85.3%
MMLU-Pro (AA run)
Modelle / OpenAI
OpenAI o · Release 2025-04-16
OpenAIs Reasoning-Modell April 2025. Extended Thinking für Mathe, Code und Wissenschaft. LiveBench 68,5 %, LongBench v2 51,2 %, BFCL 78,1 %.
OpenAI-Reasoning-Tier, wenn Latenz und Kosten hinter schwierigster Single-Shot-Problemlösung zurückstehen.
Familienprofil
Bester veröffentlichter Score je abgedeckter Benchmark-Familie.
7 getestete Benchmark-Familien
Wo OpenAI o3 auf jeder öffentlichen Benchmark-Quelle mit Zeile steht. Rang zählt jedes Modell mit neuester Zeile im selben Test — kein universeller Qualitätsscore.
| Benchmark | Family | Rang | Score | Quelle | Datum |
|---|---|---|---|---|---|
| MATH | Math | #2/ 25 | 99 | Artificial Analysis | 2026-09-10 |
| AA output speed | Performance | #16/ 190 | Artificial Analysis | 2026-09-10 | |
| LiveCodeBench | Coding | #17/ 31 | 81 | Artificial Analysis | 2026-09-10 |
| AIME | Math | #20/ 37 | 88 | Artificial Analysis | 2026-09-10 |
| MMLU-Pro | Knowledge | #22/ 39 | 85 | Artificial Analysis | 2026-09-10 |
| AA time to first token | Performance | #25/ 190 | Artificial Analysis | 2026-09-10 | |
| IFBench | Reasoning | #46/ 127 | 71 | Artificial Analysis | 2026-09-10 |
| AA-LCR | Long context | #86/ 182 | 75 | Artificial Analysis | 2026-09-10 |
| Humanity's Last Exam | Reasoning | #125/ 185 | 20 | Artificial Analysis | 2026-09-10 |
| GPQA Diamond | Reasoning | #129/ 190 | 83 | Artificial Analysis | 2026-09-10 |
| Terminal-Bench | Agentic | #131/ 189 | 37 | Artificial Analysis | 2026-09-10 |
| Artificial Analysis Intelligence Index | Reasoning | #139/ 188 | 20 | Artificial Analysis | 2026-09-10 |
Die drei höchstscorierenden kartierten Modelle pro Capability-Family. Wo OpenAI o3 auftaucht, ist es hervorgehoben.
Benchmark-Zeilen im öffentlichen Ledger für OpenAI o3 in den letzten 120 Tagen. Ältere Zeilen stehen in der vollen Tabelle unten.
| Benchmark | Family | Score | Quelle | Tage her |
|---|---|---|---|---|
| AA-LCR | Long context | 74.67% | Artificial Analysis | 4 |
| AA output speed | Performance | 151 t/s | Artificial Analysis | 4 |
| AA time to first token | Performance | 4.72s | Artificial Analysis | 4 |
| AIME | Math | 88.33% | Artificial Analysis | 4 |
| Artificial Analysis Intelligence Index | Reasoning | 20.2% | Artificial Analysis | 4 |
| GPQA Diamond | Reasoning | 82.7% | Artificial Analysis | 4 |
| Humanity's Last Exam | Reasoning | 20.1% | Artificial Analysis | 4 |
| IFBench | Reasoning | 71.43% | Artificial Analysis | 4 |
| LiveCodeBench | Coding | 80.8% | Artificial Analysis | 4 |
| MATH | Math | 99.2% | Artificial Analysis | 4 |
| MMLU-Pro | Knowledge | 85.3% | Artificial Analysis | 4 |
| Terminal-Bench | Agentic | 37.12% | Artificial Analysis | 4 |
Ein hoher Composite, der eine schwache Family versteckt, ist eine Falle. Diese Balken zeigen Families ohne öffentlichen Test — und wo das Modell führt.
Hover auf einen Punkt zeigt Name, Score und Input-Preis. Per Tastatur: die zwölf besten mit Tab durchgehen oder die Rangliste unten nutzen.
Jeder Katalog-Benchmark für OpenAI o3. Scores verlinken zur Originalquelle; Lücken heißen: noch keine öffentliche Zeile.
17 von 37 Katalog-Benchmarks haben eine belegte Zeile für OpenAI o3.
85.3%
MMLU-Pro (AA run)
87.5%
ARC-AGI-1 high compute
20.2%
AA Intelligence Index v4.3
82.7%
GPQA Diamond (AA run)
20.1%
HLE (AA run)
71.43%
IFBench (AA run)
68.5%
LiveBench
94.8% pass@1
HumanEval
80.8%
LiveCodeBench (AA run)
37.12%
Terminal-Bench Hard (AA run)
74.67%
AA-LCR (AA run)
51.2%
LongBench v2
78.1%
BFCL
151 t/s
Median output tokens/s (1k prompt, default provider)
4.72s
Median time to first token (1k prompt, default provider)
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