OpenAI: o4 Mini Deep Research | Чат-бот

Появление o4-mini-deep-research — это, по сути, ответ OpenAI на одну очень насущную проблему: как получить глубину исследований больших моделей, не платя за их медлительность и стоимость. Ведь что мы имели раньше? С одной стороны — гиганты вроде GPT-4 (или o3 в их экосистеме), которые могут копать глубоко, но каждый их запрос — это время и деньги. С другой — компактные модели, быстрые и дешёвые, но часто поверхностные, требующие сложного промптинга и внешних инструментов для серьёзного анализа. Образовался разрыв: либо дорого и глубоко, либо дёшево и «по верхам».

И вот тут OpenAI предлагает изящное решение. Вместо того чтобы просто урезать большую модель, они создали гибрид. Они взяли быстрый и экономичный «движок» от o4-mini и соединили его с агентным фреймворком Deep Research. Проще говоря, они дали компактной модели не просто «мозги», а целый набор инструкций и инструментов для самостоятельной работы. Теперь модель может сама разбить задачу, пойти в интернет за свежими данными, проверить факты и даже запустить код в Python для расчётов, как это было с решением задач на экзамене AIME, где она достигла 92,7% точности. Это уже не просто нейросеть, а автономный мини-исследователь, способный выдать глубокий анализ по цене простого запроса.

Всё началось с довольно очевидной дилеммы, с которой сталкиваются все разработчики больших моделей. С одной стороны — мощные, гигантские нейросети, способные на глубокие рассуждения, но медленные и дорогие в использовании. С другой — их компактные, «младшие» братья: быстрые, экономичные, но часто не дотягивающие в сложных аналитических задачах. OpenAI, по сути, искали золотую середину. Им нужна была модель, которая могла бы проводить глубокий анализ «на лету», не требуя при этом ресурсов флагманских систем.

И вот тут-то и начинается самое интересное. Вместо того чтобы просто «ужимать» большую модель, они пошли по другому пути. Взяли за основу уже оптимизированную и шуструю o4-mini и, грубо говоря, «научили» её пользоваться инструментами. Этот агентный фреймворк, Deep Research, стал для неё своего рода внешним мозгом и руками. Модель получила возможность не просто гадать, а самостоятельно искать информацию в вебе или проверять гипотезы с помощью кода на Python. Это был переход от «всезнайки» к «умелому исследователю».

Результат впечатляет, и это не просто сухие цифры. Когда o4-mini с этим фреймворком набирает 92,7% на сложнейшем математическом тесте AIME, это доказывает одно: гибридный подход работает. Они создали не просто очередную модель, а целую систему, которая сочетает скорость компактного ядра с глубиной, доступной раньше только гигантам. Это путь к по-настоящему массовой и доступной аналитике, где глубина не приносится в жертву эффективности.

На первый взгляд, o4-mini Deep Research может показаться странным компромиссом. Смотрите, в тесте AIME 2025 на математику она набирает 92,7%, в то время как «чистая» o4-mini с полным доступом к инструментам может выдать почти 100%. Но вся фишка не в пиковой мощности, а в самой архитектуре. Вместо того чтобы быть монолитным гигантом, как o3, эта модель — скорее, шустрый и сообразительный менеджер проектов. Она использует компактное ядро o4-mini как «мозг», а фреймворк Deep Research — как «руки», которые умеют работать с инструментами.

И вот тут начинается самое интересное. Главное преимущество o4-mini Deep Research — это не просто скорость или цена, а её способность к автономному, многоэтапному рассуждению. Модель не просто сначала ищет, а потом отвечает. Она вплетает веб-поиск и выполнение Python-кода прямо в свою «цепочку мыслей». Представьте, ей нужно проанализировать финансовый отчёт. Она может сначала разбить задачу, потом с помощью Python посчитать ключевые метрики, заметить пробел в данных, тут же пойти в веб-поиск за отраслевыми стандартами и только потом синтезировать итоговый вывод. В итоге мы получаем не просто ответ, а целый автоматизированный исследовательский процесс, который на порядок дешевле, чем гонять для этого тяжеловесную o3. Это её уникальное свойство — быть не просто всезнайкой, а эффективным цифровым аналитиком.

Так, если говорить по-простому, то архитектура o4-mini Deep Research — это не какой-то монолитный суперинтеллект. Это, скорее, очень умный и быстрый «менеджер» (та самая модель o4-mini), которому дали в подчинение команду специалистов-инструментов. Этот «менеджер» сам по себе не хранит в голове все знания мира, но он блестяще умеет ставить задачи и использовать нужные инструменты в нужный момент. Главных инструментов у него два: веб-поиск и интерпретатор Python.

И вот как это работает на практике. Когда модель получает сложный запрос, она не пытается выдать ответ из своей «памяти». Вместо этого она рассуждает вслух, как человек: «Окей, чтобы ответить на этот вопрос, мне сначала нужно найти данные за 2024 год». После этого она запускает инструмент поиска. Затем она может сказать: «Ага, теперь у меня есть цифры, нужно рассчитать процентное изменение». И тут же обращается к своему «калькулятору» — Python, выполняя нужный код. Весь этот процесс происходит внутри одного запроса, как будто маленький исследовательский отдел работает над задачей в реальном времени.

