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。
NVIDIAのLlama 3.1 Nemotron 70Bは、正確で有益な応答を提供するために最適化された強力な言語モデルです。Llama 3.1 70Bアーキテクチャを基盤とし、人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)によって強化され、自動アラインメントベンチマークで最高のパフォーマンスを達成しています。応答生成と有用性において高い精度を要求するアプリケーション向けに設計されており、複数のドメインにわたる幅広いユーザークエリに適しています。
o3-mini | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
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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 | OpenRouter |
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 | $0.35 100万トークンあたり |
出力料金
| $4.40 100万トークンあたり | $0.40 100万トークンあたり |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort ソース | 85% 5-shot 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 | 75% ソース |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort ソース | 71% ソース |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort ソース | 利用不可 |
IFEval
| 利用不可 | 利用不可 |
SimpleQA
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AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
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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