ओपनएआई o4-मिनी o-सीरीज़ का नवीनतम हल्का मॉडल है, जिसे टेक्स्ट और विजुअल कार्यों में कुशल और सक्षम तर्क के लिए इंजीनियर किया गया है। गति और प्रदर्शन के लिए अनुकूलित, यह कोड जनरेशन और इमेज-आधारित समझ में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, जबकि विलंबता और तर्क की गहराई के बीच संतुलन बनाए रखता है। मॉडल 200,000-टोकन की संदर्भ विंडो को 100,000 आउटपुट टोकन तक सपोर्ट करता है, जो इसे विस्तारित, उच्च-मात्रा वाली इंटरैक्शन के लिए उपयुक्त बनाता है। यह टेक्स्ट और इमेज दोनों इनपुट को संभालता है, जो उन्नत तर्क क्षमताओं के साथ पाठ्य आउटपुट उत्पन्न करता है। अपनी कॉम्पैक्ट आर्किटेक्चर और बहुमुखी प्रदर्शन के साथ, o4-मिनी वास्तविक दुनिया के उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है जिनमें तेज, लागत-प्रभावी बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है।
जेमिनी 2.0 प्रो गूगल का अब तक का सबसे उन्नत मॉडल है, जो असाधारण कोडिंग प्रदर्शन प्रदान करता है और जटिल प्रॉम्प्ट्स को आसानी से संभालता है। इसमें नेटिव टूल इंटीग्रेशन, इमेज जनरेशन और स्पीच सिंथेसिस जैसी उन्नत क्षमताएं शामिल हैं। उन्नत तर्क के लिए डिज़ाइन किया गया यह मॉडल टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और ऑडियो सहित मल्टीमोडल इनपुट्स को सपोर्ट करता है। गूगल एआई स्टूडियो और वर्टेक्स एआई के माध्यम से उपलब्ध, यह पिछले संस्करणों पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्रदान करता है जबकि उच्च दक्षता बनाए रखता है।
| o4-mini | Gemini 2.0 Pro | |
|---|---|---|
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 छवियां आवाज वीडियो |
एपीआई प्रदाता
| OpenAI API | Google AI Studio, Vertex AI |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| - | 08.2024 |
ओपन सोर्स
| नहीं | नहीं |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| $1.10 प्रति मिलियन टोकन | $0.10 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| $4.40 प्रति मिलियन टोकन | $0.40 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| fort | उपलब्ध नहीं |
एमएमएलयू-प्रो
| - | 79.1% स्रोत |
एमएमएमयू
| 81.6% स्रोत | 72.7% स्रोत |
हेलास्वैग
| - | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल
| 14.28% स्रोत | उपलब्ध नहीं |
मैथ
| - | 91.8% स्रोत |
जीपीक्यूए
| 81.4% स्रोत | 64.7% Diamond स्रोत |
आईएफइवैल
| - | उपलब्ध नहीं |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% स्रोत | - |
AIME 2025 | 92.7% स्रोत | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
| - | - |
वैश्विक MMLU (लाइट)
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MathVista
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मोबाइल एप्लिकेशन | ||
MathArena | ||
| औसत स्कोर | 87% | - |
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। | 92% | - |
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। | 83% | - |
BRUMO 2025 | 87% | - |
SMT 2025 2025 स्टैनफोर्ड गणित टूर्नामेंट के प्रश्नों पर आधारित परीक्षण, मॉडल की गणितीय क्षमताओं को परखने के लिए बनाया गया है। | 89% | - |
CMIMC 2025 2025 कैनेडियन मैथमैटिकल ओलंपियाड के प्रश्नों पर आधारित परीक्षण, मॉडल की गणितीय क्षमताओं को परखने के लिए बनाया गया है। | 84% | - |
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