o4-mini

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।

GPT-OSS

o4-miniGPT-OSS
वेबसाइट ?
प्रदाता ?
चैट ?
रिलीज तिथि ?
मोडलिटीज ?
टेक्स्ट ?
छवियां ?
टेक्स्ट ?
एपीआई प्रदाता ?
OpenAI API
Self-hosted, Hugging Face, AWS, Azure, Databricks
ज्ञान समाप्ति तिथि ?
-
-
ओपन सोर्स ?
नहीं
हां
मूल्य निर्धारण इनपुट ?
$1.10 प्रति मिलियन टोकन
$0.15 प्रति मिलियन टोकन
मूल्य निर्धारण आउटपुट ?
$4.40 प्रति मिलियन टोकन
$0.60 प्रति मिलियन टोकन
एमएमएलयू ?
fort
82.7%
स्रोत
एमएमएलयू-प्रो ?
-
-
एमएमएमयू ?
81.6%
स्रोत
-
हेलास्वैग ?
-
-
ह्यूमनएवैल ?
14.28%
स्रोत
-
मैथ ?
-
-
जीपीक्यूए ?
81.4%
स्रोत
80.1%
Diamond
स्रोत
आईएफइवैल ?
-
-
SimpleQA ?
-
66.2%
स्रोत
AIME 2024
93.4%
स्रोत
69%
स्रोत
AIME 2025
92.7%
स्रोत
98.7%
Aider Polyglot ?
-
-
LiveCodeBench v5 ?
-
42.7%
v5
स्रोत
वैश्विक MMLU (लाइट) ?
-
-
MathVista ?
-
-
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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10%
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