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.
In den fünf Monaten seit der Veröffentlichung von Qwen2-VL haben Entwickler darauf basierende neue Modelle erstellt und wertvolles Feedback gegeben. Jetzt führt Qwen2.5-VL verbesserte Fähigkeiten ein, darunter präzise Analyse von Bildern, Texten und Diagrammen sowie Objektlokalisierung mit strukturierten JSON-Ausgaben. Es versteht lange Videos, erkennt Schlüsselereignisse und fungiert als Agent, der mit Tools auf Computern und Telefonen interagiert. Die Architektur des Modells umfasst dynamische Videoverarbeitung und einen optimierten ViT-Encoder für verbesserte Geschwindigkeit und Genauigkeit.
| o3 | Qwen2.5-VL-32B | |
|---|---|---|
Webseite
| ||
Anbieter
| ||
Chat
| ||
Veröffentlichungsdatum
| ||
Modalitäten
| Text Bilder | Text Bilder Video |
API-Anbieter
| OpenAI API | - |
Datum des Wissensstandes
| - | Unbekannt |
Open Source
| Nein | Ja (Quelle) |
Preisgestaltung Eingabe
| $10.00 pro Million Token | $0 |
Preisgestaltung Ausgabe
| $40.00 pro Million Token | $0 |
MMLU
| 82.9% Quelle | 78.4% Quelle |
MMLU-Pro
| - | 49.5% |
MMMU
| - | 70% |
HellaSwag
| - | Nicht verfügbar |
HumanEval
| - | Nicht verfügbar |
MATH
| - | 82.2% |
GPQA
| 83.3% Diamond, no tools Quelle | 46.0% Diamond |
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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