OpenAI 终于发力，其 agent 产品引发了广泛关注。OpenAI 凭借深厚的技术积累和创新能力，在人工智能领域不断探索。Agent 产品作为其新的尝试，具有巨大的潜力和影响力。然而，这也让人们开始担忧其可能带来的危险。一方面，agent 产品可能在某些领域超越人类智能，引发就业等问题；另一方面，其强大的能力也可能被滥用，带来安全隐患。但我们也不能因噎废食，应在充分利用其优势的同时，加强监管和规范，以确保其健康、可持续发展。

我们在2025年Q1的大模型季报中提到，在AGI路线图上，只有智能提升是唯一主线，因此我们持续关注头部AI Lab的模型发布。上周OpenAI密集发布了o系列最新的两个模型o3和o4-mini，开源了Codex CLI，还推出了在API中使用的GPT 4.1。本文将着重对这些新发布进行解读，尤其是o3 agentic和多模态CoT新能力。

我们认为OpenAI在数次平淡的更新后，终于拿出了有惊艳表现的o3。融合了tool use能力后，模型表现已经覆盖了agent产品常用的use case。Agent产品开始分化出两类路线：一类是像o3那样把tool use通过CoT内化到模型中，模型可以用写代码调用的方式执行任务；另一类是类似Manus，把工作流程外化成人类OS中的computer use。同时OpenAI已经把agent产品作为了未来产品商业化收入占比的大头，我们有理由担心通用agent产品在大模型公司主航道上被覆盖。

长线看，RL Scaling是进步斜率最大的方向，上周两位RL教父Richard Sutton和David Silver发布了一篇很重要的文章Era of Experience，强调了AI agent的进步将依赖于他们在环境中自主学习的经验。这个和我们最近研究中经常提及的online learning能力不谋而合，我们也会在文章中深入总结分析什么是agent的体验时代。

一、o3和o4-mini最惊艳的是，agentic和multimodal能力的完整性

OpenAI在4月16日发布了o系列最新的两个模型：o3和o4-mini。我们研究后判断，o3是目前最先进的推理模型，有最全面的推理能力、最丰富的tool use方式和全新的多模态CoT能力，尽管在tool use能力上Claude 3.7能力一直是最强的，但是在C端消费级产品中很难感受到。

o4-mini则是一款专为高效推理而优化的小模型，在一些benchmark上的表现也不错，甚至在有些竞赛上的得分比o3的得分更高。在实际使用中我们能感受到o4-mini和o3有明显的差距，o4-mini的思考时间明显更短。

和o3的发布模式一样，OpenAI的reasoning model都是先训练出一个mini reasoning版本，再scale到一个long inference time、full tool use能力的模型上。而之前GPT模型总是先训练出最大的模型，再蒸馏到小模型上。这个策略值得探讨其原因，我们的猜测是RL算法比较脆弱，需要更长的时间来训练出long inference time model，在大的base model上训练成功的难度也更大，所以OpenAI会选择这样的发布策略，但是这个命名策略实在令人费解，新发布的o3是最强模型，反而o4是高性价比。

总的来说，我们认为这两个模型最惊艳的是在agentic和multimodal能力上的完整性，这两个模型可以实现：

1）Agentic地浏览网络，多次迭代搜索来找到有用的信息；

2）用Python执行和分析代码，并且画图进行可视化分析；

3）在CoT中对图片进行思考推理，并且对图片做裁剪、旋转等增强生成图片

4）读取文件和memory。

这次发布是OpenAI对推理模型的全面升级，所有付费用户都能直接体验o3、o4-mini和o4-mini-high，而原本的o1、o3-mini和o3-mini-high则已下架。

之后o3除了RL Scaling外，还有什么低垂果实可以进步的？我们认为主要有两个：

1）thinking process过程中可以生成图片；

2）vibe coding，在agentic工作流中加入更全栈的开发能力，o3能自己开发一个web app。

二、o3的进步让ChatGPT从Chatbot进化到agent

Agentic能力是o3和之前o系列模型区别最大的地方，o3已经接近我们对agent的想象了。o3在很多任务上的工作方式以及实现效果都和Deep Research非常接近：给模型一个任务，模型可以在3分钟内给到一个很不错的搜索结果。

而且o3在tool use上的使用体验是无缝的：内置在CoT过程中的tool use速度很快，比Devin、Manus等做了外置复杂框架的产品会快很多，而且tool use非常自然。同时，模型能进行思考和推理的过程更长，不会截断，这突破了原本o系列模型能力的约束。

