OpenAI o4-mini ist das neueste leichtgewichtige Modell der o-Serie, entwickelt für effizientes und leistungsfähiges Denken über Text- und Bildaufgaben hinweg. Für Geschwindigkeit und Leistung optimiert, zeichnet es sich durch Code-Generierung und bildbasiertes Verständnis aus, während es ein Gleichgewicht zwischen Latenz und Denktiefe beibehält. Das Modell unterstützt ein Kontextfenster von 200.000 Token mit bis zu 100.000 Ausgabe-Token, was es für umfangreiche Interaktionen geeignet macht. Es verarbeitet sowohl Text- als auch Bildeingaben und erzeugt Textausgaben mit fortgeschrittenen Denkfähigkeiten. Dank seiner kompakten Architektur und vielseitigen Leistung ist o4-mini ideal für eine breite Palette von realen Anwendungen, die schnelle und kostengünstige Intelligenz erfordern.
Command R+ ist Coheres modernstes generatives KI-Modell, entwickelt für Unternehmensleistung, bei der Geschwindigkeit, Sicherheit und Ausgabequalität entscheidend sind. Es arbeitet effizient mit minimaler Infrastruktur und übertrifft Spitzenmodelle wie GPT-4o und DeepSeek-V3 in Fähigkeiten und Kosteneffizienz. Mit einem erweiterten Kontextfenster von 256K Token – doppelt so groß wie bei den meisten führenden Modellen – glänzt es bei komplexen mehrsprachigen und agentenbasierten Aufgaben, die für moderne Geschäftsabläufe entscheidend sind. Trotz seiner Leistung kann es mit nur zwei GPUs betrieben werden, was es hochgradig zugänglich macht. Mit einer rasanten Durchsatzrate von bis zu 156 Token pro Sekunde – etwa 1,75-mal schneller als GPT-4o – bietet Command R+ außergewöhnliche Effizienz ohne Kompromisse bei Genauigkeit oder Tiefe.
| o4-mini | Command A | |
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Webseite
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Anbieter
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Veröffentlichungsdatum
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Modalitäten
| Text Bilder | Text |
API-Anbieter
| OpenAI API | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
Datum des Wissensstandes
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Open Source
| Nein | Ja |
Preisgestaltung Eingabe
| $1.10 pro Million Token | $2.50 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe
| $4.40 pro Million Token | $10.00 pro Million Token |
MMLU
| fort | 85.5% Quelle |
MMLU-Pro
| - | Nicht verfügbar |
MMMU
| 81.6% Quelle | Nicht verfügbar |
HellaSwag
| - | Nicht verfügbar |
HumanEval
| 14.28% Quelle | Nicht verfügbar |
MATH
| - | 80% Quelle |
GPQA
| 81.4% Quelle | 50.8% Quelle |
IFEval
| - | 90.9% Quelle |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% Quelle | - |
AIME 2025 | 92.7% Quelle | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
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Mobile Anwendung | - |
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