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.
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.
| o4-mini | Nova Lite | |
|---|---|---|
Site web
| - | |
Fournisseur
| ||
Chat
| ||
Date de sortie
| ||
Modalités
| texte images | texte images vidéo |
Fournisseurs d’API
| OpenAI API | Amazon Bedrock |
Date de mise à jour des connaissances
| - | 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
| fort | 80.5% CoT Source |
MMLU-Pro
| - | Non disponible |
MMMU
| 81.6% Source | Non disponible |
HellaSwag
| - | Non disponible |
HumanEval
| 14.28% Source | 85.4% pass@1 Source |
MATH
| - | 73.3% CoT Source |
GPQA
| 81.4% Source | 42% Main Source |
IFEval
| - | 89.7% 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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