Az OpenAI o3-mini egy gyors és költséghatékony érvelési modell, amelyet STEM alkalmazásokhoz terveztek, és kiváló teljesítményt nyújt a tudomány, a matematika és a programozás területén. 2025 januárjában került piacra, és olyan alapvető fejlesztői funkciókat tartalmaz, mint a függvényhívások, a strukturált kimenetek és a fejlesztői üzenetek. A modell három érvelési szintet kínál—alacsony, közepes és magas—amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára az egyensúly optimalizálását a mélyebb elemzés és a gyorsabb válaszidő között. Az o3 modellel ellentétben nem rendelkezik vizuális képességekkel. Kezdetben a 3-5 API-használati szintű fejlesztők számára érhető el, és a Chat Completions API, az Assistants API és a Batch API segítségével használható.
A LLaMA 4 Scout egy 17 milliárd paraméteres modell, amely Mixture-of-Experts architektúrát használ 16 aktív szakértővel, így kategóriájának vezető multimodális modellje. Rendszeresen felülmúlja a versenytársakat, mint a Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite és a Mistral 3.1, különféle benchmark feladatokon. Teljesítménye ellenére a LLaMA 4 Scout rendkívül hatékony – képes egyetlen NVIDIA H100 GPU-n futni Int4 kvantálással. Emellett iparágvezető, 10 millió tokenes kontextusablakkal rendelkezik, és natív módon multimodális, zökkenőmentesen dolgozza fel a szöveges, képi és videós bemeneteket fejlett valós alkalmazásokhoz.
| o3-mini | Llama 4 Scout | |
|---|---|---|
Weboldal
| ||
Szolgáltató
| ||
Csevegés
| ||
Kiadási Dátum
| ||
Modalitások
| szöveg | szöveg képek videó |
API Szolgáltatók
| OpenAI API | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra |
Tudás Befejezési Dátuma
| Ismeretlen | 2025-04 |
Nyílt Forráskódú
| Nem | Igen (Forrás) |
Bemeneti Árazás
| $1.10 millió tokenenként | Nem elérhető |
Kimeneti Árazás
| $4.40 millió tokenenként | Nem elérhető |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort Forrás | Nem elérhető |
MMLU-Pro
| Nem elérhető | 74.3% Reasoning & Knowledge Forrás |
MMMU
| Nem elérhető | 69.4% Image Reasoning Forrás |
HellaSwag
| Nem elérhető | Nem elérhető |
HumanEval
| Nem elérhető | Nem elérhető |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort Forrás | Nem elérhető |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort Forrás | 57.2% Diamond Forrás |
IFEval
| Nem elérhető | Nem elérhető |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobilalkalmazás | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobil Chatbot Alkalmazások, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.