OpenAI o3-miniは、STEMアプリケーション向けに設計された高速でコスト効率の高い推論モデルで、科学、数学、コーディングにおいて強力な性能を発揮します。2025年1月にリリースされ、関数呼び出し、構造化出力、開発者メッセージなどの重要な開発者機能を備えています。このモデルは、低、中、高の3つの推論努力レベルを提供し、ユーザーは深い分析と高速な応答時間の間で最適化できます。o3モデルとは異なり、視覚機能はありません。API使用層3-5の選択された開発者向けに最初に提供され、Chat Completions API、Assistants API、およびBatch APIを介してアクセスできます。
Command R+はCohereの最先端生成AIモデルで、速度、セキュリティ、出力品質が重要な企業向けに設計されています。最小限のインフラで効率的に動作し、GPT-4oやDeepSeek-V3などのトップモデルを能力とコスト効率の両面で上回ります。256Kトークンの拡張コンテキストウィンドウ（主要モデルの約2倍）を備え、現代のビジネス運用に不可欠な複雑な多言語タスクやエージェントベースのタスクに優れています。高い性能ながらわずか2つのGPUで展開可能で、アクセスしやすくなっています。最大156トークン/秒というGPT-4o比約1.75倍の驚異的なスループットを実現し、精度や深さを損なうことなく卓越した効率性を提供します。
| o3-mini | Command A | |
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ウェブサイト
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プロバイダー
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チャット
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リリース日
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モダリティ
| テキスト | テキスト |
APIプロバイダー
| OpenAI API | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
知識のカットオフ日
| 不明 | - |
オープンソース
| いいえ | はい |
入力料金
| $1.10 100万トークンあたり | $2.50 100万トークンあたり |
出力料金
| $4.40 100万トークンあたり | $10.00 100万トークンあたり |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort ソース | 85.5% ソース |
MMLU-Pro
| 利用不可 | 利用不可 |
MMMU
| 利用不可 | 利用不可 |
HellaSwag
| 利用不可 | 利用不可 |
HumanEval
| 利用不可 | 利用不可 |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort ソース | 80% ソース |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort ソース | 50.8% ソース |
IFEval
| 利用不可 | 90.9% ソース |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
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モバイルアプリケーション | - |
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