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.
Gemini 2.0 Flash Thinking ist ein fortschrittliches Modell für logisches Denken, das die Leistung und Erklärbarkeit verbessert, indem es seinen Denkprozess sichtbar macht. Es zeichnet sich durch die Lösung komplexer Probleme, Programmierherausforderungen und mathematische Argumentation aus und zeigt Schritt-für-Schritt-Lösungen. Optimiert für Aufgaben, die detaillierte Erklärungen und logische Analysen erfordern, verfügt das Modell über eine native Tool-Integration, einschließlich Codeausführung und Google-Suche.
| o4-mini | Gemini 2.0 Flash Thinking | |
|---|---|---|
Webseite
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Anbieter
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Chat
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Veröffentlichungsdatum
| ||
Modalitäten
| Text Bilder | Text Bilder |
API-Anbieter
| OpenAI API | Google AI Studio, Vertex AI, Gemini API |
Datum des Wissensstandes
| - | 04.2024 |
Open Source
| Nein | Nein |
Preisgestaltung Eingabe
| $1.10 pro Million Token | Nicht verfügbar |
Preisgestaltung Ausgabe
| $4.40 pro Million Token | Nicht verfügbar |
MMLU
| fort | Nicht verfügbar |
MMLU-Pro
| - | Nicht verfügbar |
MMMU
| 81.6% Quelle | 75.4% Quelle |
HellaSwag
| - | Nicht verfügbar |
HumanEval
| 14.28% Quelle | Nicht verfügbar |
MATH
| - | Nicht verfügbar |
GPQA
| 81.4% Quelle | 74.2% Diamond Science Quelle |
IFEval
| - | Nicht verfügbar |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% Quelle | - |
AIME 2025 | 92.7% Quelle | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobile Anwendung |
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