Le OpenAI o3-mini est un modèle de raisonnement rapide et économique conçu pour les applications STEM, offrant d'excellentes performances en sciences, mathématiques et programmation. Lancé en janvier 2025, il inclut des fonctionnalités essentielles pour les développeurs, telles que l’appel de fonctions, les sorties structurées et les messages développeurs. Le modèle propose trois niveaux d’effort de raisonnement—faible, moyen et élevé—permettant aux utilisateurs d’optimiser entre une analyse plus approfondie et des temps de réponse plus rapides. Contrairement au modèle o3, il ne dispose pas de capacités de vision. Initialement disponible pour certains développeurs dans les niveaux 3 à 5 d'utilisation de l'API, il est accessible via l'API Chat Completions, l'API Assistants et l'API Batch.
Site web Page web du modèle d’IA | |
Fournisseur L’entité qui fournit ce modèle. | |
Chat Entrez un message pour commencer à discuter | - |
Date de sortie Première date de publication du modèle. | 1 an ago Jan 31, 2025 |
Modalités Types de données que ce modèle peut traiter | texte |
Fournisseurs d’API Les fournisseurs qui proposent ce modèle. (Cette liste n’est pas exhaustive.) | OpenAI API |
Date de mise à jour des connaissances Dernière mise à jour des connaissances du modèle. | Inconnu |
Open Source Disponibilité du code du modèle pour une utilisation publique. | Non |
Tarification d’entrée Coût du traitement des tokens dans vos invites | $1.10 par million de tokens |
Tarification de sortie Coût des tokens générés par le modèle | $4.40 par million de tokens |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - Évalue les connaissances dans 57 domaines, y compris les mathématiques, l’histoire, le droit et plus encore | 86.9% pass@1, high effort Source |
MMLU-Pro Un benchmark MMLU plus robuste avec des questions plus complexes axées sur le raisonnement, un plus grand ensemble de choix et une sensibilité réduite aux invites | Non disponible |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - Évalue la compréhension à travers le texte, les images, l’audio et la vidéo | Non disponible |
HellaSwag Un benchmark exigeant de complétion de phrases | Non disponible |
HumanEval Évalue la génération de code et les capacités de résolution de problèmes | Non disponible |
MATH Évalue les capacités de résolution de problèmes mathématiques à différents niveaux de difficulté | 97.9% pass@1, high effort Source |
GPQA Évalue les connaissances de niveau doctorat en chimie, biologie et physique via des questions à choix multiples nécessitant une expertise approfondie | 79.7% 0-shot, high effort Source |
IFEval Évalue la capacité du modèle à suivre avec précision des instructions de formatage explicites, à générer des sorties appropriées et à maintenir une cohérence dans l’exécution des tâches | Non disponible |
SimpleQA Évaluation de la précision des questions simples | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Benchmark de programmation multilingue. | - |
LiveCodeBench v5 Benchmark pour la programmation en temps réel | - |
Global MMLU (Lite) Une version simplifiée du benchmark pour évaluer l’universalité des modèles au niveau mondial. | - |
MathVista Évalue les capacités de raisonnement mathématique des modèles d’IA dans des contextes visuels | - |
Application mobile |
Compare AI. Test. Benchmarks. Applications de chatbots mobiles, Sketch
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