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.
Durant les cinq mois depuis la sortie de Qwen2-VL, les développeurs ont construit de nouveaux modèles basés sur celui-ci, apportant des retours précieux. Maintenant, Qwen2.5-VL introduit des capacités améliorées, incluant une analyse précise des images, textes et graphiques, ainsi qu'une localisation d'objets avec des sorties JSON structurées. Il comprend les vidéos longues, identifie les événements clés et fonctionne comme un agent interagissant avec des outils sur ordinateurs et téléphones. L'architecture du modèle comprend un traitement vidéo dynamique et un encodeur ViT optimisé pour une vitesse et une précision améliorées.
| o4-mini | Qwen2.5-VL-32B | |
|---|---|---|
Fournisseur | ||
Site web | ||
Date de sortie | Apr 16, 2025 1 mois ago | Mar 25, 2025 2 mois ago |
Modalités | texte images | texte images vidéo |
Fournisseurs d’API | OpenAI API | - |
Date de mise à jour des connaissances | - | Inconnu |
Open Source | Non | Oui (Source) |
Tarification d’entrée | $1.10 par million de tokens | $0 |
Tarification de sortie | $4.40 par million de tokens | $0 |
MMLU | fort | 78.4% Source |
MMLU Pro | - | 49.5% |
MMMU | 81.6% Source | 70% |
HellaSwag | - | Non disponible |
HumanEval | 14.28% Source | Non disponible |
MATH | - | 82.2% |
GPQA | 81.4% Source | 46.0% Diamond |
IFEval | - | Non disponible |
Array | - | - |
AIME 2024 | 93.4% Source | - |
AIME 2025 | 92.7% Source | - |
Array | - | - |
Array | - | - |
Array | - | - |
Array | - | - |
Application mobile | - |
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