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.
„Llama 3.3 70B Instruct“, entwickelt von Meta, ist ein mehrsprachiges großes Sprachmodell, das speziell für auf Anweisungen basierende Aufgaben feinabgestimmt und für Konversationsanwendungen optimiert wurde. Es kann Texte in mehreren Sprachen verarbeiten und generieren, mit einem Kontextfenster, das bis zu 128.000 Token unterstützt. Das Modell wurde am 6. Dezember 2024 veröffentlicht und übertrifft zahlreiche Open-Source- und proprietäre Chatmodelle in verschiedenen Branchenbenchmarks. Es nutzt Grouped-Query Attention (GQA),um die Skalierbarkeit zu verbessern, und wurde mit einem vielfältigen Datensatz trainiert, der über 15 Billionen Token aus öffentlich zugänglichen Quellen umfasst. Das Modellwissen ist auf dem Stand von Dezember 2023.
| o3-mini | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Jan 31, 2025 2 Monate ago | Dec 06, 2024 4 Monate ago |
Modalitäten | Text | Text |
API-Anbieter | OpenAI API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Datum des Wissensstandes | Unbekannt | 12.2024 |
Open Source | Nein | Ja |
Preisgestaltung Eingabe | $1.10 pro Million Token | $0.23 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $4.40 pro Million Token | $0.40 pro Million Token |
MMLU | 86.9% pass@1, high effort Quelle | 86% 0-shot, CoT Quelle |
MMLU Pro | Nicht verfügbar | 68.9% 5-shot, CoT Quelle |
MMMU | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | Nicht verfügbar | 88.4% pass@1 Quelle |
MATH | 97.9% pass@1, high effort Quelle | 77% 0-shot, CoT Quelle |
GPQA | 79.7% 0-shot, high effort Quelle | 50.5% 0-shot, CoT Quelle |
IFEval | Nicht verfügbar | 92.1% Quelle |
Mobile Anwendung | - |
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