Az OpenAI o4-mini az o-sorozat legújabb, könnyű modellje, amelyet hatékony és képes gondolkodásra terveztek szöveges és vizuális feladatokban. A sebesség és teljesítmény optimalizálásával kiemelkedik a kódgenerálásban és a képalapú megértésben, miközben megőrzi a késleltetés és a gondolkodás mélysége közötti egyensúlyt. A modell 200 000 tokenes kontextusablakot támogat, legfeljebb 100 000 kimeneti tokenig, ami lehetővé teszi a kiterjedt, nagy mennyiségű interakciókat. Kezeli a szöveges és képes bemeneteket is, szöveges kimeneteket állít elő fejlett gondolkodási képességekkel. Kompakt architektúrájával és sokoldalú teljesítményével az o4-mini ideális számos valós alkalmazáshoz, amelyek gyors és költséghatékony intelligenciát igényelnek.
Az Amazon Nova Micro egy szövegalapú modell, amely a költséghatékonyság és a sebesség optimalizálására készült. 128K tokenes kontextusablakával kiválóan teljesít olyan feladatokban, mint a szövegösszefoglalás, fordítás, interaktív csevegés és alapvető kódolás. Az Amazon Nova alapmodelljei részeként jelent meg, és támogatja a finomhangolást és a desztillációt saját adatokra történő testreszabás érdekében.
| o4-mini | Nova Micro | |
|---|---|---|
Weboldal
| ||
Szolgáltató
| ||
Csevegés
| ||
Kiadási Dátum
| ||
Modalitások
| szöveg képek | szöveg |
API Szolgáltatók
| OpenAI API | Amazon Bedrock |
Tudás Befejezési Dátuma
| - | Szándékosan nem nyilvános |
Nyílt Forráskódú
| Nem | Nem |
Bemeneti Árazás
| $1.10 millió tokenenként | $0.04 millió tokenenként |
Kimeneti Árazás
| $4.40 millió tokenenként | $0.14 millió tokenenként |
MMLU
| fort | 77.6% CoT Forrás |
MMLU-Pro
| - | - |
MMMU
| 81.6% Forrás | - |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| 14.28% Forrás | 81.1% pass@1 Forrás |
MATH
| - | 69.3% CoT Forrás |
GPQA
| 81.4% Forrás | 40% Main Forrás |
IFEval
| - | 87.2% Forrás |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% Forrás | - |
AIME 2025 | 92.7% Forrás | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobilalkalmazás | - | |
MathArena | ||
| Átlagpontszám | 87% | - |
AIME 2025 Teszt, amely az American Invitational Mathematics Examination verseny feladataira épül, és a modellek matematikai készségeinek ellenőrzésére szolgál. | 92% | - |
HMMT February 2025 Teszt, amely a Harvard-MIT Mathematics Tournament 2025. februári feladataira épül, és a modellek matematikai készségeinek ellenőrzésére szolgál. | 83% | - |
BRUMO 2025 | 87% | - |
SMT 2025 Teszt, amely a Stanford Math Tournament 2025. évi feladataira épül, és a modellek matematikai készségeinek ellenőrzésére szolgál. | 89% | - |
CMIMC 2025 Teszt, amely a Canadian Mathematical Olympiad 2025. évi feladataira épül, és a modellek matematikai készségeinek ellenőrzésére szolgál. | 84% | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobil Chatbot Alkalmazások, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.