Kada je OpenAI u decembru predstavio svoj o3 „razmišljajući“ AI model, kompanija je sarađivala sa kreatorima ARC-AGI, benchmarka dizajniranog za testiranje visoko sposobnih AI modela, kako bi prikazala mogućnosti o3. Mesecima kasnije, rezultati su revidirani i sada izgledaju nešto manje impresivno nego što su to bili na početku.
Prošle nedelje, Arc Prize Foundation, organizacija koja održava i upravlja ARC-AGI, ažurirala je okvirne troškove računanja za o3. Organizacija je prvobitno procenila da najbolja konfiguracija o3 koju su testirali, o3 high, košta oko 3.000 dolara za rešavanje jednog ARC-AGI problema. Sada Arc Prize Foundation smatra da je trošak mnogo veći – moguće oko 30.000 dolara po zadatku.
Ova revizija je značajna jer pokazuje koliko skupi mogu biti današnji najsofisticiraniji AI modeli za određene zadatke, barem na početku. OpenAI još uvek nije postavio cenu za o3 – niti ga je čak i objavio. Ali Arc Prize Foundation smatra da je cena OpenAI-ovog o1-pro modela razumna procena za cenu o3.
Za kontekst, o1-pro je OpenAI-ov najskuplji model do danas.
„Verujemo da je o1-pro bliža poređenju sa stvarnim troškom o3… zbog količine vremena testiranja računanja koja je korišćena“, rekao je Mike Knoop, jedan od suosnivača Arc Prize Foundation. „Ali ovo je i dalje procena, i ostavili smo o3 označenim kao pregled na našem liderbordu da bismo odrazili nesigurnost dok se zvanično ne objavi cena.“
Visoka cena za o3 high ne bi bila neobična, s obzirom na količinu računarskih resursa koje model navodno koristi. Prema Arc Prize Foundation, o3 high je koristio 172 puta više računarskih resursa nego o3 low, najnižekonfigurisanija verzija o3, da bi rešio ARC-AGI.
Pored toga, već neko vreme kruže glasine o skupim planovima koje OpenAI razmatra uvođenjem za korporativne korisnike. Početkom marta, The Information je izvestio da kompanija možda planira da naplaćuje i do 20.000 dolara mesečno za specijalizovane AI „agente“, kao što je agent za razvoj softvera.
Neki bi mogli reći da će čak i najskuplji OpenAI modeli koštati mnogo manje nego što bi tipični ljudski angažovani radnik ili zaposleni zahtevao. Ali, kako je istakao AI istraživač Toby Ord u postu na X-u, modeli možda neće biti toliko efikasni. Na primer, o3 high je trebalo 1.024 pokušaja za svaki zadatak u ARC-AGI da bi postigao najbolji rezultat.
