OpenAI o4-mini es el modelo más reciente y ligero de la serie o, diseñado para un razonamiento eficiente y capaz en tareas tanto de texto como visuales. Optimizado para velocidad y rendimiento, destaca en generación de código y comprensión basada en imágenes, manteniendo un equilibrio entre latencia y profundidad de razonamiento. El modelo admite una ventana de contexto de 200.000 tokens con hasta 100.000 tokens de salida, lo que lo hace ideal para interacciones extensas y de alto volumen. Procesa entradas tanto de texto como de imágenes y produce salidas textuales con capacidades avanzadas de razonamiento. Gracias a su arquitectura compacta y rendimiento versátil, o4-mini es perfecto para una amplia gama de aplicaciones del mundo real que requieren inteligencia rápida y rentable.
Llama 3.1 Nemotron 70B de NVIDIA es un potente modelo de lenguaje optimizado para ofrecer respuestas precisas e informativas. Basado en la arquitectura Llama 3.1 70B y mejorado con Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana (RLHF),logra un rendimiento superior en benchmarks de alineación automática. Diseñado para aplicaciones que requieren alta precisión en la generación de respuestas y utilidad, este modelo es ideal para una amplia gama de consultas de usuarios en múltiples dominios.
| o4-mini | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Sitio Web
| ||
Proveedor
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Chat
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Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto imágenes | texto |
Proveedores de API
| OpenAI API | OpenRouter |
Fecha de Corte de Conocimiento
| - | - |
Código Abierto
| No | Sí |
Costo de Entrada
| $1.10 por millón de tokens | $0.35 por millón de tokens |
Costo de Salida
| $4.40 por millón de tokens | $0.40 por millón de tokens |
MMLU
| fort | 85% 5-shot Fuente |
MMLU-Pro
| - | No disponible |
MMMU
| 81.6% Fuente | No disponible |
HellaSwag
| - | No disponible |
HumanEval
| 14.28% Fuente | 75% Fuente |
MATH
| - | 71% Fuente |
GPQA
| 81.4% Fuente | No disponible |
IFEval
| - | No disponible |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% Fuente | - |
AIME 2025 | 92.7% Fuente | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil | - |
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