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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- 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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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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```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
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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
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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 ```
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