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。
Llama 3.3 70B Instructは、Metaによって作成された多言語大規模言語モデルで、指示ベースのタスクに特化してファインチューニングされ、会話アプリケーション向けに最適化されています。128,000トークンまでのコンテキストウィンドウをサポートし、複数の言語でテキストを処理および生成できます。2024年12月6日にリリースされ、さまざまな業界ベンチマークで数多くのオープンソースおよびプロプライエタリチャットモデルを上回ります。スケーラビリティを向上させるためにGrouped-Query Attention（GQA）を利用し、公開されているソースから15兆トークンを超える多様なデータセットでトレーニングされています。モデルの知識は2023年12月まで最新です。
| o3-mini | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
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
| ||
モダリティ
| テキスト | テキスト |
APIプロバイダー
| OpenAI API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
知識のカットオフ日
| 不明 | 12.2024 |
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 | $0.23 100万トークンあたり |
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 | 86% 0-shot, CoT ソース |
MMLU-Pro
| 利用不可 | 68.9% 5-shot, CoT ソース |
MMMU
| 利用不可 | 利用不可 |
HellaSwag
| 利用不可 | 利用不可 |
HumanEval
| 利用不可 | 88.4% pass@1 ソース |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort ソース | 77% 0-shot, CoT ソース |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort ソース | 50.5% 0-shot, CoT ソース |
IFEval
| 利用不可 | 92.1% ソース |
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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