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.
| o4-mini | GPT-OSS | |
|---|---|---|
Webseite
| ||
Anbieter
| ||
Chat
| ||
Veröffentlichungsdatum
| ||
Modalitäten
| Text Bilder | Text |
API-Anbieter
| OpenAI API | Self-hosted, Hugging Face, AWS, Azure, Databricks |
Datum des Wissensstandes
| - | - |
Open Source
| Nein | Ja |
Preisgestaltung Eingabe
| $1.10 pro Million Token | $0.15 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe
| $4.40 pro Million Token | $0.60 pro Million Token |
MMLU
| fort | 82.7% Quelle |
MMLU-Pro
| - | - |
MMMU
| 81.6% Quelle | - |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| 14.28% Quelle | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 81.4% Quelle | 80.1% Diamond Quelle |
IFEval
| - | - |
SimpleQA
| - | 66.2% Quelle |
AIME 2024 | 93.4% Quelle | 69% Quelle |
AIME 2025 | 92.7% Quelle | 98.7% |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | 42.7% v5 Quelle |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobile Anwendung | - | |
MathArena | ||
| Durchschnittliche Punktzahl | 87% | - |
AIME 2025 Test basierend auf Aufgaben aus dem Mathematikwettbewerb (American Invitational Mathematics Examination),der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll. | 92% | - |
HMMT February 2025 Test basierend auf Aufgaben aus dem Harvard-MIT Mathematics Tournament, Februar 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll. | 83% | - |
BRUMO 2025 | 87% | - |
SMT 2025 Test basierend auf Aufgaben aus dem Stanford Math Tournament, 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll. | 89% | - |
CMIMC 2025 Test basierend auf Aufgaben aus der Canadian Mathematical Olympiad, 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll. | 84% | - |
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