有一个值得讨论的问题是：agent产品是否在走向两种技术路线？OpenAI路线更黑盒化，和人的工作方式不同，更依赖端到端训练，以及agent自己构建代码和思考完成任务的能力；Manus的方式更白盒化，用虚拟机模仿人类的工作方式。前者通过端到端的一体化模型，将tool use内化到模型里面，这种agent产品在环境上相对有约束，但智能比较强，能端到端做RL训练；后者有一定的复杂工作流和外置界面，通过模型和调用外部工作流和环境的方式，来完成任务。

能力测试

为了更真实地体会o3的agentic能力，我们用Manus第一次发布时官网展示的两个经典use case来测试o3，看看Manus能够实现的事情，o3是否能够完成？

Test case 1:Visit the official YC website and compile all enterprise information under the W25 B2B tag into a clear，well-structured table.Be sure to find all of it.（访问YC官方网站，并将所有在W25 B2B标签下的企业信息整理成一个清晰、结构良好的表格，确保找齐所有信息。）

这个测试任务需要在YC官网同时点上W25和B2B tag，总共有90+家公司。这个问题的难点在于完成度，非agent产品通常之前无法把信息筛选和收集全，因此，之前除了Deep Research，其他模型一般都无法完成。

在结果上，Manus输出时有清晰的to-do list，并且每收集5-10家公司会和用户汇报一下进度，最后Manus成功收集到了完整公司列表，但速度偏慢。

而o3第一次执行只找到了25家公司，经过再一次prompt提示之后，才成功完成了任务。

Test Case 2:Here's last month's sales data from my Amazon store.Could you analyze it thoroughly with visualizations and recommend specific，data-driven strategies to boost next month's sales by 10%?（这是我上个月Amazon店铺的销售数据。你能对其进行深入分析并提供可视化图表，同时根据数据提出一些具体的策略，帮助下个月的销售额提高10%吗？）

这个问题的难点在于需要用编程做数据可视化并解决问题提出建议。结果Manus和o3都能完成任务，但相比之下，Manus给的结果比较长，重点不够突出，而o3在更简洁、重点突出的情况下，可视化的效果也较好，更像一个专业分析师给出的策略建议。

Manus实现：

o3实现：

Use Case

我们还从互联网上选取了一些比较有代表性的用例：

有一个用户看Youtube视频到某一个位置之后，让o3去解释这个部分的背景知识，结果o3能够自己找到transcript，定位到正确的位置，并进行分析和进一步搜索，非常像一个完整的agent做任务的方式。

数学等科学领域也有很多正面的反馈：青年数学家Daniel Litt在twitter上发文称o3能自动调用code‑interpreter，完成高阶代数证明草稿。免疫学专家Derya Unutmaz认为o3模型有“近乎天才的水平”。

三、多模态CoT解锁新的应用机会

OpenAI这次发布的o3和o4-mini模型首次实现了将图像直接融入CoT中。模型不仅能“看到”图像，更能“看懂”图像、用图像思考，融合了视觉与文本推理，在多模态理解benchmarks中展现出领先的性能。

这次的模型更新没有像4o那样在creative tasks上更进一步，但是在多模态理解这样的factual tasks上有了很大的进步。这让模型在需要事实可靠性的任务可用性大大增强，我们在使用体验后感觉o3很像是一个“私人侦探”。

多模态CoT过程类似于我们思考过程中反复看某一张图片。在使用过程中，用户可以上传白板照片、教材插图或手绘草图，即使图像模糊、反转或质量较低，模型也能理解其内容。借助tool use，模型还能动态操作图像，比如旋转、缩放或变形，作为推理过程的一部分。虽然目前思维过程中还不能生成图片或者用代码可视化，但我们判断这会是下一步的重要方向。

能力测试

我们用一张模糊的截图，做了一个针对o3图像增强功能的测试，要求模型从这张照片中看出来我们在看的什么剧。o3收到我们的指令后，就开始对这张照片做裁剪和定位来找到关键人物。这个图片上的人是《绝命毒师》和《风骚律师》中都出现的重要人物“炸鸡叔”Gus Fring，o3在定位之后给出了准确的回答。

o3的技术报告中还提到模型有专门对地理位置信息做了训练，于是我们又特意找了几张没有地区标志性特征的图，问o3和o4-mini这些图片是在哪里拍摄的，来测试模型的多模态推理能力。o3和o4-mini能够通过图片上的地貌、文字、动植物类型等信息，来给出的一个很不错的回答，成功识别出了图一的埃及尼罗河上热气球和图二的马来西亚婆罗洲地貌，这些照片都是比较模糊、我们自己看相册都觉得很难判断地点信息的。

o3

o4-mini-high

专家评论

DiT的发明人、多模态学者谢赛宁老师在o3能力上提出了更高的要求和假设。他认为在这个vision下，传统视觉识别模型已走向终结，但是视觉领域迎来了更广的研究空间。现在的视觉工具调用还是比较局限的，应该把更强的端到端视觉search、tool use能力训练内化到multimodal LLM中，让他们成为模型的一部分。

