GPT-o3
変動分析 · 2026年 第12週
GPT-o3 2026年 第12週 引用検証次元が 33.5 点下落。主に根因判断与证据边界、Breaking Changes 清单で失点
スコア比較
39.0
34.5
-4.5
| 次元 | 前回 | 今回 | 変動 |
|---|---|---|---|
| コード実行 | 20.2 | 43.4 | +23.2 |
| 知識総合 | 34.4 | 35.8 | +1.4 |
| 引用検証 | 62.3 | 28.8 | -33.5 |
| コストパフォーマンス | 4.7 | 4.3 | -0.4 |
| 安定性 | 53 | 28 | -25 |
| 可用性 | 100 | 69 | -31 |
失点 Top 5
根因判断与证据边界
66.7
0
-66.7
引用検証
citation_grounded
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前回の回答
已较强支持:
1. [sec-1, sec-2, sec-3] 当前最可能的主根因是 13:52 打开的“优惠券预校验”开关触发了 Redis 未命中回源放大效应,导致数据库负载增加。
尚未证实:
1. [sec-3] 13:48 部署的新版本引入了低效 SQL 是导致问题的直接根因,这一说法在初版 RCA 中提出,但在后续分析中未得到强力支持。
2. [sec-3] 回滚后错误率仍未立即归零是因为配置开关仍保持开启,这一说法虽然在二版 RCA 中被提出,但未有明确证据证实。
今回の回答
[API ERROR] Rate limit reached for gpt-4o in organization org-5kL87cAHHWwzzzRXfZoA5jZm on tokens per min (TPM): Limit 30000, Used 29516, Requested 800. Please try again in 632ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more.
Breaking Changes 清单
66.7
0
-66.7
引用検証
document_grounded_extract
STRICT
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前回の回答
- 变更项:鉴权方式
- 旧行为:使用 X-API-Key 进行鉴权
- 新行为:使用 Authorization: Bearer <token> 进行鉴权
- 影响对象:客户 A
- 变更项:时间字段格式
- 旧行为:使用 ISO8601 格式
- 新行为:使用 Unix 毫秒时间戳
- 影响对象:客户 A, 客户 B
- 变更项:分页方式
- 旧行为:使用 page/page_size
- 新行为:使用 cursor 分页
- 影响对象:客户 A
- 变更项:错误格式
- 旧行为:{"error":"string","request_id":"string"}
- 新行为:{"error":{"code":"string","message":"string"},"request_id":"string"}
- 影响对象:所有客户
- 变更项:支付接口
- 旧行为:使用 POST /v1/invoices/{id}/pay
- 新行为:使用 POST /v2/payments,并需要 invoice_id 和 idempotency_key
- 影响对象:客户 C
今回の回答
[API ERROR] Rate limit reached for gpt-4o in organization org-5kL87cAHHWwzzzRXfZoA5jZm on tokens per min (TPM): Limit 30000, Used 29529, Requested 675. Please try again in 408ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more.
客户迁移风险评估
66.7
0
-66.7
引用検証
citation_grounded
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前回の回答
- 客户 A
- 主要风险:继续使用 X-API-Key 进行鉴权,依赖 page/page_size 翻页,未使用 idempotency_key。
- 必改项:更换为 Bearer token 鉴权,改为 cursor 分页,支付请求加入 idempotency_key。
- 风险等级:高(根据 [api-2], [api-3], [api-4])
- 客户 B
- 主要风险:处理账单时间字段时仍使用 ISO8601 格式。
- 必改项:改为使用 Unix 毫秒时间戳。
- 风险等级:低(根据 [api-2], [api-3], [api-4])
- 客户 C
- 主要风险:支付请求未实现幂等性,可能导致重复扣款。
- 必改项:实现 idempotency_key 机制以确保支付请求的幂等性。
- 风险等级:高(根据 [api-2], [api-3], [api-4])
今回の回答
[API ERROR] Rate limit reached for gpt-4o in organization org-5kL87cAHHWwzzzRXfZoA5jZm on tokens per min (TPM): Limit 30000, Used 29393, Requested 677. Please try again in 140ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more.
费用变化计算
66.7
0
-66.7
引用検証
calc_with_tolerance
STRICT
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前回の回答
使用 v1:
- 搜索发票费用:200,000 次 * $0.002/请求 = $400 (来源 [api-3])
- 支付请求费用:40,000 次 * $0.010/请求 = $400 (来源 [api-3])
- 总费用:$400 + $400 = $800
使用 v2:
- 搜索发票费用:200,000 次 * $0.0015/请求 = $300 (来源 [api-3])
- 支付请求费用:40,000 次 * $0.012/请求 = $480 (来源 [api-3])
- 总费用:$300 + $480 = $780
差额:
- v1 与 v2 的费用差额:$800 - $780 = $20
因此,使用 v2 比 v1 每月节省 $20。
今回の回答
[API ERROR] Rate limit reached for gpt-4o in organization org-5kL87cAHHWwzzzRXfZoA5jZm on tokens per min (TPM): Limit 30000, Used 29868, Requested 695. Please try again in 1.126s. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more.
高质量增长是否站得住
66.7
0
-66.7
引用検証
citation_grounded
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前回の回答
支持点:
1. doc_id: board-1 - 毛利率已从去年同期的 71% 增加到 74%,显示出盈利能力的改善。
2. doc_id: board-4 - CEO 声称增长效率显著改善,暗示一些内部评估指标可能呈现积极趋势。
反证点:
1. doc_id: board-3 - CFO 预测显示,若按 Q2 预算草案执行,年化烧钱可能扩大到 -980 万美元,显示出现金压力可能加剧。
2. doc_id: board-3 - 大客户续约风险集中在 7 月和 9 月,涉及 ARR 约 410 万美元,表明未来收入的不确定性。
今回の回答
[API ERROR] Rate limit reached for gpt-4o in organization org-5kL87cAHHWwzzzRXfZoA5jZm on tokens per min (TPM): Limit 30000, Used 30000, Requested 561. Please try again in 1.122s. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more.
