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.
Amazon Nova Lite ist ein vielseitiges multimodales Modell, das zur Verarbeitung von Text-, Bild- und Videoeingaben entwickelt wurde und textbasierte Ausgaben erzeugt. Mit einem Kontextfenster von 300.000 Token eignet es sich hervorragend für Echtzeitinteraktionen, Dokumentenanalyse und visuelle Fragebeantwortung. Als Teil der Amazon Nova Foundation-Modelle unterstützt es Feinabstimmung und Destillation, wodurch eine erweiterte Anpassung möglich ist.
| o4-mini | Nova Lite | |
|---|---|---|
Webseite
| - | |
Anbieter
| ||
Chat
| ||
Veröffentlichungsdatum
| ||
Modalitäten
| Text Bilder | Text Bilder Video |
API-Anbieter
| OpenAI API | Amazon Bedrock |
Datum des Wissensstandes
| - | Absichtlich nicht offengelegt |
Open Source
| Nein | Nein |
Preisgestaltung Eingabe
| $1.10 pro Million Token | $0.06 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe
| $4.40 pro Million Token | $0.24 pro Million Token |
MMLU
| fort | 80.5% CoT Quelle |
MMLU-Pro
| - | Nicht verfügbar |
MMMU
| 81.6% Quelle | Nicht verfügbar |
HellaSwag
| - | Nicht verfügbar |
HumanEval
| 14.28% Quelle | 85.4% pass@1 Quelle |
MATH
| - | 73.3% CoT Quelle |
GPQA
| 81.4% Quelle | 42% Main Quelle |
IFEval
| - | 89.7% Quelle |
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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