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।
मेटा द्वारा निर्मित लामा 3.3 70बी इंस्ट्रक्ट, एक बहुभाषी बड़ा भाषा मॉडल है जिसे विशेष रूप से निर्देश-आधारित कार्यों के लिए फाइन-ट्यून किया गया है और वार्तालाप अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित किया गया है। यह 128,000 टोकन तक का समर्थन करने वाली कंटेक्स्ट विंडो के साथ कई भाषाओं में टेक्स्ट को प्रोसेस और जनरेट करने में सक्षम है। 6 दिसंबर, 2024 को लॉन्च किया गया, यह मॉडल विभिन्न उद्योग बेंचमार्क में कई ओपन-सोर्स और प्रोप्राइटरी चैट मॉडल्स को पार करता है। यह स्केलेबिलिटी को बेहतर बनाने के लिए ग्रुप्ड-क्वेरी अटेंशन (जीक्यूए) का उपयोग करता है और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध स्रोतों से 15 ट्रिलियन से अधिक टोकन के विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है। मॉडल का ज्ञान दिसंबर 2023 तक अद्यतन है।
| o3-mini | Llama 3.3 70B Instruct | |
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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 | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| अज्ञात | 12.2024 |
ओपन सोर्स
| नहीं | हां |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| $1.10 प्रति मिलियन टोकन | $0.23 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| $4.40 प्रति मिलियन टोकन | $0.40 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| 86.9% pass@1, high effort स्रोत | 86% 0-shot, CoT स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो
| उपलब्ध नहीं | 68.9% 5-shot, CoT स्रोत |
एमएमएमयू
| उपलब्ध नहीं | उपलब्ध नहीं |
हेलास्वैग
| उपलब्ध नहीं | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल
| उपलब्ध नहीं | 88.4% pass@1 स्रोत |
मैथ
| 97.9% pass@1, high effort स्रोत | 77% 0-shot, CoT स्रोत |
जीपीक्यूए
| 79.7% 0-shot, high effort स्रोत | 50.5% 0-shot, CoT स्रोत |
आईएफइवैल
| उपलब्ध नहीं | 92.1% 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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