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Der GPT-o3 ist der Nachfolger des GPT-o1. Er soll natürlich noch besser als sein Vorgänger abschneiden. Die technischen Dinge, wie verschiedene Benchmarks oder die Größe des Kontextfensters erspare ich dir. Ich betrachte das Ganze aus dem Blickwinkel der KI-Nutzung im Alltag.
Das ist zugegebenermaßen etwas schwieriger, da dieses Modell ja für den MINT-Bereich, also Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik geeignet ist. Und ich bin kein Wissenschaftler.
In meinen Beispielen vergleiche ich die Ergebnisse von GPT-o1 und GPT-o3. Diese Modelle sollten auch in der kostenlosen Version verfügbar sein. Dazu muss nur der Button „Starte Reasoning für“ aktiviert werden. Ich gehe davon aus, dass dies in der Plus- oder Pro-Version nicht so eingeschränkt ist wie in der kostenlosen Version.
(Letzte Aktualisierung: 17.02.25)
Wenn du GPT-03 nutzen möchtest, kannst du in der kostenpflichtigen Version das Modell auswählen. Im Browser klappst du einfach ein kleines Fenster oben links auf und wählst GPT-o3.
Du siehst, es gibt zwei Auswahlmöglichkeiten: GPT-o3 mini und GPT-o3 mini high. Die Unterschiede zwischen diesen beiden Optionen erläutere ich weiter unten. Noch einmal der Hinweis: Diese Auswahlmöglichkeiten hast du nur in der Plus oder Pro Version von ChatGPT.
GPT-o3 wurde speziell für komplexe Denkaufgaben entwickelt. Seine Stärken liegen in den Bereichen Programmierung, Mathematik und Naturwissenschaften, da es logische Probleme analysieren und systematisch in kleinere, lösbare Schritte zerlegen kann. Es können sowohl Text- als auch Bilddaten verarbeitet werden. Du wirst feststellen, dass die Bearbeitung und Beantwortung deiner Fragen länger dauert.
Im Vergleich zu früheren GPT-o3-Modellen wurden die Problemlösungsfähigkeit und die Genauigkeit verbessert. Das Modell benötigt jedoch auch mehr Rechenleistung, was zu längeren Antwortzeiten und höheren Betriebskosten führt. Für weniger anspruchsvolle Aufgaben oder wenn schnelle Reaktionen gefragt sind, kannst du GPT-o3 mini oder GPT-o1 mini ausprobieren. Doch genug der Theorie, schauen wir uns das in der Praxis und anhand von Beispielen an.
Ich bin kein Mathematiker und vielleicht würde dich das auch ein wenig langweilen. Deshalb habe ich ChatGPT nach einem „lustigen“ Beispiel für eine mathematische Aufgabe gefragt. Und was soll ich sagen, das Beispiel war gut und zeigt, wie GPT-o3 „denkt“. Ich habe eine Glücksformel erhalten, die ich im Alltag gut verwenden kann 😀.
Interessant ist, dass du bei der Problemlösung die einzelnen „Denkschritte“ nachverfolgen kannst. Dazu klappst du oberhalb der Antwort die Zeile auf, wo beschrieben ist, dass ChatGPT nachdenkt. Das ist meist in englischer Sprache. In meinem Fall habe ich diesen Denkprozess übersetzt:
Brainstorming für humorvolle Formeln:Ich erstelle eine witzige mathematische Formel auf Deutsch, wie „x + y = Pizza“ oder „Der Sinn des Lebens = 42
Begriffe zusammensetzen: Ich stelle eine lustige mathematische Formel auf Deutsch auf, indem ich Begriffe wie „Keks“ und „Milch“ zu amüsanten Gleichungen kombiniere, z. B. „K = Anzahl der Kekse, M = Milch, wenn K > M, dann bist du ein Keksdieb.“
Freude formulieren: Ich entwickle spielerische deutsche mathematische Formeln, wie „f(Kaffee) = √(Keks) + ∞“, die Kaffee und Kekse für unendliches Glück mischen, und „f(Keks, Milch) = (Keks + Milch)²“, die ultimative Glückseligkeit suggerieren.