四、o3如何变可靠：学会拒绝自己能力边界外的任务

OpenAI在这次模型的发布中提到，在外部专家评估中，o3在实现困难任务的时候能比o1少犯20%的重大错误。o3可以意识到有些问题是自身无法解决的，这个能力对实际落地帮助很大，代表着模型幻觉减少、可靠性增加。

模型拒绝回答问题的这个能力的提升代表着o系列模型正在对自己所能解决问题的边界有着更清晰的理解。

能力测试

在AI初创公司CEO Dan Shipper做的o3测试中，我们看到了一个很有意思的反馈，当Dan提出了一个问题的时候，模型能够思考Dan当前给的信息是否足以回答问题。在模型拒绝回答问题之后，Dan发现自己确实忘了上传一个最关键的transcript。

我们用前文测试多模态功能的use case图片（让模型通过图片判断我们在看哪部剧）进行进一步追问：你能否识别出这是这部剧的第几季第几集。模型思考后，表示自己无法解决，并希望我们能给出更多已知信息。

五、OpenAI开源Codex CLI的目的是把竞对产品普及化

OpenAI还开源了一个全新的实验项目：Codex CLI，这是一款轻量级的coding agent，可以直接在本地电脑运行，专为最大化o3和o4-mini等模型的推理能力而设计，未来也支持GPT-4.1等更多API模型。用户可以直接从命令行体验多模态推理，比如向模型传递截图或低保真草图，结合本地代码环境，让模型参与解决实际编程任务。OpenAI将Codex CLI视为一种最简约的界面，目的是为了将AI模型与用户的计算机无缝连接。

我们认为OpenAI开发和开源Codex CLI的思路非常巧妙：OpenAI选择在自身暂时落后的地方，比如coding和终端操作，先把竞争对手已有的产品普及化，从而占领市场。

Codex CLI有两个最重要的特性。第一个特性是多模态推理能力。用户可以直接通过屏幕截图或手绘草图和coding agent交互。这种能力为开发者与AI的交互开辟了新的可能性。例如，在调试应用程序界面时，开发者可以直接截取出现问题的屏幕，并将截屏发送给Codex CLI，期望模型能够识别问题并给出相应的代码修复建议。这种方式更加直观和高效。同样，开发者也可以通过绘制一个简单的算法流程图或用户界面草图，让Codex CLI理解自己的设计意图，并生成相应的代码框架或实现方案。

第二个特性是与本地代码环境的集成。作为一个命令行工具，它自然地融入了那些习惯于使用终端进行开发的开发者工作流程中。用户可以通过简单的命令来调用Codex CLI的功能，并可能通过指定文件路径或直接输入代码片段的方式，让模型访问和处理本地代码。这种集成方式使得Codex CLI能够直接参与到实际的编程任务中，例如代码生成、代码重构或错误调试。对于那些已经习惯于使用命令行进行版本控制、构建流程和服务器管理的开发者而言，Codex CLI的这种集成方式可能会被视为是现有工具链的自然延伸。

六、o3、o4-mini的负面评价集中于视觉推理和coding

如前文所述，OpenAI新推出的o3、o4-mini有许多惊艳之处，但我们在Reddit和Twitter上也观察到了用户的一些负面评价，总结下来主要有两点：1）视觉推理能力仍不稳定；2）AI Coding能力不强。

1）视觉推理能力仍不稳定：在Reddit和Twitter上，有测试者发现o3、o4-mini模型在处理数手指个数、判断时钟时间等特定的视觉推理任务时仍然常常出现系统性错误。

当用户给了一张6个手指的图片让o3和o4-mini判断有几个手指的时候，o3表示有5个手指。

资深AI工程师Tibor Blaho表示让o3识别有点反光的时钟上的时间依然非常困难，o3一共花费了7分21秒，中间还进行了大量的推理思考，并多次编写python代码片段来对图片进行处理，但最终给出了正确答案。

Tibor Blaho又用o4-mini进行了相同的测试，但o4-mini在思考了30秒后给出了错误答案。

2）AI Coding能力不强：在Reddit和Twitter上，许多测试者对于o3、o4-mini模型的编程能力提出质疑，认为o3、o4-mini的coding能力比以前的o1 pro甚至4o模型都要弱。

