A OpenAI lançou o modelo de inteligência artificial (IA) o3, que registrou avanços impressionantes em testes de desempenho. Ele obteve 88% no teste ARC-AGI, um dos mais difíceis para avaliar o progresso rumo a uma inteligência artificial geral (AGI, na sigla em inglês). Para comparação, o modelo anterior, o1, atingiu apenas 32%. Apesar disso, esses ganhos vêm acompanhados de custos elevados, que podem limitar seu uso no dia a dia.

O grande destaque do o3 é a adoção do chamado test-time scaling, um método que utiliza mais poder de processamento na hora de gerar respostas.

Isso significa que o modelo pode usar chips de alto desempenho ou processar dados por mais tempo — em alguns casos, até 15 minutos para fornecer uma resposta. Com isso, o o3 consegue atingir os tais resultados superiores, mas a um custo elevado: em um teste, o modelo consumiu mais de US$ 1.000 em recursos para concluir uma tarefa.

Custos e limitações

Esse alto consumo de recursos torna o modelo inviável para perguntas simples do dia a dia, como “Qual o clima para hoje?”. Em vez disso, o o3 parece mais adequado para problemas complexos e estratégicos, como projeções de negócios. “Instituições com orçamentos robustos, como grandes empresas, podem ser os principais usuários dessa tecnologia inicialmente”, apontou Ethan Mollick, professor da Wharton, em uma análise.

Além disso, o modelo não está livre de falhas. Como outros sistemas de IA, o o3 ainda comete erros em tarefas simples e pode apresentar respostas imprecisas. Essas limitações indicam que, embora o o3 represente um avanço importante, ele está longe de ser a solução definitiva para inteligência artificial geral.