📢 Gate廣場專屬 #WXTM创作大赛# 正式開啓!
聚焦 CandyDrop 第59期 —— MinoTari (WXTM),總獎池 70,000 枚 WXTM 等你贏!
🎯 關於 MinoTari (WXTM)
Tari 是一個以數字資產爲核心的區塊鏈協議,由 Rust 構建,致力於爲創作者提供設計全新數字體驗的平台。
通過 Tari,數字稀缺資產(如收藏品、遊戲資產等)將成爲創作者拓展商業價值的新方式。
🎨 活動時間:
2025年8月7日 17:00 - 8月12日 24:00(UTC+8)
📌 參與方式:
在 Gate廣場發布與 WXTM 或相關活動(充值 / 交易 / CandyDrop)相關的原創內容
內容不少於 100 字,形式不限(觀點分析、教程分享、圖文創意等)
添加標籤: #WXTM创作大赛# 和 #WXTM#
附本人活動截圖(如充值記錄、交易頁面或 CandyDrop 報名圖)
🏆 獎勵設置(共計 70,000 枚 WXTM):
一等獎(1名):20,000 枚 WXTM
二等獎(3名):10,000 枚 WXTM
三等獎(10名):2,000 枚 WXTM
📋 評選標準:
內容質量(主題相關、邏輯清晰、有深度)
用戶互動熱度(點讚、評論)
附帶參與截圖者優先
📄 活動說明:
內容必須原創,禁止抄襲和小號刷量行爲
獲獎用戶需完成 Gate廣場實名
OpenAI 推出 O3 與 O4-mini:最聰明的 ChatGPT 模型登場,「圖像推理」成新突破
OpenAI 宣布推出兩款 ChatGPT 新模型:o3 和 o4-mini,OpenAI 表示這兩者不僅是目前最聰明、最有能力的模型,還加入了前所未有的功能:能真正「思考」圖像,不只看圖,更能將圖像納入推理過程中。
這兩款模型已開放給 ChatGPT Plus、Pro 與 Team 方案用戶,並將在一週內提供給 ChatGPT Enterprise 和 Edu 用戶。同時,開發者現在也可透過 Chat Completions API 和 Responses API 使用這兩款新模型。
o3:全能型選手,推理與視覺理解全面升級
OpenAI 表示,o3 模型在多個領域表現出色,特別是在程式編寫、數學運算、科學推理與視覺理解等任務上設定了新的標準。這款模型也支援多種內建工具的整合使用,包括:
網路搜尋
Python 運算工具
圖像分析與產生
檔案解析功能
這代表用戶現在不僅能問問題,還能讓 AI 實際動手幫忙分析數據、看圖解釋、甚至自動生成圖片或程式碼。
o4-mini:高效率推理機器,適合大量查詢需求
與 o3 相比,o4-mini 更專注於成本與速度的優化。雖然模型較小,但它的推理能力仍然非常出色,特別適合需要高頻率、高吞吐量的應用場景。
OpenAI 表示,如果你需要一天問上百個問題,o4-mini 絕對是你的最佳選擇。而且因為效能出色、運算成本低,用戶可以享有更高的使用額度。
思考圖像的新能力:從看圖到「用圖思考」
兩款模型最大的亮點之一,是首次具備了「圖像推理」(Thinking with images)的能力。
傳統的 AI 模型只能看到圖片,現在的 o3 與 o4-mini 則可以將圖片納入整個推理過程。這意味著,如果你傳了一張圖片給模型,它不只是告訴你圖片裡是什麼,而是會把那張圖片視為一個推理線索,與文字資料一起分析、整合,進行更深入的回答。
這項突破對教育、醫療、設計與工程等領域來說,都是一大福音。
要求 GPT 推理圖片中倒置的筆記中寫什麼 可要求 ChatGPT 對於照片中的港口船隻進行辨識,並推理出相關資訊 新版模型已上線,ChatGPT 用戶可立即體驗
從即日起,ChatGPT Plus、Pro、Team 的用戶會在模型選擇器中看到:
o3
o4-mini
o4-mini-high
它們將取代舊有的 o1、o3-mini 以及 o3-mini-high。Pro 用戶雖然目前還可以選擇 o1-pro 模型,但 OpenAI 表示,將在接下來幾週推出 o3-pro,屆時會提供完整的工具支援功能。
開發者工具同步升級,Responses API 增強推理能力
除了 ChatGPT 用戶之外,開發者現在也能使用 o3 與 o4-mini,透過 Chat Completions API 與新升級的 Responses API。
Responses API 新增多項功能,包括:
推理摘要(reasoning summaries)
支援保留推理過程的 token(提高性能)
即將支援內建工具如網路搜尋、檔案搜尋與程式碼解譯器
這使得開發者可以打造更智慧、更具推理能力的應用程式。
隨著 o3 和 o4-mini 的推出,OpenAI 再次提升了 AI 模型的天花板。不僅推理能力全面升級,還加入了真正懂「看圖思考」的能力。無論你是開發者、商業用戶還是好奇心旺盛的日常用戶,這兩款模型都提供了更多選擇與可能。
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