




OpenAI o3-मिनी एक उच्च-गति, लागत-प्रभावी तर्क मॉडल है जिसे STEM अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो विज्ञान, गणित और कोडिंग में मजबूत प्रदर्शन प्रदर्शित करता है। जनवरी 2025 में लॉन्च किया गया, इसमें फंक्शन कॉलिंग, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट्स और डेवलपर मैसेजेस जैसी आवश्यक डेवलपर सुविधाएँ शामिल हैं। मॉडल तीन तर्क प्रयास स्तर प्रदान करता है—कम, मध्यम और उच्च—जो उपयोगकर्ताओं को गहन विश्लेषण और तेज़ प्रतिक्रिया समय के बीच अनुकूलन करने की अनुमति देता है। o3 मॉडल के विपरीत, इसमें विजन क्षमताओं का अभाव है। प्रारंभ में एपीआई उपयोग स्तर 3-5 के चुनिंदा डेवलपर्स के लिए उपलब्ध, इसे चैट कंप्लीशन्स एपीआई, असिस्टेंट्स एपीआई और बैच एपीआई के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है।
वेबसाइट एआई मॉडल वेब पेज | |
प्रदाता इस मॉडल को प्रदान करने वाली इकाई। | |
चैट चैट शुरू करने के लिए एक संदेश दर्ज करें | - |
रिलीज तिथि मॉडल पहली बार कब रिलीज हुआ था। | 1 वर्ष ago जन 31, 2025 |
मोडलिटीज इस मॉडल द्वारा संसाधित किए जा सकने वाले डेटा के प्रकार | टेक्स्ट |
एपीआई प्रदाता वे प्रदाता जो इस मॉडल को प्रदान करते हैं। (यह एक पूर्ण सूची नहीं है।) | OpenAI API |
ज्ञान समाप्ति तिथि मॉडल का ज्ञान अंतिम बार कब अपडेट किया गया था। | अज्ञात |
ओपन सोर्स क्या मॉडल का कोड सार्वजनिक उपयोग के लिए उपलब्ध है। | नहीं |
मूल्य निर्धारण इनपुट आपके प्रॉम्प्ट में टोकन प्रोसेसिंग की लागत | $1.10 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट मॉडल द्वारा उत्पन्न टोकन की लागत | $4.40 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू मैसिव मल्टीटास्क भाषा समझ - गणित, इतिहास, कानून और अन्य सहित 57 विषयों में ज्ञान का परीक्षण | 86.9% pass@1, high effort स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो अधिक मजबूत एमएमएलयू बेंचमार्क जिसमें कठिन, तर्क-केंद्रित प्रश्न, बड़ा विकल्प सेट, और कम प्रॉम्प्ट संवेदनशीलता शामिल है | उपलब्ध नहीं |
एमएमएमयू मैसिव मल्टीटास्क मल्टीमॉडल समझ - टेक्स्ट, छवियों, ऑडियो और वीडियो में समझ का परीक्षण | उपलब्ध नहीं |
हेलास्वैग एक चुनौतीपूर्ण वाक्य पूर्णता बेंचमार्क | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल कोड जनरेशन और समस्या-समाधान क्षमताओं का मूल्यांकन करता है | उपलब्ध नहीं |
मैथ विभिन्न कठिनाई स्तरों पर गणितीय समस्या-समाधान क्षमताओं का परीक्षण | 97.9% pass@1, high effort स्रोत |
जीपीक्यूए रसायन विज्ञान, जीव विज्ञान और भौतिकी में पीएचडी-स्तर के ज्ञान का बहुविकल्पीय प्रश्नों के माध्यम से परीक्षण जो गहरे डोमेन विशेषज्ञता की आवश्यकता रखते हैं | 79.7% 0-shot, high effort स्रोत |
आईएफइवैल मॉडल की स्पष्ट स्वरूपण निर्देशों का सटीक पालन करने, उपयुक्त आउटपुट उत्पन्न करने, और विभिन्न कार्यों में लगातार निर्देश अनुपालन बनाए रखने की क्षमता का परीक्षण | उपलब्ध नहीं |
SimpleQA साधारण प्रश्नों की सटीकता का आकलन | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot बहुभाषी प्रोग्रामिंग बेंचमार्क। | - |
LiveCodeBench v5 रीयल-टाइम प्रोग्रामिंग के लिए बेंचमार्क | - |
वैश्विक MMLU (लाइट) वैश्विक स्तर पर मॉडलों की सार्वभौमिकता का आकलन करने के लिए बेंचमार्क का सरलीकृत संस्करण। | - |
MathVista दृश्य संदर्भों में AI मॉडलों की गणितीय तर्क क्षमताओं का मूल्यांकन | - |
मोबाइल एप्लिकेशन |
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