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.
Le Llama 3.1 Nemotron 70B de NVIDIA est un modèle linguistique puissant optimisé pour fournir des réponses précises et informatives. Basé sur l'architecture Llama 3.1 70B et amélioré par l'apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF),il atteint des performances de pointe dans les benchmarks d'alignement automatique. Conçu pour des applications nécessitant une grande précision dans la génération de réponses et leur utilité, ce modèle est bien adapté à une large gamme de requêtes utilisateurs dans plusieurs domaines.
| o3-mini | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Fournisseur | ||
Site web | ||
Date de sortie | Jan 31, 2025 2 mois ago | Oct 15, 2023 1 an ago |
Modalités | texte | texte |
Fournisseurs d’API | OpenAI API | OpenRouter |
Date de mise à jour des connaissances | Inconnu | - |
Open Source | Non | Oui |
Tarification d’entrée | $1.10 par million de tokens | $0.35 par million de tokens |
Tarification de sortie | $4.40 par million de tokens | $0.40 par million de tokens |
MMLU | 86.9% pass@1, high effort Source | 85% 5-shot Source |
MMLU Pro | Non disponible | Non disponible |
MMMU | Non disponible | Non disponible |
HellaSwag | Non disponible | Non disponible |
HumanEval | Non disponible | 75% Source |
MATH | 97.9% pass@1, high effort Source | 71% Source |
GPQA | 79.7% 0-shot, high effort Source | Non disponible |
IFEval | Non disponible | Non disponible |
Application mobile | - |
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