Natürlich geht es auch ernsthafter. Ich möchte beispielsweise wissen, wie die Formel lautet, die die Produktion von Vitamin D3 bei einem täglichen Spaziergang errechnet. Hier dauert der Denkprozess schon ein wenig länger. Die Antwort, die ich leider nicht nachprüfen kann lautet:
ChatGPT liefert mir noch eine Herleitung der Formel und erklärt diese ausführlich. Da meine Webseite nicht für die Darstellung mathematischer Formeln geeignet ist, kann ich dir das im Detail leider nicht zeigen. Du hast aber die Möglichkeit, es selbst auszuprobieren. Natürlich sind auch einfachere Rechenaufgaben, wie Prozentrechnung, Addition und Subtraktion möglich. Dafür kannst du aber auch einen „Taschenrechner“ auf dem Computer benutzen.
Ich finde, dass GPT-o1 mir schon sehr gut bei meinen Programmieraufgaben geholfen hat. GPT-o3 ist sicher noch besser. Wie du ChatGPT beim Programmieren benutzen kannst, habe ich in meinem Artikel: Wie ChatGPT dir beim Programmieren hilft beschrieben.
Du hast unter anderem die Möglichkeit, dir Programmcode schreiben zu lassen. Oder du kannst deinen eigenen Code verbessern. Auch die Fehlersuche und die Kommentierung des Quellcodes ist möglich und funktioniert gut.
Ich bin wie gesagt keine Wissenschaftler und es fällt mir schwer, GPT-o3 entsprechend zu testen. Daher habe ich eine Frage genommen, die mich schon immer interessierte: „Warum ist es in Norddeutschland im Winter immer kälter, wenn die Sonne scheint?“.
Ich habe das dann noch mit GPT-4o getestet und bekam eine ähnliche Antwort. Da überlasse ich den Test von GPT-o3 doch lieber den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern.
Während der GPT-4o für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet ist, ist der GPT-o3 stärker spezialisiert. Die Zielgruppe bei GPT-o3 sind Menschen, die Fragen zu wissenschaftlicheren Themen haben. Oder du möchtest, dass ChatGPT nicht gleich antwortet, sondern deine Frage analyisiert und darüber „nachdenkt“. Das hat dann allerdings zur Folge, dass du etwas länger auf die Antwort warten musst.
GPT-o3 ist ein Reasoning-Modell. Was du bei der Erstellung deines Prompts beachten solltest und was ein Reasoning-Modell ist, erfährst du in meinem Artikel: Reasoning - bessere Prompts für denkende Sprachmodelle.
Die meisten von uns nutzen Chatbots nur selten für alltägliche Anfragen - abgesehen von der Programmierung. Daher bleiben viele der in sozialen Netzwerken gezeigten Beispiele begrenzt und oft wenig praxisrelevant. Wer braucht schon einen simplen Pac-Man-Klon oder will knifflige Logikrätsel von einer KI lösen lassen?
Dinge, die GPT-4o bisher falsch oder gar nicht lösen konnte, rücken mit GPT-o3 in den Bereich des Möglichen. Doch was passiert, wenn die KI Lösungen präsentiert, die niemand mehr vollständig nachvollziehen kann? Dann haben wir genau die Situation, die das Buch „Per Anhalter durch die Galaxis“ vorhersagt: Wir haben die ultimative Antwort - aber die Frage bleibt unbekannt.
Wenn noch mehr Infos zu GPT-o3 haben möchtest, kannst du dir ja mal die ➥Seite von OpenAI anschauen. Dort gibt es auch Benchmarks. Die Seite ist in englischer Sprache.
Die nachfolgenden FAQs beziehen sich auf die Informationen von OpenAI zu ihrem Modell GPT-o3.
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