当地时间6月10日，OpenAI推出了o3-pro模型。公司称，o3-pro是o3模型的升级版本共享财富，旨在进行更长时间的思考并提供最可靠的响应。
此外，6月11日，字节跳动旗下火山引擎举办Force原动力大会，发布豆包大模型1.6、视频生成模型Seedance 1.0 pro等新模型，并升级了Agent开发平台等AI云原生服务。豆包大模型1.6增加了图形界面操作能力，进而获得了“行动力”。
同时，两家公司也进行了降价。豆包大模型首创按“输入长度”区间定价，豆包1.6价格大幅低于豆包1.5深度思考模型、DeepSeek-R1。OpenAI则将砍价“大刀”挥向了o3模型，此次宣布降价80%。
新版本发布旧版本降价
作为o3的升级版，o3-pro在各方面的表现更为优秀。更新日志显示，o3-pro在科研、编程、教育和写作等关键场景中更具优势，同时在清晰度、全面性、指导遵循性和准确性方面，o3-pro也获得了较o3更高的评分。此外，o3-pro支持调用ChatGPT的全套工具，如网页搜索、文件分析、图像推理和Python编程等，具备较强的执行力和整合能力。
在与谷歌Gemini、Anthropic Claude等同级别模型的对比中，o3-pro的测试分数也更高。
据TechCrunch测评，在评估模型数学能力的AIME 2024测试中，o3-pro的得分超过了谷歌最好的人工智能模型Gemini 2.5 Pro。o3-pro 还在GPQA Diamond（博士级科学知识测试）上击败了Anthropic最近发布的Claude 4 Opus。
然而，由于任务调度和工具链调用更复杂，o3-pro响应时间将比o1-pro更长共享财富，OpenAI建议将o3-pro用在更需要深度思考或对答案准确性要求较高的场景中。
定价方面，o3-pro输入每百万tokens的价格为20美元，输出每百万tokens的价格为80美元。
值得注意的是，在o3-pro模型发布的同一时间，OpenAI也调整了o3模型的API单价。此前，o3输入每百万tokens的价格为10美元，输出每百万tokens的价格为40美元，而当前的价格则分别为2美元和8美元，降价幅度高达80%。
OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）在社交平台上表示：“我们将o3的价格下调了80%，很期待人们会用它来做什么。”
萨姆·奥尔特曼的社交媒体截图
豆包大模型1.6发布首创“区间定价”模式
相较豆包1.5系列模型，豆包1.6系列模型支持多模态理解和图形界面操作，能够理解和处理真实世界问题。在今年以来大模型业界最火热的深度思考方向，豆包1.6-thinking在复杂推理、竞赛级数学、多轮对话和指令遵循等测试集上，也取得了全球领先的排名。
豆包视频生成模型Seedance 1.0 pro也在此次大会上亮相。该模型支持文字与图片输入，可生成多镜头无缝切换的1080P高品质视频，并实现较高的主体运动稳定性与画面自然度。至此共享财富，豆包大模型已涵盖多模态、视频、图像、语音、音乐等模型品类。
截至2025年5月底，豆包大模型日均tokens使用量超过16.4万亿，较去年5月刚发布时增长137倍。据IDC报告，豆包大模型在中国公有云大模型市场份额排名第一，占比高达46.4%。豆包1.5的多模态能力已广泛应用在电商识图、自动驾驶数据标注、门店巡检等场景。
图形界面操作能力让豆包1.6进一步具备“行动力”。演示案例显示，豆包1.6可自动操作浏览器完成酒店预订，识别购物小票并整理成Excel表格等任务。
除了模型能力，价格也是本次大会的一大看点。豆包大模型1.6采用统一定价模式，首创按“输入长度”区间定价，在企业使用最多的输入区间0—32K范围内，豆包大模型1.6的价格为输入0.8元/百万tokens、输出8元/百万tokens，综合成本比豆包1.5深度思考模型、DeepSeek-R1降低63%。Seedance 1.0 pro模型每千tokens 0.015元，相当于每生成一条5秒的1080P视频只需3.67元。
未来AI成本或收敛至电力成本
新版本的发布总是伴随着老版本的降价，但在算力领域，价格降低的原因应该不止于“新老交替”。
当前，随着技术的不断进步、开源趋势的普及以及硬件成本的降低，大模型的成本正在快速下降。百度董事长、CEO李彦宏曾表示，大语言模型每隔12个月，推理成本就可以降低90%以上。
此前，大模型成本高、用不起，是开发者做AI应用的一大阻碍。李彦宏认为，只有成本降低后，开发者和创业者们才可以放心大胆地做开发，企业才能低成本地部署大模型，最终推动各行各业应用的爆发。
DeepSeek的出现改变了这一点，因其低成本的算法架构和开源模式，可供任何人免费使用、修改和构建，从而带动了整个行业应用成本的降低。
业内人士分析认为，o3高达80%的降价幅度反映出的是产业阶段的变化，人工智能行业发力重点正从模型层转向应用层，推理成本的降低将更利好大模型落地。此外，“群雄割据”的局面也愈发显著。对于OpenAI来说，无法与其他国内外竞争对手大模型能力拉开明显差距时，其收费价格也会快速降低。
“随着数据中心生产的自动化，智能成本最终应该会收敛至电力成本。”o3-pro发布后，萨姆·奥尔特曼在他的博客中写道。
他介绍，ChatGPT平均每次查询消耗大约0.34瓦时的电量，大约相当于烤箱一点几秒的耗电量，高能效灯泡几分钟的耗电量；消耗的水量约为0.000085加仑，大约相当于十五分之一茶匙的水。
这似乎意味着，未来大模型可能会成为一种类似水、电的公共产品，在这些基础设施之上，再催生出百花齐放的应用。
谈及AI的最佳前进之路，萨姆·奥尔特曼认为，要专注于让超级智能变得廉价、广泛可用，并且不会过于集中，未来廉价到无法计量的智能会触手可及。
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