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।
LLaMA 4 स्काउट एक 17-बिलियन पैरामीटर मॉडल है जो 16 सक्रिय विशेषज्ञों के साथ मिश्रण-विशेषज्ञ (Mixture-of-Experts) आर्किटेक्चर का लाभ उठाता है, जो इसे अपनी श्रेणी में शीर्ष मल्टीमोडल मॉडल के रूप में स्थापित करता है। यह Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite और Mistral 3.1 जैसे प्रतिस्पर्धियों को विविध बेंचमार्क कार्यों में लगातार पीछे छोड़ता है। अपने प्रदर्शन के बावजूद, LLaMA 4 स्काउट अत्यधिक कुशल है - Int4 क्वांटिज़ेशन के साथ एकल NVIDIA H100 GPU पर चलने में सक्षम। इसमें उद्योग-अग्रणी 10 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो भी है और यह मूल रूप से मल्टीमोडल है, जो उन्नत वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए पाठ, छवियों और वीडियो इनपुट को निर्बाध रूप से प्रोसेस करता है।
| o3-mini | Llama 4 Scout | |
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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 छवियां वीडियो |
एपीआई प्रदाता
| OpenAI API | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| अज्ञात | 2025-04 |
ओपन सोर्स
| नहीं | हां (स्रोत) |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| $1.10 प्रति मिलियन टोकन | उपलब्ध नहीं |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| $4.40 प्रति मिलियन टोकन | उपलब्ध नहीं |
एमएमएलयू
| 86.9% pass@1, high effort स्रोत | उपलब्ध नहीं |
एमएमएलयू-प्रो
| उपलब्ध नहीं | 74.3% Reasoning & Knowledge स्रोत |
एमएमएमयू
| उपलब्ध नहीं | 69.4% Image Reasoning स्रोत |
हेलास्वैग
| उपलब्ध नहीं | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल
| उपलब्ध नहीं | उपलब्ध नहीं |
मैथ
| 97.9% pass@1, high effort स्रोत | उपलब्ध नहीं |
जीपीक्यूए
| 79.7% 0-shot, high effort स्रोत | 57.2% Diamond स्रोत |
आईएफइवैल
| उपलब्ध नहीं | उपलब्ध नहीं |
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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