अमेज़न नोवा प्रो एक अत्याधुनिक मल्टीमोडल मॉडल है जो टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट्स को उन्नत प्रोसेसिंग क्षमताओं के साथ संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। 300के-टोकन कंटेक्स्ट विंडो की विशेषता के साथ, यह डॉक्यूमेंट एनालिसिस, विजुअल क्वेश्चन आंसरिंग और जटिल एजेंट-संचालित वर्कफ्लो में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। अमेज़न नोवा फाउंडेशन मॉडल्स के हिस्से के रूप में, यह फाइन-ट्यूनिंग और डिस्टिलेशन को सपोर्ट करता है, जिससे विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए गहन कस्टमाइजेशन संभव होता है।
ओपनएआई o4-मिनी o-सीरीज़ का नवीनतम हल्का मॉडल है, जिसे टेक्स्ट और विजुअल कार्यों में कुशल और सक्षम तर्क के लिए इंजीनियर किया गया है। गति और प्रदर्शन के लिए अनुकूलित, यह कोड जनरेशन और इमेज-आधारित समझ में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, जबकि विलंबता और तर्क की गहराई के बीच संतुलन बनाए रखता है। मॉडल 200,000-टोकन की संदर्भ विंडो को 100,000 आउटपुट टोकन तक सपोर्ट करता है, जो इसे विस्तारित, उच्च-मात्रा वाली इंटरैक्शन के लिए उपयुक्त बनाता है। यह टेक्स्ट और इमेज दोनों इनपुट को संभालता है, जो उन्नत तर्क क्षमताओं के साथ पाठ्य आउटपुट उत्पन्न करता है। अपनी कॉम्पैक्ट आर्किटेक्चर और बहुमुखी प्रदर्शन के साथ, o4-मिनी वास्तविक दुनिया के उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है जिनमें तेज, लागत-प्रभावी बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है।
| Nova Pro | o4-mini | |
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वेबसाइट
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प्रदाता
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चैट
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रिलीज तिथि
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मोडलिटीज
| टेक्स्ट छवियां वीडियो | टेक्स्ट छवियां |
एपीआई प्रदाता
| Amazon Bedrock | OpenAI API |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| जानबूझकर प्रकट नहीं किया गया | - |
ओपन सोर्स
| नहीं | नहीं |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| $0.80 प्रति मिलियन टोकन | $1.10 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| $3.20 प्रति मिलियन टोकन | $4.40 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| 85.9% CoT स्रोत | fort |
एमएमएलयू-प्रो
| उपलब्ध नहीं | - |
एमएमएमयू
| उपलब्ध नहीं | 81.6% स्रोत |
हेलास्वैग
| उपलब्ध नहीं | - |
ह्यूमनएवैल
| 89% pass@1 स्रोत | 14.28% स्रोत |
मैथ
| 76.6% CoT स्रोत | - |
जीपीक्यूए
| 46.9% Main स्रोत | 81.4% स्रोत |
आईएफइवैल
| 92.1% स्रोत | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 93.4% स्रोत |
AIME 2025 | - | 92.7% स्रोत |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
वैश्विक MMLU (लाइट)
| - | - |
MathVista
| - | - |
मोबाइल एप्लिकेशन | - | |
MathArena | ||
| औसत स्कोर | - | 87% |
AIME 2025 अमेरिकन इनविटेशनल मैथमेटिक्स एग्जामिनेशन (American Invitational Mathematics Examination) के प्रश्नों पर आधारित परीक्षण, मॉडल की गणितीय क्षमताओं को परखने के लिए बनाया गया है। | - | 92% |
HMMT February 2025 फरवरी 2025 हार्वर्ड-MIT गणित टूर्नामेंट के प्रश्नों पर आधारित परीक्षण, मॉडल की गणितीय क्षमताओं को परखने के लिए बनाया गया है। | - | 83% |
BRUMO 2025 | - | 87% |
SMT 2025 2025 स्टैनफोर्ड गणित टूर्नामेंट के प्रश्नों पर आधारित परीक्षण, मॉडल की गणितीय क्षमताओं को परखने के लिए बनाया गया है। | - | 89% |
CMIMC 2025 2025 कैनेडियन मैथमैटिकल ओलंपियाड के प्रश्नों पर आधारित परीक्षण, मॉडल की गणितीय क्षमताओं को परखने के लिए बनाया गया है। | - | 84% |
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