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।
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।
o4-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 छवियां | टेक्स्ट |
एपीआई प्रदाता
| OpenAI API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| - | 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
| fort | 86% 0-shot, CoT स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो
| - | 68.9% 5-shot, CoT स्रोत |
एमएमएमयू
| 81.6% स्रोत | उपलब्ध नहीं |
हेलास्वैग
| - | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल
| 14.28% स्रोत | 88.4% pass@1 स्रोत |
मैथ
| - | 77% 0-shot, CoT स्रोत |
जीपीक्यूए
| 81.4% स्रोत | 50.5% 0-shot, CoT स्रोत |
आईएफइवैल
| - | 92.1% स्रोत |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% स्रोत | - |
AIME 2025 | 92.7% स्रोत | - |
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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