OpenAI o3 ist das fortschrittlichste Denkmodell von OpenAI, speziell für komplexe, hochkognitive Aufgaben entwickelt. Im April 2025 eingeführt, bietet es herausragende Leistung in Softwareentwicklung, Mathematik und wissenschaftlicher Problemlösung. Das Modell führt drei Stufen von Denkanstrengung ein – niedrig, mittel und hoch –, sodass Benutzer je nach Aufgabenkomplexität zwischen Latenz und Denktiefe abwägen können. o3 unterstützt wesentliche Entwicklertools, einschließlich Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgaben und Systemnachrichten. Mit integrierten Bildfähigkeiten kann o3 Bilder interpretieren und analysieren, was es für multimodale Anwendungen geeignet macht. Es ist über Chat Completions API, Assistants API und Batch API für flexible Integration in Unternehmens- und Forschungsworkflows verfügbar.
„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 | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Webseite
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Anbieter
| ||
Chat
| ||
Veröffentlichungsdatum
| ||
Modalitäten
| Text Bilder | Text |
API-Anbieter
| OpenAI API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Datum des Wissensstandes
| - | 12.2024 |
Open Source
| Nein | Ja |
Preisgestaltung Eingabe
| $10.00 pro Million Token | $0.23 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe
| $40.00 pro Million Token | $0.40 pro Million Token |
MMLU
| 82.9% Quelle | 86% 0-shot, CoT Quelle |
MMLU-Pro
| - | 68.9% 5-shot, CoT Quelle |
MMMU
| - | Nicht verfügbar |
HellaSwag
| - | Nicht verfügbar |
HumanEval
| - | 88.4% pass@1 Quelle |
MATH
| - | 77% 0-shot, CoT Quelle |
GPQA
| 83.3% Diamond, no tools Quelle | 50.5% 0-shot, CoT Quelle |
IFEval
| - | 92.1% Quelle |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 91.6% Quelle | - |
AIME 2025 | 88.9% Quelle | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobile Anwendung | - |
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