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।
कमांड R+ कोहेयर का अत्याधुनिक जनरेटिव एआई मॉडल है, जिसे एंटरप्राइज-ग्रेड प्रदर्शन के लिए इंजीनियर किया गया है जहां गति, सुरक्षा और आउटपुट गुणवत्ता महत्वपूर्ण हैं। न्यूनतम इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ कुशलतापूर्वक चलने के लिए डिज़ाइन किया गया, यह क्षमता और लागत-प्रभावशीलता दोनों में GPT-4o और DeepSeek-V3 जैसे शीर्ष-स्तरीय मॉडल्स से बेहतर प्रदर्शन करता है। 256K टोकन की विस्तारित संदर्भ विंडो के साथ - जो अधिकांश प्रमुख मॉडल्स से दोगुनी बड़ी है - यह आधुनिक व्यावसायिक संचालन के लिए आवश्यक जटिल बहुभाषी और एजेंट-आधारित कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। अपनी शक्ति के बावजूद, इसे केवल दो GPU पर तैनात किया जा सकता है, जो इसे अत्यधिक सुलभ बनाता है। 156 टोकन प्रति सेकंड की तेज गति के साथ - जो GPT-4o से लगभग 1.75 गुना तेज है - कमांड R+ सटीकता या गहराई से समझौता किए बिना असाधारण दक्षता प्रदान करता है।
| o3-mini | Command A | |
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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 | टेक्स्ट |
एपीआई प्रदाता
| OpenAI API | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| अज्ञात | - |
ओपन सोर्स
| नहीं | हां |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| $1.10 प्रति मिलियन टोकन | $2.50 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| $4.40 प्रति मिलियन टोकन | $10.00 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| 86.9% pass@1, high effort स्रोत | 85.5% स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो
| उपलब्ध नहीं | उपलब्ध नहीं |
एमएमएमयू
| उपलब्ध नहीं | उपलब्ध नहीं |
हेलास्वैग
| उपलब्ध नहीं | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल
| उपलब्ध नहीं | उपलब्ध नहीं |
मैथ
| 97.9% pass@1, high effort स्रोत | 80% स्रोत |
जीपीक्यूए
| 79.7% 0-shot, high effort स्रोत | 50.8% स्रोत |
आईएफइवैल
| उपलब्ध नहीं | 90.9% स्रोत |
SimpleQA
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AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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वैश्विक MMLU (लाइट)
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MathVista
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मोबाइल एप्लिकेशन | - |
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