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.
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.
| o3-mini | o4-mini | |
|---|---|---|
Weboldal
| ||
Szolgáltató
| ||
Csevegés
| ||
Kiadási Dátum
| ||
Modalitások
| szöveg | szöveg képek |
API Szolgáltatók
| OpenAI API | OpenAI API |
Tudás Befejezési Dátuma
| Ismeretlen | - |
Nyílt Forráskódú
| Nem | Nem |
Bemeneti Árazás
| $1.10 millió tokenenként | $1.10 millió tokenenként |
Kimeneti Árazás
| $4.40 millió tokenenként | $4.40 millió tokenenként |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort Forrás | fort |
MMLU-Pro
| Nem elérhető | - |
MMMU
| Nem elérhető | 81.6% Forrás |
HellaSwag
| Nem elérhető | - |
HumanEval
| Nem elérhető | 14.28% Forrás |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort Forrás | - |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort Forrás | 81.4% Forrás |
IFEval
| Nem elérhető | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 93.4% Forrás |
AIME 2025 | - | 92.7% Forrás |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobilalkalmazás |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobil Chatbot Alkalmazások, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.