o3

Fiche modèle · OpenAI · o3-2025-04-16

OpenAI's most powerful reasoning model. o3 is a well-rounded and powerful model across domains. It sets a new standard for math, science, coding, and visual reasoning tasks. It also excels at technical writing and instruction-following. Use it to think through multi-step problems that involve analysis across text, code, and images.

Fiches modèles

Identité

Organisation	OpenAI
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2025-04-16
Licence	proprietary
Licence commerciale	non
Licence open source	non
Poids ouverts	non
Auto-hébergement (DGX Spark)	non — poids fermés
Modalités	image\|text
Fenêtre de contexte	200 000
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	≈ 267 B–3.35 T (estimation, confiance très faible — https://gitlab.com/data-players/llm-stats-analysis/-/blob/main/docs/estimation-parametres-openai.md)
Paramètres actifs (session)	≈ 46 B–147 B (estimation, confiance très faible — https://gitlab.com/data-players/llm-stats-analysis/-/blob/main/docs/estimation-parametres-openai.md)
Source des paramètres actifs	https://gitlab.com/data-players/llm-stats-analysis/-/blob/main/docs/estimation-parametres-openai.md (estimation, confiance très faible)
Curation des paramètres actifs	2026-10-25
Prix par session	—
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	—
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	2024-05-31
Créé le	2026-05-07T16:53:34.987221Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:05:03.972216Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/o3-2025-04-16

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Aucune donnée.

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
chat	0.60
language	1.00
math	0.60
multimodal	0.80
physics	0.80
reasoning	0.70
search	0.50
spatial_reasoning	0.50
frontend_development	0.70
general	0.70
healthcare	0.80
agents	0.60
biology	0.80
chemistry	0.80
code	0.80
communication	0.70
tool_calling	0.70
vision	0.60
writing	1.00

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
aider-polyglot	general	0.81	1.00	0.81	non	oui	2026-11-04T06:05:03.976579Z
aime-2024	math	0.92	1.00	0.92	non	oui	2026-11-04T06:05:03.980415Z
aime-2025	math	0.86	1.00	0.86	non	oui	2026-11-04T06:05:03.984379Z
arc-agi	reasoning	0.88	1.00	0.88	non	oui	2026-11-04T06:05:03.992321Z
arc-agi-v2	reasoning	0.07	1.00	0.07	non	non	2026-11-04T06:05:04.000368Z
browsecomp	reasoning	0.50	1.00	0.50	non	oui	2026-11-04T06:05:04.012617Z
charxiv-r	reasoning	0.79	1.00	0.79	non	oui	2026-11-04T06:05:04.016764Z
collie	language	0.98	1.00	0.98	non	oui	2026-11-04T06:05:04.081426Z
erqa	vision	0.64	1.00	0.64	non	oui	2026-11-04T06:05:04.113229Z
frontiermath	math	0.16	1.00	0.16	non	oui	2026-11-04T06:05:04.023120Z
gpqa	reasoning	0.83	1.00	0.83	non	oui	2026-11-04T06:05:04.032035Z
humanity's-last-exam	reasoning	0.15	1.00	0.15	non	oui	2026-11-04T06:05:04.061285Z
mathvista	math	0.87	1.00	0.87	non	oui	2026-11-04T06:05:04.067284Z
mmmu	multimodal	0.83	1.00	0.83	non	oui	2026-11-04T06:05:04.070969Z
mmmu-pro	vision	0.76	1.00	0.76	non	oui	2026-11-04T06:05:04.096828Z
multichallenge	chat	0.60	1.00	0.60	non	oui	2026-11-04T06:05:04.075275Z
swe-bench-verified	reasoning	0.69	1.00	0.69	non	oui	2026-11-04T06:05:04.117503Z
tau-bench	general	0.63	1.00	0.63	non	oui	2026-11-04T06:05:04.120941Z
tau2-airline	chat	0.65	1.00	0.65	non	oui	2026-11-04T06:05:04.085336Z
tau2-retail	communication	0.80	1.00	0.80	non	oui	2026-11-04T06:05:04.089253Z
tau2-telecom	communication	0.58	1.00	0.58	non	oui	2026-11-04T06:05:04.093291Z
videommmu	multimodal	0.83	1.00	0.83	non	oui	2026-11-04T06:05:04.108420Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
chat	21	0.60	24.15	2	trueskill	2026-11-04T08:08:43.789169Z	rankings
agents	172	—	4.13	2	trueskill	2026-10-19	model_history
code	144	—	14.79	2	trueskill	2026-10-19	model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04