OpenAI o4-mini ist das neueste leichtgewichtige Modell der o-Serie, entwickelt für effizientes und leistungsfähiges Denken über Text- und Bildaufgaben hinweg. Für Geschwindigkeit und Leistung optimiert, zeichnet es sich durch Code-Generierung und bildbasiertes Verständnis aus, während es ein Gleichgewicht zwischen Latenz und Denktiefe beibehält. Das Modell unterstützt ein Kontextfenster von 200.000 Token mit bis zu 100.000 Ausgabe-Token, was es für umfangreiche Interaktionen geeignet macht. Es verarbeitet sowohl Text- als auch Bildeingaben und erzeugt Textausgaben mit fortgeschrittenen Denkfähigkeiten. Dank seiner kompakten Architektur und vielseitigen Leistung ist o4-mini ideal für eine breite Palette von realen Anwendungen, die schnelle und kostengünstige Intelligenz erfordern.
| Claude Opus 4.5 | o4-mini | |
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Webseite
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Anbieter
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Chat
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Veröffentlichungsdatum
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Modalitäten
| Text Bilder | Text Bilder |
API-Anbieter
| Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Vertex AI, Claude developer platform | OpenAI API |
Datum des Wissensstandes
| Unbekannt | - |
Open Source
| Nein | Nein |
Preisgestaltung Eingabe
| $5 pro Million Token | $1.10 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe
| $25 pro Million Token | $4.40 pro Million Token |
MMLU
| 90.8% Quelle | fort |
MMLU-Pro
| - | - |
MMMU
| 80.7% Validation Quelle | 81.6% Quelle |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | 14.28% Quelle |
MATH
| - | - |
GPQA
| 87% Diamond Quelle | 81.4% Quelle |
IFEval
| - | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 93.4% Quelle |
AIME 2025 | 92.77% Quelle | 92.7% Quelle |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobile Anwendung | ||
MathArena | ||
| Durchschnittliche Punktzahl | - | 87% |
AIME 2025 Test basierend auf Aufgaben aus dem Mathematikwettbewerb (American Invitational Mathematics Examination),der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll. | - | 92% |
HMMT February 2025 Test basierend auf Aufgaben aus dem Harvard-MIT Mathematics Tournament, Februar 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll. | - | 83% |
BRUMO 2025 | - | 87% |
SMT 2025 Test basierend auf Aufgaben aus dem Stanford Math Tournament, 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll. | - | 89% |
CMIMC 2025 Test basierend auf Aufgaben aus der Canadian Mathematical Olympiad, 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll. | - | 84% |
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