أو4-ميني من OpenAI هو أحدث نموذج خفيف الوزن في سلسلة o، مصمم للاستدلال الفعال والقادر عبر مهام النصوص والصور. محسن للسرعة والأداء، يتفوق في توليد الأكواد والفهم القائم على الصور، مع الحفاظ على التوازن بين زمن الاستجابة وعمق الاستدلال. يدعم النموذج نافذة سياق تصل إلى 200,000 وحدة مع إخراج يصل إلى 100,000 وحدة، مما يجعله مناسبًا للتفاعلات الممتدة عالية الحجم. يتعامل مع مدخلات النصوص والصور معًا، وينتج مخرجات نصية بقدرات استدلالية متقدمة. بفضل بنيته المدمجة وأدائه المتعدد الاستخدامات، يعتبر o4-mini مثاليًا لمجموعة واسعة من التطبيقات الواقعية التي تتطلب ذكاءً سريعًا وفعالًا من حيث التكلفة.
GPT-4.1، الذي أطلقته OpenAI في 14 أبريل 2025، يقدم نافذة سياق تصل إلى مليون وحدة ويدعم إخراجًا يصل إلى 32,768 وحدة لكل طلب. يقدم أداءً متميزًا في مهام البرمجة، حيث حقق 54.6% في اختبار SWE-Bench Verified، ويظهر تحسنًا بنسبة 10.5% مقارنة بـ GPT-4o في اختبار MultiChallenge لمتابعة التعليمات. تم تحديد حد المعرفة في يونيو 2024. التسعير هو 2.00 دولار لكل مليون وحدة إدخال و8.00 دولار لكل مليون وحدة إخراج، مع خصم 75% للمدخلات المخزنة مؤقتًا، مما يجعله فعالاً جدًا من حيث التكلفة للاستعلامات المتكررة.
| o4-mini | GPT-4.1 | |
|---|---|---|
موقع الويب
| ||
المزود
| ||
الدردشة
| ||
تاريخ الإصدار
| ||
الوسائط
| نص صور | نص صور |
مزودو API
| OpenAI API | OpenAI API |
تاريخ قطع المعرفة
| - | - |
مفتوح المصدر
| لا | لا |
تسعير الإدخال
| $1.10 لكل مليون رمز | $2.00 لكل مليون رمز |
تسعير الإخراج
| $4.40 لكل مليون رمز | $8.00 لكل مليون رمز |
MMLU
| fort | 90.2% pass@1 المصدر |
MMLU-Pro
| - | - |
MMMU
| 81.6% المصدر | 74.8% المصدر |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| 14.28% المصدر | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 81.4% المصدر | 66.3% Diamond المصدر |
IFEval
| - | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% المصدر | 48.1% المصدر |
AIME 2025 | 92.7% المصدر | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 87.3% pass@1 المصدر |
MathVista
| - | - |
تطبيق الجوال |
Compare AI. Test. Benchmarks. تطبيبات دردشة الجوال, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.