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 4 Scout ist ein Modell mit 17 Milliarden Parametern, das eine Mixture-of-Experts-Architektur mit 16 aktiven Experten nutzt und sich damit als führendes multimodales Modell seiner Klasse positioniert. Es übertrifft konsequent Wettbewerber wie Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite und Mistral 3.1 in verschiedenen Benchmark-Aufgaben. Trotz seiner Leistung ist LLaMA 4 Scout bemerkenswert effizient – es kann mit Int4-Quantisierung auf einer einzigen NVIDIA H100 GPU betrieben werden. Darüber hinaus verfügt es über ein branchenführendes Kontextfenster von 10 Millionen Tokens und ist nativ multimodal, wodurch es Text-, Bild- und Videoeingaben nahtlos für fortschrittliche reale Anwendungen verarbeiten kann.
| o3 | Llama 4 Scout | |
|---|---|---|
Webseite
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Anbieter
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Chat
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Veröffentlichungsdatum
| ||
Modalitäten
| Text Bilder | Text Bilder Video |
API-Anbieter
| OpenAI API | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra |
Datum des Wissensstandes
| - | 2025-04 |
Open Source
| Nein | Ja (Quelle) |
Preisgestaltung Eingabe
| $10.00 pro Million Token | Nicht verfügbar |
Preisgestaltung Ausgabe
| $40.00 pro Million Token | Nicht verfügbar |
MMLU
| 82.9% Quelle | Nicht verfügbar |
MMLU-Pro
| - | 74.3% Reasoning & Knowledge Quelle |
MMMU
| - | 69.4% Image Reasoning Quelle |
HellaSwag
| - | Nicht verfügbar |
HumanEval
| - | Nicht verfügbar |
MATH
| - | Nicht verfügbar |
GPQA
| 83.3% Diamond, no tools Quelle | 57.2% Diamond Quelle |
IFEval
| - | Nicht verfügbar |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 91.6% Quelle | - |
AIME 2025 | 88.9% Quelle | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobile Anwendung | - | |
MathArena | ||
| Durchschnittliche Punktzahl | 86% | - |
AIME 2025 Test basierend auf Aufgaben aus dem Mathematikwettbewerb (American Invitational Mathematics Examination),der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll. | 89% | - |
HMMT February 2025 Test basierend auf Aufgaben aus dem Harvard-MIT Mathematics Tournament, Februar 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll. | 78% | - |
BRUMO 2025 | 96% | - |
SMT 2025 Test basierend auf Aufgaben aus dem Stanford Math Tournament, 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll. | 88% | - |
CMIMC 2025 Test basierend auf Aufgaben aus der Canadian Mathematical Olympiad, 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll. | 78% | - |
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