o3-pro

karanb192 (independent developer) 公开的真实任务执行案例，来源为 公开代码库，复核于 2026-06-26T22:55:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据，因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。

任务：这是一个围绕真实任务执行的真实任务，公开材料可以回溯到具体使用者和具体产物。 原始资料写作：Developer karanb192 built and published an Open WebUI function/plugin that integrates OpenAI o3-pro reasoning models into the Open Web UI platform, providing comprehensive per-message token usage tracking, cumulative co…

公开产物：公开材料提供公开代码、README 或项目配置，可用于核验任务结果、项目形态和模型绑定关系。 原始资料写作：Published open-source plugin (11 stars, 8 forks) on GitHub and the Open Web UI marketplace at openwebui.com/f/karanb192/o3pro_o1pro_support. The plugin enables o3-pro usage in Open Web UI with real-time cost tracking sh…

模型作用：o3-pro 在该案例中承担真实任务执行相关的生成、分析、编排或实现角色。 原始资料写作：o3-pro is the primary reasoning model integrated by the plugin. The plugin was specifically designed around o3-pro's unique characteristics: its Responses API requirement (not standard chat/completions), its $20/$80 per…

A 类理由：有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物，可公开核验。

风险边界：当前判断基于公开材料；若产物下线、仓库变更或模型参与比例仅来自作者自述，需要在引用前重新复核。 原始资料写作：This is a tool/integration case rather than a direct task-solving case. The developer built the plugin to enable o3-pro access rather than using o3-pro to solve a specific domain problem. However, the plugin is actively…

原始记录：Developer builds Open WebUI plugin for o3-pro reasoning model access with cost tracking

AIYLT 公开的金融与商业分析案例，来源为 公开代码库，复核于 2026-06-26T22:30:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据，因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。

任务：AIYLT 使用 OpenAI o3-2025-04-16 模型（即 o3-pro）构建了一套完整的美股日内交易智能策略系统。系统包含 11 个专业策略模块（Oracle、Helios、Chronos、TerraFilter、Minerva、AlphaForge、Fenrir、Hermes、Aegis、Cerberus、EchoLog），按优先级协同工作，集成了 Polygon.io Level-2 实时数据，目标命中率 ≥80%。

公开产物：系统实现了完整的从数据获取到策略决策到 GitHub 自动推送的全流程自动化。11 个模块分别负责市场扫描、策略评分、环境过滤、行为验证、基本面分析、暗池资金检测、新闻事件分析、风险控制、异常防护和策略回测。代码仓库包含完整的 Python 实现，包括主执行程序 run_o3_pro.py、Polygon API 客户端、GitHub 推送模块和所有策略模块。

模型作用：o3-pro 在此系统中作为核心推理引擎，负责所有策略模块的决策推理。系统设计严格要求使用 o3-pro 模型（绝不降级），利用其深度推理能力进行多维度股票分析和交易决策，包括整合 11 个模块的分析结果进行最终的 Oracle 决策。

A 类理由：有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物，可公开核验。

风险边界：该案例来自 GitHub 公开仓库，代码完整可验证。仓库 stars 为 0，可能是较新的个人项目。o3-pro 在此作为 API 调用模型使用（通过 openai Python SDK），非 ChatGPT 界面使用。系统声称目标命中率 ≥80%，但无独立回测结果验证。模型版本绑定为 o3-2025-04-16。

原始记录：AIYLT 构建基于 o3-pro 的美股智能交易策略系统

Roboflow (authored by James Gallagher) 公开的代码审查与测试案例，来源为 博客记录，复核于 2026-06-26T14:00:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据，因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。

任务：这是一个围绕代码审查和测试生成的真实任务，公开材料可以回溯到具体使用者和具体产物。 原始资料写作：Roboflow, a computer vision platform company, evaluated OpenAI o3-pro across multiple vision use cases including industrial defect detection, object counting in complex scenes, and Visual Question Answering (VQA) to ass…

公开产物：公开材料提供原始证据链接和可访问产物，可用于核验任务结果、项目形态和模型绑定关系。 原始资料写作：Roboflow published detailed evaluation results showing o3-pro's performance on defect detection, object counting, and VQA tasks, with comparisons to other frontier models. The article demonstrates o3-pro's strengths and…

