chờ và chi phí tăng đáng kể hay không. Một số người dùng báo cáo rằng đối với nhiều tác vụ, các mô hình nhanh hơn tạo ra kết quả tốt như nhau mà không có độ trễ dài.
Cuộc tranh luận phản ánh một câu hỏi rộng hơn trong phát triển AI: liệu trọng tâm có nên là làm cho các mô hình nhanh hơn và hiệu quả hơn, hay phát triển các mô hình có thể xử lý các tác vụ lý luận ngày càng phức tạp, ngay cả khi chúng yêu cầu nhiều thời gian và tài nguyên hơn?
Khi các mô hình AI tiếp tục phát triển, cách tiếp cận của o3-Pro gợi ý rằng tương lai có thể không phải về việc tìm ra mô hình tốt nhất duy nhất, mà về việc có các mô hình khác nhau được tối ưu hóa cho các loại tác vụ khác nhau - một số cho tốc độ, những cái khác cho tư duy sâu sắc.
Tham khảo: Don't Worry about the Noise