Name: o3 Deep Research
Author: OpenAI

Краткое описание

o3-deep-research — это усовершенствованная модель OpenAI для глубоких исследований, предназначенная для решения сложных многоэтапных исследовательских задач. Примечание. В этой модели всегда используется инструмент «web_search», который требует дополнительных затрат.

Агрегированный профиль

o3 Deep Research сильнее всего выглядит в категории «рассуждения». Индекс 63/100 рассчитан по процентильным позициям в 3 сопоставимых тестах; уверенность — средняя. Это навигационная оценка, а не замена тесту на ваших задачах.

Рассуждения63/100

3 сопоставимых теста · уверенность: средняя

Код58/100

2 сопоставимых теста · уверенность: средняя

Как рассчитан профиль →

Место модели в каталоге

Позиция рассчитана только среди моделей, для которых в каталоге указан результат того же теста. Это помогает сравнивать карточки, но не заменяет проверку модели на вашей задаче.

Бенчмарк	Результат	Место	Доказательство
Arena Elo (LMSYS)	1446	120 из 384	Источник не указан
MMLU (Общие знания)	88.8%	111 из 391	Источник не указан
HumanEval (Кодинг)	85.3%	223 из 391	Источник не указан
MATH (Математика)	89%	126 из 391	Источник не указан
GPQA (Экспертные знания)	66.1%	198 из 390	Источник не указан
SWE-bench (Разработка)	59.9%	102 из 381	Источник не указан

Подробный обзор модели

Обзор o3 Deep Research: Ультимативный инструмент аналитика (2026)

o3 Deep Research — это специализированная флагманская модель от OpenAI, представленная в октябре 2025 года. Она была создана для решения одной конкретной, но крайне сложной задачи: проведения глубоких, многочасовых исследований по любым темам с использованием всего доступного массива данных из сети.

Уникальные возможности

1. Автономный веб-поиск и верификация

В отличие от обычных чат-ботов, o3 Deep Research не просто ищет информацию — она её проверяет. Модель способна переходить по десяткам ссылок, сопоставлять данные из разных источников и выявлять противоречия, формируя максимально достоверный отчет.

2. Многошаговое планирование

При получении сложного запроса (например, «проанализируй влияние микропластика на популяцию пчел в Европе за последние 10 лет»), модель сначала строит детальный план исследования, а затем методично выполняет каждый его пункт, возвращаясь к уточнению данных при необходимости.

3. Интеллектуальный синтез

Итогом работы модели является не просто набор цитат, а глубоко проработанный документ с графиками, ссылками на первоисточники и логически обоснованными выводами.

Технические показатели (Май 2026)

Тип: Reasoning / Agentic Research
Контекст: 200 000 токенов (фокусированный)
Интеграция: Нативная поддержка браузера и инструментов анализа данных.

Бенчмарки (Состояние на май 2026)

Бенчмарк	Результат o3 Deep Research	Категория
Arena Elo	1446	Лидер в области исследований
MMLU	88.8%	Академический охват
MATH	89.0%	Математическая строгость
GPQA	66.1%	Научные вопросы уровня PhD
SWE_bench	59.9%	Решение инженерных задач

Сценарии использования

Корпоративная аналитика: Подготовка отчетов по рынкам, конкурентам и новым технологиям.
Научная работа: Поиск релевантных публикаций и синтез существующих знаний в узких областях.
Журналистские расследования: Сбор и проверка фактов по сложным темам.

Ценообразование

Это самый дорогой инструмент в линейке OpenAI: $10.00 за 1M входных токенов и $40.00 за 1M выходных токенов, что оправдано колоссальным объемом выполняемой работы.

Статья подготовлена для Gruzdevv.ru. Все данные актуальны на май 2026 года.

Экосистема o3 Deep Research

Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.