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.
Gemini 2.0 Pro ist Googles bisher fortschrittlichstes Modell, das außergewöhnliche Programmierleistung bietet und komplexe Eingaben mühelos verarbeitet. Es verfügt über erweiterte Funktionen wie native Tool-Integration, Bilderzeugung und Sprachsynthese. Entwickelt für fortgeschrittenes logisches Denken, unterstützt das Modell multimodale Eingaben, darunter Text, Bilder, Video und Audio. Erhältlich über Google AI Studio und Vertex AI, bietet es erhebliche Leistungssteigerungen gegenüber früheren Versionen bei hoher Effizienz.
| o3-mini | Gemini 2.0 Pro | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Jan 31, 2025 2 Monate ago | Dec 11, 2024 4 Monate ago |
Modalitäten | Text | Text Bilder Sprache Video |
API-Anbieter | OpenAI API | Google AI Studio, Vertex AI |
Datum des Wissensstandes | Unbekannt | 08.2024 |
Open Source | Nein | Nein |
Preisgestaltung Eingabe | $1.10 pro Million Token | $0.10 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $4.40 pro Million Token | $0.40 pro Million Token |
MMLU | 86.9% pass@1, high effort Quelle | Nicht verfügbar |
MMLU Pro | Nicht verfügbar | 79.1% Quelle |
MMMU | Nicht verfügbar | 72.7% Quelle |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
MATH | 97.9% pass@1, high effort Quelle | 91.8% Quelle |
GPQA | 79.7% 0-shot, high effort Quelle | 64.7% Diamond Quelle |
IFEval | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
Mobile Anwendung |
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