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Nesta página
  • ​TL;DR (Resumo Rápido)
  • ​O Que é o OpenAI o3-mini?
  • ​Comparação com os Concorrentes
  • ​Pontos Fortes e Fracos do OpenAI o3-mini
  • ​Como o Adapta One Potencializa o OpenAI o3-mini
  • ​Exemplos Práticos de Uso
  • ​Dicas para Aproveitar ao Máximo o OpenAI o3-mini
  • ​Conclusão

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  1. Modelos de Texto

GPT-o3-mini

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Atualizado há 1 mês

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​TL;DR (Resumo Rápido)

O o3-mini é o mais novo modelo de raciocínio da OpenAI, combinando eficiência, velocidade e capacidade excepcional em STEM (ciência, tecnologia, engenharia e matemática). No Adapta One, ele está disponível para todos os usuários, integrado de forma inteligente e sem limites de acesso. Descubra como ele pode transformar a sua produtividade!


​O Que é o OpenAI o3-mini?

O OpenAI o3-mini é o mais recente modelo da série de raciocínio da OpenAI, lançado em dezembro de 2024. Ele foi projetado para ser eficiente em custo e latência, mantendo um desempenho excepcional em tarefas que exigem raciocínio lógico, como ciência, matemática e programação. Diferente dos modelos tradicionais de linguagem, o o3-mini é um modelo de reasoning, o que significa que ele foi otimizado para “pensar” de forma estruturada e resolver problemas complexos.

​O Que é um Modelo de Reasoning?

Um modelo de reasoning é projetado para realizar tarefas que exigem raciocínio lógico, como resolver problemas matemáticos, escrever código ou analisar dados científicos. Ele é capaz de “pensar mais” quando necessário, ajustando o esforço de raciocínio (baixo, médio ou alto) para otimizar a precisão ou a velocidade, dependendo da demanda.

​Principais Avanços em Relação aos Modelos Anteriores

  • Desempenho em STEM: Avanços significativos em ciência, matemática e programação.

  • Funcionalidades para Desenvolvedores: Suporte a function calling, Structured Outputs e developer messages, tornando-o pronto para produção.

  • Flexibilidade de Raciocínio: Três níveis de esforço de raciocínio (baixo, médio e alto) para otimizar a precisão ou a velocidade.

  • Integração com Pesquisa na Web: Capaz de buscar respostas atualizadas com links para fontes relevantes.


​Comparação com os Concorrentes

Aqui está uma comparação clara entre o OpenAI o3-mini e outros modelos disponíveis no Adapta One:

Modelo
Janela de Contexto
Pontuação geral
Conhecimentos gerais
Conhecimento científico e acadêmico
Matemática
Programação
Velocidade
Data de Corte

GPT-4o

128k

78

89%

51%

80%

93%

166.4

Outubro/2023

o3-mini

200k

89

86%

75%

Em testes

97%

61.2

Outubro/2023

Claude 3.7 Sonnet

200k

80

89%

59%

77%

94%

96.1

Junho/2022

DeepSeek V3

128k

79

87%

53%

86%

91%

70.4

Outubro/2023

DeepSeek R1

128k

89

91%

70%

97%

98%

194.5

Outubro/2023

Gemini 2.0 Flash

1m

80

86%

59%

87%

88%

71.3

Janeiro/2024*

Llama 3.1

128k

74

87%

51%

70%

87%

88.3

Atualizado*

Mistral Large 2

128k

74

85%

48%

73%

90%

44.1

Atualizado*

Grok Beta

128k

72

85%

43%

73%

87%

31.8

Atualizado*

Perplexity

100k

75*

85%*

50%*

75%*

85%*

50.0*

Outubro/2023*

Sabiá-3

128k

70*

80%*

45%*

70%*

80%*

40.0*

Outubro/2023*


​Pontos Fortes e Fracos do OpenAI o3-mini

​Pontos Fortes

  1. Desempenho em STEM: Excelente para tarefas de ciência, matemática e programação.

  2. Flexibilidade de Raciocínio: Três níveis de esforço de raciocínio para otimizar a precisão ou a velocidade.

  3. Funcionalidades para Desenvolvedores: Suporte a function calling, Structured Outputs e developer messages, tornando-o ideal para integração em aplicações.

  4. Baixo Custo e Latência: Eficiente em custo e com latência reduzida, ideal para uso em larga escala.

​Pontos Fracos

  1. Sem Capacidade Visual: Não possui suporte para análise de imagens. Para tarefas visuais, é recomendado usar o GPT-4o.

  2. Foco Específico: Embora seja excelente em STEM, pode não ser a melhor escolha para tarefas que exigem criatividade ou tom humanizado, como redação publicitária.