模型作用：o3-pro 在该案例中承担代码审查和测试生成相关的生成、分析、编排或实现角色。 原始资料写作：o3-pro provided multimodal reasoning capability that enabled complex visual analysis tasks including defect detection, counting, and question answering about images. The evaluation showed it as a competitive option for …

A 类理由：有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物，可公开核验。

风险边界：当前判断基于公开材料；若产物下线、仓库变更或模型参与比例仅来自作者自述，需要在引用前重新复核。 原始资料写作：The article is a review/evaluation by Roboflow rather than a deployment story. Roboflow is a real company with a published product. Article last modified 2026-06-23, indicating ongoing updates. Content behind Cloudflare…

原始记录：Roboflow evaluates o3-pro for industrial computer vision tasks

Raindrop.ai (Ben Hylak, co-founder & Alexis Gauba, co-founder) 公开的真实任务执行案例，来源为 latent.space，复核于 2026-06-26T22:30:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据，因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。

任务：Raindrop.ai 联合创始人 Ben Hylak 和 Alexis Gauba 将公司历史上的所有规划会议记录、目标文档和语音备忘录汇总后，交给 o3-pro 进行深度分析，要求生成一份包含目标指标、时间表、优先级排序和明确裁减建议的完整战略规划。

公开产物：o3-pro 生成了极其具体且可执行的战略计划，包含精确的目标指标、时间线、优先级排序和明确的取舍建议。Ben Hylak 在文中表示：'The plan o3 Pro gave us was specific and rooted enough that it actually changed how we are thinking about our future.'（o3 Pro 给出的计划足够具体和扎实，真正改变了我们对未来的思考方式。）

模型作用：o3-pro 在此任务中的核心贡献是其超长上下文处理能力和深度推理能力。它能够消化大量异构历史数据（会议记录、目标、语音备忘录），并生成结构化的战略分析，这是 o3 基础模型无法达到的深度。文章指出 o3-pro 'smarter, much smarter'（聪明得多），但需要大量上下文输入才能发挥优势。

A 类理由：有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物，可公开核验。

风险边界：该案例来自 Latent Space 博客的一篇早期评测文章，作者 Ben Hylak 是 Raindrop.ai 联合创始人，属于第一方叙述。Raindrop.ai 是一家真实的 AI Agent 监控公司（https://www.raindrop.ai），有 Fortune 100 客户和 857 GitHub stars。案例描述了具体的使用场景和可验证的结果，但未提供 o3-pro 生成的具体规划文档作为独立 artifact。

原始记录：Raindrop.ai 使用 o3-pro 进行公司战略规划

Simon Willison (developer, Datasette creator) 公开的真实任务执行案例，来源为 博客记录，复核于 2026-06-26T14:00:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据，因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。

任务：这是一个围绕真实任务执行的真实任务，公开材料可以回溯到具体使用者和具体产物。 原始资料写作：Simon Willison tested o3-pro on launch day by using his llm-openai-plugin to generate an SVG of a pelican riding a bicycle via the command line. He also noted that o3-pro works best when combined with tools and tracked …

公开产物：公开材料提供原始证据链接和可访问产物，可用于核验任务结果、项目形态和模型绑定关系。 原始资料写作：o3-pro successfully generated the SVG of a pelican riding a bicycle, though it took 124 seconds. Willison noted o3-pro is priced at $20/M input tokens and $80/M output tokens (10x o3 after its 80% price drop). He highli…

模型作用：o3-pro 在该案例中承担真实任务执行相关的生成、分析、编排或实现角色。 原始资料写作：o3-pro demonstrated its reasoning capability for code generation tasks, producing functional SVG output. The latency (124 seconds for a single SVG) highlighted the compute-intensive nature of the model. Willison's integ…

A 类理由：有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物，可公开核验。

风险边界：当前判断基于公开材料；若产物下线、仓库变更或模型参与比例仅来自作者自述，需要在引用前重新复核。 原始资料写作：This is a developer testing/demo scenario rather than a production deployment. However, Simon Willison is a highly credible, named developer with a public track record. The blog post is freely accessible and documents s…

原始记录：Simon Willison uses o3-pro via llm CLI for SVG generation