OpenAI o4-mini est le dernier modèle léger de la série o, conçu pour un raisonnement efficace et performant à travers les tâches textuelles et visuelles. Optimisé pour la vitesse et les performances, il excelle dans la génération de code et la compréhension basée sur les images, tout en maintenant un équilibre entre latence et profondeur de raisonnement. Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 200 000 tokens avec jusqu'à 100 000 tokens en sortie, le rendant adapté aux interactions étendues et volumineuses. Il gère à la fois les entrées textuelles et visuelles, produisant des sorties textuelles avec des capacités de raisonnement avancées. Grâce à son architecture compacte et ses performances polyvalentes, o4-mini est idéal pour une large gamme d'applications réelles nécessitant une intelligence rapide et rentable.
Gemini 2.0 Flash est le modèle haute performance et à faible latence de Google conçu pour des expériences agentiques avancées. Doté d'une intégration native d'outils, il prend en charge les entrées multimodales, y compris le texte, les images, la vidéo et l'audio. Avec des améliorations substantielles par rapport aux versions précédentes, le modèle équilibre efficacité, vitesse et capacités améliorées pour des interactions en temps réel fluides.
| o4-mini | Gemini 2.0 Flash | |
|---|---|---|
Site web
| ||
Fournisseur
| ||
Chat
| ||
Date de sortie
| ||
Modalités
| texte images | texte images voix vidéo |
Fournisseurs d’API
| OpenAI API | Google AI Studio, Vertex AI |
Date de mise à jour des connaissances
| - | 08.2024 |
Open Source
| Non | Non |
Tarification d’entrée
| $1.10 par million de tokens | $0.10 par million de tokens |
Tarification de sortie
| $4.40 par million de tokens | $0.40 par million de tokens |
MMLU
| fort | Non disponible |
MMLU-Pro
| - | 77.6% Source |
MMMU
| 81.6% Source | 71.7% Source |
HellaSwag
| - | Non disponible |
HumanEval
| 14.28% Source | Non disponible |
MATH
| - | 90.9% Source |
GPQA
| 81.4% Source | 60.1% Diamond Source |
IFEval
| - | Non disponible |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% Source | - |
AIME 2025 | 92.7% Source | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Application mobile | ||
VideoGameBench | ||
Score total | - | 0% |
Doom II | - | 0% |
Dream DX | - | 0% |
Awakening DX | - | 0% |
Civilization I | - | 0% |
Pokemon Crystal | - | 0% |
The Need for Speed | - | 0% |
The Incredible Machine | - | 0% |
Secret Game 1 | - | 0% |
Secret Game 2 | - | 0% |
Secret Game 3 | - | 0% |
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