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.
Amazon Nova Micro es un modelo basado solo en texto, optimizado para costo y velocidad. Con una ventana de contexto de 128K tokens, sobresale en tareas como resumir textos, traducción, chat interactivo y codificación básica. Lanzado como parte de los modelos fundacionales de Amazon Nova, admite ajuste fino y destilación para su personalización con datos propietarios.
| o4-mini | Nova Micro | |
|---|---|---|
Sitio Web
| ||
Proveedor
| ||
Chat
| ||
Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto imágenes | texto |
Proveedores de API
| OpenAI API | Amazon Bedrock |
Fecha de Corte de Conocimiento
| - | Intencionalmente no divulgado |
Código Abierto
| No | No |
Costo de Entrada
| $1.10 por millón de tokens | $0.04 por millón de tokens |
Costo de Salida
| $4.40 por millón de tokens | $0.14 por millón de tokens |
MMLU
| fort | 77.6% CoT Fuente |
MMLU-Pro
| - | - |
MMMU
| 81.6% Fuente | - |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| 14.28% Fuente | 81.1% pass@1 Fuente |
MATH
| - | 69.3% CoT Fuente |
GPQA
| 81.4% Fuente | 40% Main Fuente |
IFEval
| - | 87.2% Fuente |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% Fuente | - |
AIME 2025 | 92.7% Fuente | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil | - | |
MathArena | ||
| Puntuación media | 87% | - |
AIME 2025 Prueba basada en problemas del concurso de matemáticas (American Invitational Mathematics Examination),destinada a evaluar las habilidades matemáticas de los modelos. | 92% | - |
HMMT February 2025 Prueba basada en problemas del Harvard-MIT Mathematics Tournament, febrero de 2025, destinada a evaluar las habilidades matemáticas de los modelos. | 83% | - |
BRUMO 2025 | 87% | - |
SMT 2025 Prueba basada en problemas del Stanford Math Tournament, 2025, destinada a evaluar las habilidades matemáticas de los modelos. | 89% | - |
CMIMC 2025 Prueba basada en problemas de la Olimpiada Matemática Canadiense, 2025, destinada a evaluar las habilidades matemáticas de los modelos. | 84% | - |
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