# OpenAI 新模型 o3 与 o4-mini 表现优异，但“幻觉”问题不降反升

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**Category:** AI
**Created:** [April 19, 2025, 3:14am UTC](https://eijil.com/t/openai-o3-o4-mini/539 "2025-04-19T03:14:32Z")
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#### Post date: [April 19, 2025, 3:14am UTC](https://eijil.com/t/openai-o3-o4-mini/539/1 "2025-04-19T03:14:32Z")

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OpenAI 近期推出的 o3 和 o4-mini 人工智能模型，在许多方面都代表了当前最先进的水平。然而，这些新模型仍然会产生“幻觉”——也就是凭空捏造信息。事实上，它们产生幻觉的频率甚至超过了 OpenAI 自家的几款旧模型。

“幻觉”一直被视为人工智能领域最棘手、最难以根除的顽疾之一，即便是目前性能顶尖的系统也深受其扰。以往的经验是，每一代新模型在控制幻觉方面都会比上一代有所进步，幻觉发生率会逐步降低。但这次的 o3 和 o4-mini 似乎打破了这个规律。

根据 OpenAI 的内部测试结果，被归类为“推理模型”的 o3 和 o4-mini，其产生幻觉的频率不仅高于公司之前的几款推理模型（如 o1、o1-mini 和 o3-mini），甚至也高于像 GPT-4o 这样的传统“非推理”模型。

或许更令人不安的是，作为 ChatGPT 的开发者，OpenAI 自己似乎也还没完全弄明白这背后的原因。

在其为 o3 和 o4-mini 发布的技术报告中，OpenAI 坦承“需要进行更多研究”，才能理解为什么在不断提升推理模型规模的同时，幻觉问题反而恶化了。报告指出，虽然 o3 和 o4-mini 在编码、数学等特定任务上表现更佳，但正因为它们“整体上会做出更多的陈述”，这既带来了更多准确的判断，也相应地导致了更多不准确或包含幻觉的输出。

OpenAI 的内部基准测试 PersonQA 用于衡量模型对人物相关知识的准确性。测试发现，o3 在回答该测试中 33% 的问题时都出现了幻觉。这个比例几乎是 OpenAI 此前推理模型 o1（16%）和 o3-mini（14.8%）的两倍。而 o4-mini 在 PersonQA 上的表现更糟，幻觉率竟高达 48%。  
来自非营利人工智能研究机构 Transluce 的第三方测试也印证了 o3 的这一倾向：它似乎会“编造”自己在推导出答案过程中所采取的步骤。

Transluce 观察到的一个例子是，o3 声称自己在一台 2021 年款的 MacBook Pro 上，“在 ChatGPT 环境之外”运行了某段代码，然后才将计算结果复制到回答中。然而，尽管 o3 能够调用某些工具，但它并不具备执行这种操作的能力。

Transluce 的研究员、同时也是 OpenAI 前员工的 Neil Chowdhury 在给 TechCrunch 的邮件中提出了他们的假说：“我们推测，用于 o 系列模型的那种强化学习方法，可能放大了某些通常能被标准训练后处理流程所缓解（但无法完全消除）的问题。”

Transluce 的联合创始人 Sarah Schwettmann 补充说，o3 如此之高的幻觉率，可能会让它的实际应用价值大打折扣。

斯坦福大学客座教授、技能提升初创公司 Workera 的 CEO Kian Katanforoosh 向 TechCrunch 透露，他的团队已开始在日常的编程工作流中试用 o3，并认为其表现确实优于市面上的其他竞争产品。但他同时指出，o3 常常会“幻觉”出一些根本无法访问的损坏网址链接。

虽然模型的“幻觉”能力有时可能激发有趣的想法，带来某种程度的“创造力”，但对于那些将准确性奉为圭臬的商业应用场景（例如，律师事务所绝不希望模型在客户合同中随意插入事实性错误）而言，这种不可靠性让这些模型变得难以被采纳。

目前看来，一个有希望提升模型准确性的途径是为其赋予网络搜索能力。例如，集成了网络搜索功能的 OpenAI GPT-4o，在另一项准确性基准测试 SimpleQA 上实现了高达 90% 的准确率。理论上，引入搜索功能或许也能降低推理模型的幻觉发生率——当然，前提是用户愿意让自己的查询内容被第三方搜索服务所获取。

倘若提升推理模型规模确实会持续导致幻觉问题加剧，那么寻找有效解决方案的需求就将变得更加迫切。

OpenAI 的发言人 Niko Felix 在回复 TechCrunch 的邮件中表示：“解决我们所有模型中的幻觉问题，是一个持续进行中的研究方向。我们正不断努力，以提升模型的准确性和可靠性。”

过去一年里，随着传统 AI 模型改进技术的效果日渐式微（出现收益递减），整个 AI 行业开始将重心转向推理模型。推理能力能够在无需消耗海量算力和数据进行训练的前提下，提升模型在多种任务上的表现。然而，推理能力的增强似乎也伴随着幻觉问题的增多——这无疑构成了一大挑战。