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।
Qwen2-VL के रिलीज के बाद पिछले पांच महीनों में, डेवलपर्स ने इस पर आधारित नए मॉडल बनाए हैं, जिन्होंने मूल्यवान फीडबैक दिया है। अब, Qwen2.5-VL में छवियों, पाठ और चार्ट का सटीक विश्लेषण, साथ ही संरचित JSON आउटपुट के साथ वस्तु स्थानीकरण जैसी उन्नत क्षमताएं शामिल हैं। यह लंबे वीडियो को समझता है, प्रमुख घटनाओं की पहचान करता है और एक एजेंट के रूप में कार्य करते हुए कंप्यूटर और फोन पर टूल्स के साथ इंटरैक्ट करता है। मॉडल की आर्किटेक्चर में गति और सटीकता में सुधार के लिए डायनामिक वीडियो प्रोसेसिंग और एक ऑप्टिमाइज्ड ViT एनकोडर शामिल है।
| o4-mini | Qwen2.5-VL-32B | |
|---|---|---|
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 वीडियो |
एपीआई प्रदाता
| OpenAI API | - |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| - | अज्ञात |
ओपन सोर्स
| नहीं | हां (स्रोत) |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| $1.10 प्रति मिलियन टोकन | $0 |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| $4.40 प्रति मिलियन टोकन | $0 |
एमएमएलयू
| fort | 78.4% स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो
| - | 49.5% |
एमएमएमयू
| 81.6% स्रोत | 70% |
हेलास्वैग
| - | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल
| 14.28% स्रोत | उपलब्ध नहीं |
मैथ
| - | 82.2% |
जीपीक्यूए
| 81.4% स्रोत | 46.0% Diamond |
आईएफइवैल
| - | उपलब्ध नहीं |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% स्रोत | - |
AIME 2025 | 92.7% स्रोत | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
वैश्विक MMLU (लाइट)
| - | - |
MathVista
| - | - |
मोबाइल एप्लिकेशन | - |
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