​Como o Adapta One Potencializa o OpenAI o3-mini

No Adapta One, trabalhamos para superar algumas das limitações do OpenAI o3-mini, tornando-o ainda mais eficiente para os nossos usuários:

  1. Pesquisa na Web: Para compensar a falta de conhecimento sobre eventos recentes, o Adapta One permite que o o3-mini acesse informações atualizadas diretamente do Google, garantindo respostas mais precisas e relevantes.

  2. Criação Automática de Prompts: Se você não sabe como formular uma instrução clara, o Adapta One transforma suas ideias simples em prompts de alta qualidade, otimizando os resultados do o3-mini.

  3. Biblioteca de Contextos: Com os contextos salvos, você pode “ensinar” ao o3-mini sobre temas específicos, melhorando sua precisão em áreas como ciência, matemática e programação.


​Exemplos Práticos de Uso

Aqui estão alguns exemplos de como o OpenAI o3-mini pode ser utilizado no Adapta One, com prompts e respostas ilustrativas:

1. Para Cientistas de Dados

  • Prompt: “Escreva um código em Python para calcular a média móvel de uma série temporal.”

  • Resposta do OpenAI o3-mini:

import pandas as pd

# Exemplo de série temporal
data = {'values': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]}
df = pd.DataFrame(data)

# Calculando a média móvel com uma janela de 3
df['moving_avg'] = df['values'].rolling(window=3).mean()
print(df)

2. Para Estudantes de Matemática

  • Prompt: “Resolva a equação quadrática x² - 5x + 6 = 0.”

  • Resposta do OpenAI o3-mini: “A equação x² - 5x + 6 = 0 pode ser fatorada como (x - 2)(x - 3) = 0. Portanto, as soluções são x = 2 e x = 3.”

3. Para Desenvolvedores

  • Prompt: “Crie uma função em JavaScript que filtre números pares de um array.”

  • Resposta do OpenAI o3-mini:

function filterEvenNumbers(arr) {
  return arr.filter(num => num % 2 === 0);
}

// Exemplo de uso
const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6];
console.log(filterEvenNumbers(numbers)); // [2, 4, 6]

4. Para Professores de Ciências

  • Prompt: “Explique a Lei de Ohm de forma simples e dê um exemplo prático.”

  • Resposta do OpenAI o3-mini: “A Lei de Ohm afirma que a corrente elétrica (I) que passa por um condutor é diretamente proporcional à tensão (V) e inversamente proporcional à resistência (R). A fórmula é V = I * R. Por exemplo, se uma lâmpada tem uma resistência de 10 ohms e está conectada a uma bateria de 20 volts, a corrente será de 2 amperes.”

5. Para Analistas de Negócios

  • Prompt: “Calcule o ROI (Retorno sobre Investimento) para um investimento inicial de R10.000,00 que gerou R10.000,00 que gerou R15.000,00 após um ano.”

  • Resposta do OpenAI o3-mini: “O ROI é calculado como (Ganho - Investimento) / Investimento. No seu caso, o ROI é (15.000 - 10.000) / 10.000 = 0,5 ou 50%.”


​Dicas para Aproveitar ao Máximo o OpenAI o3-mini

  1. Ajuste o Esforço de Raciocínio: Use o modo de alto esforço para tarefas complexas, como resolver problemas matemáticos ou escrever código, e o modo de baixo esforço para respostas rápidas.

  2. Combine com Outros Modelos: No Adapta One, você pode alternar entre modelos para aproveitar o melhor de cada um. Use o o3-mini para raciocínio lógico e o GPT-4o para análise de imagens, por exemplo.

  3. Explore a Pesquisa na Web: Utilize a integração com a pesquisa na web para obter respostas atualizadas e com links para fontes relevantes.

  4. Use Contextos Salvos: Configure contextos específicos para o o3-mini, como informações sobre sua área de atuação, para melhorar sua precisão em tarefas especializadas.


​Conclusão

O OpenAI o3-mini é um modelo poderoso e versátil, ideal para profissionais que precisam de raciocínio lógico em áreas como ciência, matemática e programação. No Adapta One, ele está disponível para todos os usuários, integrado de forma inteligente e sem limites de acesso. Seja você um cientista de dados, estudante, desenvolvedor ou analista de negócios, o o3-mini pode ser uma ferramenta valiosa para otimizar seu trabalho. Experimente o OpenAI o3-mini no Adapta One e descubra como ele pode transformar a sua produtividade!

Gif mostrando geração de texto com o GPT-o3-mini