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।
मिस्ट्राल लार्ज 2, मिस्ट्राल द्वारा विकसित, 128के-टोकन कंटेक्स्ट विंडो प्रदान करता है और इसकी कीमत $3.00 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $9.00 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन पर निर्धारित है। 24 जुलाई, 2024 को जारी किया गया, यह मॉडल 5-शॉट मूल्यांकन में एमएमएलयू बेंचमार्क पर 84.0 स्कोर करता है, जो विविध कार्यों में मजबूत प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
| o4-mini | Mistral Large 2 | |
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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 | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| - | अज्ञात |
ओपन सोर्स
| नहीं | हां |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| $1.10 प्रति मिलियन टोकन | $3.00 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| $4.40 प्रति मिलियन टोकन | $9.00 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| fort | 84% 5-shot स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो
| - | 50.69% स्रोत |
एमएमएमयू
| 81.6% स्रोत | उपलब्ध नहीं |
हेलास्वैग
| - | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल
| 14.28% स्रोत | उपलब्ध नहीं |
मैथ
| - | 1.13% स्रोत |
जीपीक्यूए
| 81.4% स्रोत | 24.94% |
आईएफइवैल
| - | 84.01% |
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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