得点 Top 5
Debug:DFS 环检测
10
95
+85
コード実行
diff_patch_unit_test
STRICT
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前回の回答
```python
def has_cycle(graph):
visited = set()
rec_stack = set()
def dfs(node):
if node in rec_stack:
return True
if node in visited:
return False
visited.add(node)
rec_stack.add(node)
for nei in graph.get(node, []):
if dfs(nei):
return True
rec_stack.remove(node)
return False
for n in graph:
if n not in visited:
if dfs(n):
return True
return False
```
今回の回答
```python
def has_cycle(graph):
visited = set()
recursion_stack = set()
def dfs(node):
if node in recursion_stack:
return True
if node in visited:
return False
visited.add(node)
recursion_stack.add(node)
for nei in graph.get(node, []):
if dfs(nei):
return True
recursion_stack.remove(node)
return False
for n in graph:
if n not in visited:
if dfs(n):
return True
return False
```
二叉树序列化(稳定格式版)
10
85
+75
コード実行
python_unit_test
STRICT
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前回の回答
```python
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def serialize(root):
def helper(node):
if node is None:
vals.append('#')
else:
vals.append(str(node.val))
helper(node.left)
helper(node.right)
vals = []
helper(root)
return ','.join(vals)
def deserialize(data):
def helper():
val = next(vals)
if val == '#':
return None
node = TreeNode(int(val))
node.left = helper()
node.right = helper()
return node
vals = iter(data.split(','))
return helper()
```
今回の回答
```python
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def serialize(root):
def helper(node):
if not node:
return "null,"
return str(node.val) + "," + helper(node.left) + helper(node.right)
return helper(root)
def deserialize(data):
def helper(nodes):
val = next(nodes)
if val == "null":
return None
node = TreeNode(int(val))
node.left = helper(nodes)
node.right = helper(nodes)
return node
node_iter = iter(data.split(","))
return helper(node_iter)
```
位运算:判断2的幂与 bit count
20
95
+75
コード実行
python_unit_test
STRICT
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前回の回答
```python
def is_power_of_2(n):
return n > 0 and (n & (n - 1)) == 0
def count_bits(n):
count = 0
while n:
count += n & 1
n >>= 1
return count
print(is_power_of_2(0)) # 输出:False
print(is_power_of_2(8)) # 输出:True
print(is_power_of_2(12)) # 输出:False
print(count_bits(15)) # 输出:4
```
实际输出:
```
False
True
False
4
```
今回の回答
```python
def is_power_of_2(n):
return n > 0 and (n & (n - 1)) == 0
def count_bits(n):
count = 0
while n:
count += n & 1
n >>= 1
return count
# Test cases
print(is_power_of_2(0)) # Output: False
print(is_power_of_2(8)) # Output: True
print(is_power_of_2(12)) # Output: False
print(count_bits(15)) # Output: 4
```
实际输出:
```
False
True
False
4
```
异常处理链
10
85
+75
コード実行
python_unit_test
STRICT
詳細証拠を展開
前回の回答
```python
import json
import logging
def load_and_apply(path):
try:
text = read_config(path)
except FileNotFoundError:
logging.error("Config file not found: %s", path)
return False
try:
config = parse_config(text)
except json.JSONDecodeError:
logging.error("Failed to parse config file: %s", path)
return False
try:
apply_config(config)
except ValueError:
logging.error("Invalid configuration values.")
return False
finally:
print("配置加载流程结束")
return True
```
今回の回答
```python
import json
import logging
def load_and_apply(path):
try:
text = read_config(path)
config = parse_config(text)
apply_config(config)
except FileNotFoundError:
logging.error("Configuration file not found.")
return False
except json.JSONDecodeError:
logging.error("Error decoding the configuration file.")
return False
except ValueError:
logging.error("Invalid configuration value.")
return False
finally:
print("配置加载流程结束")
return True
```
数据流中位数
20
95
+75
コード実行
python_unit_test
STRICT
詳細証拠を展開
前回の回答
```python
import heapq
class MedianFinder:
def __init__(self):
self.small = [] # max heap
self.large = [] # min heap
def add_num(self, num: int) -> None:
heapq.heappush(self.small, -num)
if self.small and self.large and (-self.small[0] > self.large[0]):
val = -heapq.heappop(self.small)
heapq.heappush(self.large, val)
if len(self.small) > len(self.large) + 1:
val = -heapq.heappop(self.small)
heapq.heappush(self.large, val)
if len(self.large) > len(self.small):
val = heapq.heappop(self.large)
heapq.heappush(self.small, -val)
def find_median(self) -> float:
if len(self.small) > len(self.large):
return -self.small[0]
return (-self....
今回の回答
```python
import heapq
class MedianFinder:
def __init__(self):
self.small = [] # Max-heap (inverted min-heap)
self.large = [] # Min-heap
def add_num(self, num: int) -> None:
heapq.heappush(self.small, -num)
if self.small and self.large and (-self.small[0] > self.large[0]):
heapq.heappush(self.large, -heapq.heappop(self.small))
if len(self.small) > len(self.large) + 1:
heapq.heappush(self.large, -heapq.heappop(self.small))
if len(self.large) > len(self.small):
heapq.heappush(self.small, -heapq.heappop(self.large))
def find_median(self) -> float:
if len(self.small) > len(self.large):
return -self.small[0]
return (-self.small[0] + self.large[0]) / 2.0
```