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.
Amazon Nova Lite est un modèle multimodal polyvalent conçu pour traiter des entrées textuelles, visuelles et vidéo, en produisant des sorties sous forme de texte. Avec une fenêtre contextuelle de 300 000 tokens, il est particulièrement adapté aux interactions en temps réel, à l’analyse de documents et aux réponses aux questions visuelles. Faisant partie des modèles de base Amazon Nova, il prend en charge l'affinage et la distillation, permettant une personnalisation avancée.
| o3-mini | Nova Lite | |
|---|---|---|
Fournisseur | ||
Site web | - | |
Date de sortie | Jan 31, 2025 2 mois ago | Dec 02, 2024 4 mois ago |
Modalités | texte | texte images vidéo |
Fournisseurs d’API | OpenAI API | Amazon Bedrock |
Date de mise à jour des connaissances | Inconnu | Délibérément non divulgué |
Open Source | Non | Non |
Tarification d’entrée | $1.10 par million de tokens | $0.06 par million de tokens |
Tarification de sortie | $4.40 par million de tokens | $0.24 par million de tokens |
MMLU | 86.9% pass@1, high effort Source | 80.5% CoT Source |
MMLU Pro | Non disponible | Non disponible |
MMMU | Non disponible | Non disponible |
HellaSwag | Non disponible | Non disponible |
HumanEval | Non disponible | 85.4% pass@1 Source |
MATH | 97.9% pass@1, high effort Source | 73.3% CoT Source |
GPQA | 79.7% 0-shot, high effort Source | 42% Main Source |
IFEval | Non disponible | 89.7% Source |
Application mobile | - |
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