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 | |
|---|---|---|
Sitio Web
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Proveedor
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Chat
| ||
Fecha de Lanzamiento
| ||
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 |
SimpleQA
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AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil | - |
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