七、在定价上，所有一线模型可以视为在同一个水平上竞争

我们汇总了所有一线旗舰模型的API定价，可以发现，o3模型比其他一线模型更贵。除了o3之外，Claude 3.7、Grok 3、Gemini 2.5 pro这几个效果在一个水平线上的模型是最贵的，而在这三个模型中，Claude 3.7的定价相对较贵，Grok 3对标Claude 3.7 Sonnet进行定价，而Gemini 2.5价格最低。

o4-mini的定价是o3定价的1/10，比Claude 3.7更便宜。当一个推理模型base model比较小，并进行充分优化的时候，价格会比较低。

还有一个值得关注的点在于，gpt-4.1-mini和gpt-4.1-nano这两个价格非常便宜的模型，最后到底会怎么被开发者使用？

我们判断gpt-4.1的性价比并不是很高，但如果能较好利用gpt-4.1-mini或o4-mini，性价比还是比较高的。总体来看，这几家模型的定价可以视为在同一个水平上竞争，Gemini和OpenAI相对便宜。

八、RL Scaling依然有效，算力提升的收益依然清晰

在o3的开发过程中，OpenAI发现large-scale RL呈现出与GPT系列pre-training相同的规律：more compute=better performance，即模型被允许“思考”得越久，表现就越好。在相同延迟和成本条件下，o3在ChatGPT中的表现优于o1。

OpenAI通过RL训练o3和o4-mini这两个模型，让这两个模型学习如何使用工具，还让它们学会判断何时使用工具，从而在开放式任务中表现更出色，尤其是在视觉推理和多步骤工作流中。

此外，OpenAI还提到在o3 RL training和inference time scaling投入的算力都比o1高了一个数量级，算力提升的收益比较清晰。

这次发布中OpenAI对RL Scaling的讨论比较局限，那么RL往后的进步路线是什么呢？我们接下来将通过解读Era of Experience找到一些答案。

九、Era of experience：RL的下一步，Agent从经验中自主学习

两位强化学习教父Richard Sutton和David Silver在上周发布了一篇文章Welcome to the Era of Experience。David Silver是Google DeepMind强化学习副总裁，AlphaGo之父；Richard Sutton是2024年图灵奖得主，RL算法早期的发明人。他们两位一直是强化学习甚至整个AI领域的指路明灯。

这篇论文中强调的几个观点非常值得关注，和我们之前在研究中经常提到的online learning思路类似：

1. 模仿人类数据只能接近人类水平；

2. 新一代agent需要从experience中学习来达到superhuman水平；

3. Agent会不断和环境交互形成经验数据，而且有长期且连续的experience stream；

4. Agent能根据先前的经验自我修正，可以实现长期目标，即使短期不见成效，也能持续修正来达到突破，类似人类实现健身等目标一样。

下面这张论文里的图，横轴展示了时间，纵轴展示了人们对RL的关注度，可以看到在ChatGPT刚发布的时候，RL处于受关注的低点。我们现在正处于Era of Experience，RL的重要性将不断提升到比ALphaZero更高的地位，去达到最终目的：让agent能够不断和环境交互，实现lifelong online learning。

文章中对奖励和规划能力的论述也很有意思，我们也在这边进行了总结：

奖励Rewards

目前的LLM多依赖人类专家的“先验判断”来提供反馈——专家在不知道动作后果的情况下进行评判，这固然有效，却人为设置了performance上限。必须转向“真实环境信号”为基础的奖励，比如：

• 健康助手可根据心率、睡眠时长和活动量评估建议成效；

• 教育助手可用考试成绩衡量教学质量；

• 科学agent可以用二氧化碳浓度或材料强度等实测指标作为回报信号。

此外，还可通过二级优化（bi‑level optimization）将人类反馈与环境信号结合，让少量人类数据驱动大量自主学习。这个讨论其实不只是算法设计，更多涉及到了产品人机交互的设计。

规划与推理Planning and Reasoning

如今的LLM通过CoT在语境中模拟人类推理，但人类语言并非最佳计算语言。体验时代的agent将有机会自我发现更高效的“非人类思维”方式，例如符号化、分布式或可微分计算，并将推理过程与外部世界紧密结合。

一种可行途径是构建“世界模型”（world model），预测其动作对环境的因果影响，并结合内部推理和外部模拟，实现更有效的规划。在他们的叙事中，world model并不只是多模态物理规则的需求，强化学习的提升也极度依赖对世界环境的模拟。