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.
OpenAI o3 ist das fortschrittlichste Denkmodell von OpenAI, speziell für komplexe, hochkognitive Aufgaben entwickelt. Im April 2025 eingeführt, bietet es herausragende Leistung in Softwareentwicklung, Mathematik und wissenschaftlicher Problemlösung. Das Modell führt drei Stufen von Denkanstrengung ein – niedrig, mittel und hoch –, sodass Benutzer je nach Aufgabenkomplexität zwischen Latenz und Denktiefe abwägen können. o3 unterstützt wesentliche Entwicklertools, einschließlich Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgaben und Systemnachrichten. Mit integrierten Bildfähigkeiten kann o3 Bilder interpretieren und analysieren, was es für multimodale Anwendungen geeignet macht. Es ist über Chat Completions API, Assistants API und Batch API für flexible Integration in Unternehmens- und Forschungsworkflows verfügbar.
| o4-mini | o3 | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Apr 16, 2025 1 Woche ago | Apr 16, 2025 1 Woche ago |
Modalitäten | Text Bilder | Text Bilder |
API-Anbieter | OpenAI API | OpenAI API |
Datum des Wissensstandes | - | - |
Open Source | Nein | Nein |
Preisgestaltung Eingabe | $1.10 pro Million Token | $10.00 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $4.40 pro Million Token | $40.00 pro Million Token |
MMLU | fort | 82.9% Quelle |
MMLU Pro | - | - |
MMMU | 81.6% Quelle | - |
HellaSwag | - | - |
HumanEval | 14.28% Quelle | - |
MATH | - | - |
GPQA | 81.4% Quelle | 83.3% Diamond, no tools Quelle |
IFEval | - | - |
Mobile Anwendung |
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