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 | |
|---|---|---|
プロバイダー | ||
ウェブサイト | ||
リリース日 | Jan 31, 2025 2 ヶ月 ago | Dec 06, 2024 4 ヶ月 ago |
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 |
モバイルアプリケーション | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. モバイルアプリチャットボット, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.