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.
NVIDIAs Llama 3.1 Nemotron 70B ist ein leistungsstarkes Sprachmodell, das für die Bereitstellung präziser und informativer Antworten optimiert ist. Basierend auf der Llama 3.1 70B-Architektur und durch Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) verbessert, erreicht es Spitzenleistungen in Benchmarks zur automatischen Ausrichtung. Entwickelt für Anwendungen, die hohe Präzision bei der Antwortgenerierung und Hilfsbereitschaft erfordern, eignet sich dieses Modell ideal für eine Vielzahl von Benutzeranfragen in verschiedenen Bereichen.
| o4-mini | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Webseite
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Anbieter
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Chat
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Veröffentlichungsdatum
| ||
Modalitäten
| Text Bilder | Text |
API-Anbieter
| OpenAI API | OpenRouter |
Datum des Wissensstandes
| - | - |
Open Source
| Nein | Ja |
Preisgestaltung Eingabe
| $1.10 pro Million Token | $0.35 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe
| $4.40 pro Million Token | $0.40 pro Million Token |
MMLU
| fort | 85% 5-shot Quelle |
MMLU-Pro
| - | Nicht verfügbar |
MMMU
| 81.6% Quelle | Nicht verfügbar |
HellaSwag
| - | Nicht verfügbar |
HumanEval
| 14.28% Quelle | 75% Quelle |
MATH
| - | 71% Quelle |
GPQA
| 81.4% Quelle | Nicht verfügbar |
IFEval
| - | Nicht verfügbar |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% Quelle | - |
AIME 2025 | 92.7% Quelle | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobile Anwendung | - |
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