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.
NVIDIAs Llama 3.1 Nemotron 70B ist ein leistungsstarkes Sprachmodell, das für die Bereitstellung präziser und informativer Antworten optimiert ist. Basierend auf der Llama 3.1 70B-Architektur und durch Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) verbessert, erreicht es Spitzenleistungen in Benchmarks zur automatischen Ausrichtung. Entwickelt für Anwendungen, die hohe Präzision bei der Antwortgenerierung und Hilfsbereitschaft erfordern, eignet sich dieses Modell ideal für eine Vielzahl von Benutzeranfragen in verschiedenen Bereichen.
| o3-mini | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Webseite
| ||
Anbieter
| ||
Chat
| ||
Veröffentlichungsdatum
| ||
Modalitäten
| Text | Text |
API-Anbieter
| OpenAI API | OpenRouter |
Datum des Wissensstandes
| Unbekannt | - |
Open Source
| Nein | Ja |
Preisgestaltung Eingabe
| $1.10 pro Million Token | $0.35 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe
| $4.40 pro Million Token | $0.40 pro Million Token |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort Quelle | 85% 5-shot Quelle |
MMLU-Pro
| Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
MMMU
| Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HellaSwag
| Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval
| Nicht verfügbar | 75% Quelle |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort Quelle | 71% Quelle |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort Quelle | Nicht verfügbar |
IFEval
| Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobile Anwendung | - |
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