„Grok 3“ ist das fortschrittlichste Modell von xAI, trainiert auf dem Colossus-Supercluster mit der zehnfachen Rechenleistung früherer Spitzenmodelle. Es verfügt über ein Kontextfenster von 1 Million Token und fortgeschrittene Denkfähigkeiten, die durch groß angelegtes Reinforcement Learning verbessert wurden, sodass tiefgehende Denkprozesse von Sekunden bis zu Minuten für die Lösung komplexer Probleme möglich sind. Das Modell erzielt Spitzenleistungen in akademischen Benchmarks und realen Nutzertests und erreichte eine Elo-Bewertung von 1402 in der Chatbot Arena. Es wurde zusammen mit Grok 3 Mini veröffentlicht, einer kosteneffizienten Variante, die für optimierte Schlussfolgerungen entwickelt wurde.
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.
| Grok 3 Beta | o4-mini | |
|---|---|---|
Webseite
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Anbieter
| ||
Chat
| ||
Veröffentlichungsdatum
| ||
Modalitäten
| Text Bilder Video | Text Bilder |
API-Anbieter
| xAI | OpenAI API |
Datum des Wissensstandes
| 2025-01 | - |
Open Source
| Nein | Nein |
Preisgestaltung Eingabe
| Nicht verfügbar | $1.10 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe
| Nicht verfügbar | $4.40 pro Million Token |
MMLU
| Nicht verfügbar | fort |
MMLU-Pro
| 79.9% Base model Quelle | - |
MMMU
| 78% With Think mode Quelle | 81.6% Quelle |
HellaSwag
| Nicht verfügbar | - |
HumanEval
| Nicht verfügbar | 14.28% Quelle |
MATH
| Nicht verfügbar | - |
GPQA
| 84.6% With Think mode, Diamond Quelle | 81.4% Quelle |
IFEval
| Nicht verfügbar | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 93.4% Quelle |
AIME 2025 | - | 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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Kommentare (1)
Pierre
09 April 2026Ziet er goed uit