Amazon Nova Pro est un modèle multimodal de pointe conçu pour gérer des entrées de texte, d'image et de vidéo avec des capacités de traitement avancées. Doté d'une fenêtre contextuelle de 300 000 tokens, il excelle dans l'analyse de documents, la réponse visuelle aux questions et les flux de travail complexes pilotés par des agents. Faisant partie des modèles de base Amazon Nova, il prend en charge le réglage fin et la distillation, permettant une personnalisation approfondie pour diverses applications.
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.
| Nova Pro | o4-mini | |
|---|---|---|
Site web
| ||
Fournisseur
| ||
Chat
| ||
Date de sortie
| ||
Modalités
| texte images vidéo | texte images |
Fournisseurs d’API
| Amazon Bedrock | OpenAI API |
Date de mise à jour des connaissances
| Délibérément non divulgué | - |
Open Source
| Non | Non |
Tarification d’entrée
| $0.80 par million de tokens | $1.10 par million de tokens |
Tarification de sortie
| $3.20 par million de tokens | $4.40 par million de tokens |
MMLU
| 85.9% CoT Source | fort |
MMLU-Pro
| Non disponible | - |
MMMU
| Non disponible | 81.6% Source |
HellaSwag
| Non disponible | - |
HumanEval
| 89% pass@1 Source | 14.28% Source |
MATH
| 76.6% CoT Source | - |
GPQA
| 46.9% Main Source | 81.4% Source |
IFEval
| 92.1% Source | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 93.4% Source |
AIME 2025 | - | 92.7% Source |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Application mobile | - |
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