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 4 Scout es un modelo de 17 mil millones de parámetros que utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts con 16 expertos activos, posicionándose como el mejor modelo multimodal en su categoría. Supera constantemente a competidores como Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite y Mistral 3.1 en una amplia gama de tareas de evaluación. A pesar de su rendimiento, LLaMA 4 Scout es increíblemente eficiente: puede ejecutarse en una sola GPU NVIDIA H100 con cuantización Int4. También cuenta con una ventana de contexto líder en la industria de 10 millones de tokens y es nativamente multimodal, lo que le permite procesar texto, imágenes y video de forma fluida para aplicaciones avanzadas del mundo real.
| o3-mini | Llama 4 Scout | |
|---|---|---|
Sitio Web
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Proveedor
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Chat
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Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto | texto imágenes video |
Proveedores de API
| OpenAI API | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra |
Fecha de Corte de Conocimiento
| Desconocido | 2025-04 |
Código Abierto
| No | Sí (Fuente) |
Costo de Entrada
| $1.10 por millón de tokens | No disponible |
Costo de Salida
| $4.40 por millón de tokens | No disponible |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort Fuente | No disponible |
MMLU-Pro
| No disponible | 74.3% Reasoning & Knowledge Fuente |
MMMU
| No disponible | 69.4% Image Reasoning Fuente |
HellaSwag
| No disponible | No disponible |
HumanEval
| No disponible | No disponible |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort Fuente | No disponible |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort Fuente | 57.2% Diamond Fuente |
IFEval
| No disponible | No disponible |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
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Aplicación Móvil | - |
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