Текущая2025-10-10
o3 Deep Research
200KG —
К списку моделейКак рассчитан профиль →
Искать в /services/ →Создать обсуждение
o3 Deep Research
G-Score: н/дОт OpenAI
StandardReasoningTextFrontier Reasoning
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.
G-Score и профиль
G-Score: н/дДля o3 Deep Research пока нет совпавших результатов в подключённых публичных лидербордах. Исходные значения карточки не используются для G‑Score.
Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.
Уверенность данных
низкая
Покрытие
0 тестов · 0 направлений
Происхождение
нет данных лидербордов
Место модели в каталоге
Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.
| Бенчмарк | Результат | Место | Доказательство |
|---|---|---|---|
| GPQA (Экспертные знания) | 66.1% | н/д | Источник не указан |
| MATH (Математика) | 89% | н/д | Источник не указан |
| MMLU (Общие знания) | 88.8% | н/д | Источник не указан |
| Arena Elo (LMSYS) | 1446 | н/д | Источник не указан |
| HumanEval (Кодинг) | 85.3% | н/д | Источник не указан |
| SWE-bench (Разработка) | 59.9% | н/д | 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.
Где запустить модель
Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.
Обновляем провайдеров и цены…
Профиль модели
Бенчмарки
GPQA (Экспертные знания)66.1%
MATH (Математика)89%
MMLU (Общие знания)88.8%
Arena Elo (LMSYS)1446
HumanEval (Кодинг)85.3%
SWE-bench (Разработка)59.9%
История семейства
Линейка Other
Последовательность собрана по датам релиза моделей OpenAI в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.
Экосистема o3 Deep Research
Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.
Сервисы с поддержкой модели
Откройте результаты по названию модели и проверьте актуальную интеграцию.
MCP и инструменты
Весь каталогТочных связей пока нет. Искать по разработчику.
Статьи и термины
Все статьиОбсуждения о o3 Deep Research
Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.