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.
Amazon Nova Lite ist ein vielseitiges multimodales Modell, das zur Verarbeitung von Text-, Bild- und Videoeingaben entwickelt wurde und textbasierte Ausgaben erzeugt. Mit einem Kontextfenster von 300.000 Token eignet es sich hervorragend für Echtzeitinteraktionen, Dokumentenanalyse und visuelle Fragebeantwortung. Als Teil der Amazon Nova Foundation-Modelle unterstützt es Feinabstimmung und Destillation, wodurch eine erweiterte Anpassung möglich ist.
| o3-mini | Nova Lite | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | - | |
Veröffentlichungsdatum | Jan 31, 2025 2 Monate ago | Dec 02, 2024 4 Monate ago |
Modalitäten | Text | Text Bilder Video |
API-Anbieter | OpenAI API | Amazon Bedrock |
Datum des Wissensstandes | Unbekannt | Absichtlich nicht offengelegt |
Open Source | Nein | Nein |
Preisgestaltung Eingabe | $1.10 pro Million Token | $0.06 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $4.40 pro Million Token | $0.24 pro Million Token |
MMLU | 86.9% pass@1, high effort Quelle | 80.5% CoT Quelle |
MMLU Pro | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
MMMU | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | Nicht verfügbar | 85.4% pass@1 Quelle |
MATH | 97.9% pass@1, high effort Quelle | 73.3% CoT Quelle |
GPQA | 79.7% 0-shot, high effort Quelle | 42% Main Quelle |
IFEval | Nicht verfügbar | 89.7% Quelle |
Mobile Anwendung | - |
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