Вся эта гибридная схема и есть её ключевая фишка. Она позволяет добиться потрясающего баланса. Модель не пытается быть самой умной, она просто лучше всех умеет находить и обрабатывать информацию. Да, из-за этого в чисто математических тестах, как AIME, она может показать результат чуть ниже (92,7%), чем специализированные гиганты, но её сила не в решении абстрактных задач. Её сила — в быстрой и дешёвой аналитике реального мира, где умение вовремя «загуглить» и посчитать на калькуляторе часто важнее гигантских теоретических знаний.

Так в чём же главная фишка этой модели? По сути, в её гибридности. Обычно как? Либо быстро и дёшево, но довольно поверхностно, либо глубоко и умно, но чертовски медленно и дорого. OpenAI попытались сломать эту дилемму. O4-mini Deep Research — это как раз попытка совместить скорость и экономичность компактной модели с аналитическими «мозгами» полноценного агента-исследователя. То есть, эта штука не просто отвечает на вопрос, она может сама себе поставить подзадачи, пойти в интернет, найти актуальные данные и на их основе построить логическую цепочку.

Представьте себе маркетолога, которому нужно срочно проанализировать ценовую политику пяти конкурентов. Вместо того чтобы часами вручную копаться на сайтах и в отчётах, он может делегировать это модели. O4-mini Deep Research сама обойдёт нужные ресурсы, соберёт цифры, сравнит их и выдаст готовую сводку с выводами. А если понадобится, она прямо в процессе запустит скрипт на Python, чтобы обработать найденные данные и, например, рассчитать среднюю цену на рынке.

И это не просто красивые слова. Когда модель показывает 92,7% точности на сложном математическом экзамене AIME, это говорит о многом. Это доказывает, что под капотом у «мини»-версии скрывается серьёзный механизм для рассуждений, а не просто продвинутый поисковик. В итоге мы получаем инструмент, который может взять на себя рутинную, но сложную аналитическую работу, освобождая время специалистов для более креативных задач. Звучит почти как фантастика, но это уже реальность.

За OpenAI уже давно закрепилась слава создателей настоящих «титанов» в мире ИИ. Но за кулисами, я уверен, уже давно зрел один неудобный вопрос: а что насчет масштаба и доступности? Ведь каждый запуск флагманской модели — это колоссальные вычислительные затраты. O4-mini Deep Research, по сути, стал ответом на этот внутренний вызов. Это не просто очередная гонка за мощностью, а скорее прагматичный, почти гениальный в своей простоте шаг в сторону. Они будто сказали: «Окей, у нас есть невероятно мощный, но дорогой мозг. А что, если мы создадим его младшего, но очень сообразительного брата и научим его пользоваться интернетом и калькулятором?»

Можно представить, как внутри OpenAI сформировалась команда, этакий «партизанский отряд» прагматиков и инженеров. Их мотивация была предельно ясна: хватит строить цифровые «суперкары», которые доступны единицам и требуют целого состояния на «топливо». Нужен надежный, экономичный и быстрый «рабочий инструмент» для тысяч повседневных аналитических задач. Именно поэтому упор сделан не на абсолютную точность, а на баланс. Да, на тесте AIME у нее 92,7% против почти 99% у «старшей» версии с полным набором инструментов, но стоимость обработки падает в разы. Это и есть их главный компромисс и, одновременно, главная победа.

Окей, модель крутая, но как до неё добраться из России? И вот тут, как обычно, начинается самое интересное. Официально OpenAI нам доступ не даёт — ни через веб-интерфейс, ни, что самое обидное, по API. Попытка дёрнуть их эндпоинт напрямую из РФ предсказуемо закончится ошибкой доступа. Казалось бы, тупик, но решение есть, и оно довольно простое.

На помощь приходит сервис-прокси SmartBuddy. По сути, это шлюз, который даёт полный доступ к API OpenAI без каких-либо «танцев с бубном». Что это значит на практике для разработчика?

• Никакого VPN. Запросы идут напрямую на сервер SmartBuddy, а он уже сам разбирается с OpenAI.
• Оплата в рублях. Можно пополнять баланс обычной российской картой, забыв про зарубежные счета и крипту.
• Полная совместимость. Код менять почти не придётся — просто меняем эндпоинт и ключ API.

Всё работает через их API, которое полностью повторяет оригинальное. Вся документация, кстати, лежит тут: https://api.smartbuddy.ru. Чтобы запустить o4-mini-deep-research, достаточно отправить простой curl-запрос, указав нужную модель. Выглядит это примерно так:

curl -X POST https://api.smartbuddy.ru/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer <YOUR_SMARTBUDDY_API_KEY>" \
-d '{
  "model": "openai/o4-mini-deep-research",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Проанализируй последние тенденции в области компактных языковых моделей и сделай краткую сводку."
    }
  ]
}'