El OpenAI o3-mini es un modelo de razonamiento rápido y rentable diseñado para aplicaciones STEM, con un alto rendimiento en ciencia, matemáticas y programación. Lanzado en enero de 2025, incluye funciones esenciales para desarrolladores, como llamadas a funciones, salidas estructuradas y mensajes para desarrolladores. El modelo ofrece tres niveles de esfuerzo de razonamiento—bajo, medio y alto—permitiendo a los usuarios optimizar entre un análisis más profundo y tiempos de respuesta más rápidos. A diferencia del modelo o3, carece de capacidades de visión. Inicialmente disponible para desarrolladores seleccionados en los niveles 3-5 de uso de la API, se puede acceder a través de la API de Chat Completions, la API de Assistants y la API de Batch.
Gemini 2.0 Pro es el modelo más avanzado de Google hasta la fecha, ofreciendo un rendimiento excepcional en programación y manejando con facilidad instrucciones complejas. Cuenta con capacidades mejoradas, como integración nativa de herramientas, generación de imágenes y síntesis de voz. Diseñado para un razonamiento avanzado, el modelo admite entradas multimodales, incluyendo texto, imágenes, video y audio. Disponible a través de Google AI Studio y Vertex AI, proporciona mejoras significativas en el rendimiento con respecto a versiones anteriores, manteniendo una alta eficiencia.
| o3-mini | Gemini 2.0 Pro | |
|---|---|---|
Sitio Web
| ||
Proveedor
| ||
Chat
| ||
Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto | texto imágenes voz video |
Proveedores de API
| OpenAI API | Google AI Studio, Vertex AI |
Fecha de Corte de Conocimiento
| Desconocido | 08.2024 |
Código Abierto
| No | No |
Costo de Entrada
| $1.10 por millón de tokens | $0.10 por millón de tokens |
Costo de Salida
| $4.40 por millón de tokens | $0.40 por millón de tokens |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort Fuente | No disponible |
MMLU-Pro
| No disponible | 79.1% Fuente |
MMMU
| No disponible | 72.7% Fuente |
HellaSwag
| No disponible | No disponible |
HumanEval
| No disponible | No disponible |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort Fuente | 91.8% Fuente |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort Fuente | 64.7% Diamond Fuente |
IFEval
| No disponible | No disponible |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil |
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