ओपनएआई o3 ओपनएआई का सबसे उन्नत तर्क मॉडल है, जिसे जटिल, उच्च-संज्ञानात्मक कार्यों को संभालने के लिए विशेष रूप से बनाया गया है। अप्रैल 2025 में लॉन्च किया गया, यह सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, गणित और वैज्ञानिक समस्या-समाधान में असाधारण प्रदर्शन प्रदान करता है। मॉडल तर्क प्रयास के तीन स्तर प्रस्तुत करता है - कम, मध्यम और उच्च - जो उपयोगकर्ताओं को कार्य की जटिलता के आधार पर विलंबता और तर्क की गहराई के बीच संतुलन बनाने की अनुमति देता है। o3 डेवलपर्स के लिए आवश्यक टूल्स को सपोर्ट करता है, जिनमें फंक्शन कॉलिंग, संरचित आउटपुट और सिस्टम-स्तरीय मैसेजिंग शामिल हैं। अंतर्निहित विजन क्षमताओं के साथ, o3 छवियों की व्याख्या और विश्लेषण कर सकता है, जो इसे मल्टीमोडल अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है। यह चैट कंप्लीशन्स एपीआई, असिस्टेंट्स एपीआई और बैच एपीआई के माध्यम से उपलब्ध है, जिससे एंटरप्राइज और शोध वर्कफ़्लो में लचीला एकीकरण संभव होता 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 | 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 छवियां | टेक्स्ट |
एपीआई प्रदाता
| OpenAI API | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| - | - |
ओपन सोर्स
| नहीं | हां |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| $10.00 प्रति मिलियन टोकन | $2.50 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| $40.00 प्रति मिलियन टोकन | $10.00 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| 82.9% स्रोत | 85.5% स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो
| - | उपलब्ध नहीं |
एमएमएमयू
| - | उपलब्ध नहीं |
हेलास्वैग
| - | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल
| - | उपलब्ध नहीं |
मैथ
| - | 80% स्रोत |
जीपीक्यूए
| 83.3% Diamond, no tools स्रोत | 50.8% स्रोत |
आईएफइवैल
| - | 90.9% स्रोत |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 91.6% स्रोत | - |
AIME 2025 | 88.9% स्रोत | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
वैश्विक MMLU (लाइट)
| - | - |
MathVista
| - | - |
मोबाइल एप्लिकेशन | - | |
MathArena | ||
| औसत स्कोर | 86% | - |
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। | 89% | - |
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। | 78% | - |
BRUMO 2025 | 96% | - |
SMT 2025 2025 स्टैनफोर्ड गणित टूर्नामेंट के प्रश्नों पर आधारित परीक्षण, मॉडल की गणितीय क्षमताओं को परखने के लिए बनाया गया है। | 88% | - |
CMIMC 2025 2025 कैनेडियन मैथमैटिकल ओलंपियाड के प्रश्नों पर आधारित परीक्षण, मॉडल की गणितीय क्षमताओं को परखने के लिए बनाया गया है। | 78% | - |
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