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2.在"设置DD功能DD程序手麻工具"里.点击"开启".

3.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)

4.打开某一个分组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口)

【央视新闻客户端】
据报道：

                    

OpenAI“最新最强版”推理模型o3-pro，实际推理能力到底有多强？

全球首位全职提示工程师Riley Goodside来给它上难度：

说出歌手Sabrina Carpenter的一首歌的歌名
，回答这个问题时，每个单词最后一个字母连起来看 ，也能对应这首歌名 。

结果
，o3-pro在经过4分25秒的推理过后，成功给出正确答案
。

经Sabrina Carpenter实测 ，o3只能做对个大概
，通常只能把最后几个字母凑对。

该测试引来OpenAI前AGI Readiness团队负责人Miles Brundage的转发关注 。

虽然人已经不在OpenAI了，但Miles Brundage还是替老东家直接开大阴阳苹果：如果这都不叫推理那什么叫推理
。

PS：苹果前几天发了个新研究 ，用汉诺塔等四个小游戏测试大模型
，称推理模型全都没在真正思考，只是另一种形式的“模式匹配 ” ，所谓思考只是一种假象。

除了网友实测外
，各大评测榜单已陆续同步更新排名 。

官方测评中，o3-pro超越o3、o1-pro ，成为当前最擅长编码的OpenAI模型。

而在大模型权威榜单LiveBench上，o3-pro和o3编码平均得分几乎无差
，o3-pro仅有0.07分的优势
。

智能体编码平均得分方面，o3-pro甚至大比分落后于o3（31.67 vs 36.67）。

亚马逊云科技谷歌前高管Bindu Reddy表示：

主要是它在智能体这块不太行 ，工具使用也不咋擅长 。

昨天的大新闻不是o3-pro 
，而是o3降价了！！

另外，针对大模型长上下文理解的基准测试Fiction.LiveBench也放榜了
。

o3-pro在较短上下文场景下表现很出色 ，较o3有所提升。

然鹅
，192k超长上下文处理依然是Gemini 2.5 Pro占优势，Gemini 2.5 Pro得分90.6 ，而o3-pro仅得分65.6 。

让人困惑的是
，在这个基准测试中，不管是o3-pro还是o3 ，在16k上下文中分数都下降了
，到了32k，两个模型得分又回到了100
。

除此之外 ，苹果SpaceX前工程师Ben Hylak之前分享o1使用心得，得到不少网友关注
，连奥特曼 、Brockman都转发了。

这次o3-pro他同样没放过，而且又被奥特曼翻了牌子 。

苹果SpaceX前工程师Ben Hylak的分享 ，好似恰巧解释了o3-pro的官方测评和各大评测榜单结果有所出入的问题
。

Ben Hylak曾任SpaceX软件工程师
、苹果VisionOS人机交互设计师
，目前在创业为AI产品提供分析服务。

此前o1 pro推出满血$200/月版本时，Ben Hyla第一天就交了钱 ，整整测试了一天 。

结果体验很糟糕
，很多人表示同感，但也有人强烈反对
。Ben Hylak在与持不同观点人激烈讨论了一番后 ，意识到自己的使用方法完全错了。

我还在把o1当聊天模型来用
，但o1已经不是聊天模型了 。

后来，Ben Hylak从讨厌o1转变成了每天都在用它解决最重要的问题。这件事儿的反转 ，让Ben Hylak测试o3-pro更加用心
。

他透露这次自己一周前就已经提前接触到了3-pro
，o3-pro“以不同方式测试，实际体验会有所不同
”。

从经常测评大模型的经验来看 ，Ben Hylak认为“模型能力的发挥高度依赖背景信息”，他表示自己目前使用o3关键就是：

不把它当聊天对象
，而是当作报告生成器 。给它背景信息、设定目标，然后让它自由发挥
。

由此 ，要看出o3-pro的真正实力
，得给它多得多的背景信息。然鹅，Ben Hylak手头的信息素材都快榨干了 。于是 ，Ben Hylak换了种方法：

他和他的联合创始人Alexis花时间把他们在Raindrop所有历史会议记录 、目标全翻出来
，甚至录了语音备忘录，一股脑塞给o3-pro ，让它做规划
。

它输出的计划精准踩中我们想要的点——目标数据
、时间排期、优先级排序
，连“必须砍哪些业务 ”都写得明明白白。

o3给出的计划合理 、说得通；但o3-pro给出的计划足够具体、有依据，真真切切改变了我们对未来的思考方式 。

除此之外 ，Ben Hylak认为如今的模型在孤立环境下表现已然十分出色
，简单测试难不倒它，真正的挑战在于将其融入社会
。

这种融入主要体现在工具调用方面 ，即模型与人类
、外部数据以及其它AI协作得如何。

经测试，Ben Hylak表示o3-pro在这方面有了实实在在的提升——

“它在识别自身所处环境、准确说明可使用的工具 、知晓何时需询问外部世界信息（而非假装自己掌握相关信息或权限 ）以及为任务挑选合适工具等方面
，表现都明显更优 。
”

下面是展示示例
。Ben Hylak让o3-pro和o3做一个日历。

o3-pro显然能更好地理解其所处环境的边界，明确表示：

在这个聊天窗口中无法显示实时交互的HTML预览（我的环境仅支持纯文本和代码片段） 。

并且给出了要查看渲染后日历的详细步骤操作 ，还描述了用户将看到的视觉内容。

相比之下
，o3明明做不到还装能做，表示可以“创建日历小组件的实时交互预览”
。

下面这个例子 ，Ben Hylak让模型找今年关于Borges的Substack文章。

o3-pro同样明确表示进行实时Substack查询所需的网页搜索工具在当前环境未启用
，所以无法直接获取最新链接 。

而o3表示搜索了，但没有找到2025年发布的Borges的Substack文章
。

Ben Hylak还发现 ，需要给o3-pro提供更多上下文
，要是不提供足够的上下文，它会出现过度思考的情况。

它在分析方面超强 ，也很擅长借助工具做事
，但自己直接动手做事就没那么在行 。我觉得它会是个超棒的协调者
。不过，有些ClickHouse SQL相关问题 ，o3处理得更好。实际效果因人而异 。

o3-pro给Ben Hylak带来的体验与Claude Opus
、Gemini 2.5 Pro相比，都不同
。

Ben Hylak认为Claude Opus虽体量庞大
，但没让他真切感受到这种“大 ”的独特价值；而o3-pro的输出更优，仿佛两者完全处于不同的竞争维度。

他继续补充道 ，OpenAI正沿着强化学习路径深挖（比如Deep Research、Codex项目）
，不只是教模型“怎么用工具”，更是教它们“思考何时该用工具
” 。

最后 ，Ben Hylak总结认为推理模型的Prompt技巧核心逻辑不变
，之前他写的o1提示指南，现在依然适用o3-pro
。

首先 ，“语境”是一切
，就像给“饼干怪兽 ”喂饼干，精准投喂才有效 ，它是一种引导大语言模型激活“类记忆能力
”的方式
，但因为足够精准，所以效果拔群。

另外 ，系统提示的影响极大 。如今模型的可塑性超强，那些能让模型“理解自身所处环境与目标”的LLM调教框架
，能产生远超预期的价值。

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