Amazon Nova Pro es un modelo multimodal de vanguardia diseñado para manejar entradas de texto, imagen y video con capacidades de procesamiento avanzadas. Con una ventana de contexto de 300.000 tokens, sobresale en el análisis de documentos, la respuesta visual a preguntas y los flujos de trabajo complejos impulsados por agentes. Como parte de los modelos base de Amazon Nova, admite ajustes finos y destilación, lo que permite una personalización profunda para diversas aplicaciones.
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.
| Nova Pro | o4-mini | |
|---|---|---|
Sitio Web
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Proveedor
| ||
Chat
| ||
Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto imágenes video | texto imágenes |
Proveedores de API
| Amazon Bedrock | OpenAI API |
Fecha de Corte de Conocimiento
| Intencionalmente no divulgado | - |
Código Abierto
| No | No |
Costo de Entrada
| $0.80 por millón de tokens | $1.10 por millón de tokens |
Costo de Salida
| $3.20 por millón de tokens | $4.40 por millón de tokens |
MMLU
| 85.9% CoT Fuente | fort |
MMLU-Pro
| No disponible | - |
MMMU
| No disponible | 81.6% Fuente |
HellaSwag
| No disponible | - |
HumanEval
| 89% pass@1 Fuente | 14.28% Fuente |
MATH
| 76.6% CoT Fuente | - |
GPQA
| 46.9% Main Fuente | 81.4% Fuente |
IFEval
| 92.1% Fuente | - |
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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