Amazon Nova Pro ist ein modernes multimodales Modell, das für die Verarbeitung von Text-, Bild- und Videoeingängen mit fortschrittlichen Verarbeitungsfähigkeiten entwickelt wurde. Mit einem Kontextfenster von 300.000 Token zeichnet es sich in der Dokumentenanalyse, visuellen Fragebeantwortung und komplexen agentengesteuerten Workflows aus. Als Teil der Amazon Nova-Grundmodelle unterstützt es Feinabstimmung und Destillation, was eine tiefgreifende Anpassung für verschiedene Anwendungen ermöglicht.
Das OpenAI o3-mini ist ein leistungsstarkes und kosteneffizientes Modell für schnelles logisches Denken, das speziell für MINT-Anwendungen entwickelt wurde und hervorragende Leistungen in Wissenschaft, Mathematik und Programmierung bietet. Es wurde im Januar 2025 veröffentlicht und enthält essenzielle Entwicklerfunktionen wie Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgaben und Entwicklernachrichten. Das Modell verfügt über drei Stufen der Denkintensität—niedrig, mittel und hoch—damit Nutzer zwischen tiefgehender Analyse und schnelleren Antwortzeiten optimieren können. Im Gegensatz zum o3-Modell besitzt es keine visuellen Fähigkeiten. Zunächst ist es für ausgewählte Entwickler in den API-Stufen 3-5 verfügbar und kann über die Chat Completions API, Assistants API und Batch API genutzt werden.
| Nova Pro | o3-mini | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Dec 02, 2024 4 Monate ago | Jan 31, 2025 2 Monate ago |
Modalitäten | Text Bilder Video | Text |
API-Anbieter | Amazon Bedrock | OpenAI API |
Datum des Wissensstandes | Absichtlich nicht offengelegt | Unbekannt |
Open Source | Nein | Nein |
Preisgestaltung Eingabe | $0.80 pro Million Token | $1.10 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $3.20 pro Million Token | $4.40 pro Million Token |
MMLU | 85.9% CoT Quelle | 86.9% pass@1, high effort Quelle |
MMLU Pro | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
MMMU | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | 89% pass@1 Quelle | Nicht verfügbar |
MATH | 76.6% CoT Quelle | 97.9% pass@1, high effort Quelle |
GPQA | 46.9% Main Quelle | 79.7% 0-shot, high effort Quelle |
IFEval | 92.1% Quelle | Nicht verfügbar |
Mobile Anwendung | - |
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