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.
„Llama 3.3 70B Instruct“, creado por Meta, es un modelo de lenguaje grande y multilingüe afinado específicamente para tareas basadas en instrucciones y optimizado para aplicaciones conversacionales. Es capaz de procesar y generar texto en varios idiomas, con una ventana de contexto que admite hasta 128.000 tokens. Lanzado el 6 de diciembre de 2024, el modelo supera a numerosos chatbots de código abierto y propietarios en diversas pruebas comparativas de la industria. Utiliza Grouped-Query Attention (GQA) para mejorar la escalabilidad y ha sido entrenado con un conjunto de datos diverso que incluye más de 15 billones de tokens de fuentes públicas. El conocimiento del modelo está actualizado hasta diciembre de 2023.
| o3-mini | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Jan 31, 2025 2 meses ago | Dec 06, 2024 4 meses ago |
Modalidades | texto | texto |
Proveedores de API | OpenAI API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Fecha de Corte de Conocimiento | Desconocido | 12.2024 |
Código Abierto | No | Sí |
Costo de Entrada | $1.10 por millón de tokens | $0.23 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 | 86% 0-shot, CoT Fuente |
MMLU Pro | No disponible | 68.9% 5-shot, CoT Fuente |
MMMU | No disponible | No disponible |
HellaSwag | No disponible | No disponible |
HumanEval | No disponible | 88.4% pass@1 Fuente |
MATH | 97.9% pass@1, high effort Fuente | 77% 0-shot, CoT Fuente |
GPQA | 79.7% 0-shot, high effort Fuente | 50.5% 0-shot, CoT Fuente |
IFEval | No disponible | 92.1% Fuente |
Aplicación Móvil | - |
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