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 4 Scoutは170億のパラメータを持つモデルで、16のアクティブな専門家を活用するMixture-of-Expertsアーキテクチャを採用し、同カテゴリ内で最も優れたマルチモーダルモデルとして位置づけられています。Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite、Mistral 3.1などの競合他社を、さまざまなベンチマークで一貫して上回っています。それにもかかわらず、LLaMA 4 Scoutは非常に効率的で、Int4量子化を用いることでNVIDIA H100 GPU1台で動作可能です。また、業界トップクラスの1,000万トークンのコンテキストウィンドウを備え、ネイティブにマルチモーダルで、テキスト、画像、動画をシームレスに処理し、実用的な高度なアプリケーションに対応します。
| o3-mini | Llama 4 Scout | |
|---|---|---|
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 画像 動画 |
APIプロバイダー
| OpenAI API | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra |
知識のカットオフ日
| 不明 | 2025-04 |
オープンソース
| いいえ | はい (ソース) |
入力料金
| $1.10 100万トークンあたり | 利用不可 |
出力料金
| $4.40 100万トークンあたり | 利用不可 |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort ソース | 利用不可 |
MMLU-Pro
| 利用不可 | 74.3% Reasoning & Knowledge ソース |
MMMU
| 利用不可 | 69.4% Image Reasoning ソース |
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 | 利用不可 |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort ソース | 57.2% Diamond ソース |
IFEval
| 利用不可 | 利用不可 |
SimpleQA
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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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