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。
OpenAI o4-miniは、oシリーズの最新の軽量モデルで、テキストと視覚タスクにわたる効率的で有能な推論のために設計されています。速度とパフォーマンスに最適化され、コード生成と画像ベースの理解に優れ、レイテンシと推論の深さのバランスを保っています。このモデルは20万トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、最大10万トークンの出力が可能で、大規模なインタラクションに適しています。テキストと画像の両方の入力を処理し、高度な推論能力を持つテキスト出力を生成します。コンパクトなアーキテクチャと汎用性の高いパフォーマンスにより、o4-miniは高速でコスト効率の良い知能を必要とする幅広い実世界のアプリケーションに理想的です。
| o3-mini | o4-mini | |
|---|---|---|
プロバイダー | ||
ウェブサイト | ||
リリース日 | Jan 31, 2025 3 ヶ月 ago | Apr 16, 2025 1 ヶ月 ago |
モダリティ | テキスト | テキスト 画像 |
APIプロバイダー | OpenAI API | OpenAI API |
知識のカットオフ日 | 不明 | - |
オープンソース | いいえ | いいえ |
入力料金 | $1.10 100万トークンあたり | $1.10 100万トークンあたり |
出力料金 | $4.40 100万トークンあたり | $4.40 100万トークンあたり |
MMLU | 86.9% pass@1, high effort ソース | fort |
MMLU Pro | 利用不可 | - |
MMMU | 利用不可 | 81.6% ソース |
HellaSwag | 利用不可 | - |
HumanEval | 利用不可 | 14.28% ソース |
MATH | 97.9% pass@1, high effort ソース | - |
GPQA | 79.7% 0-shot, high effort ソース | 81.4% ソース |
IFEval | 利用不可 | - |
Array | - | - |
AIME 2024 | - | 93.4% ソース |
AIME 2025 | - | 92.7% ソース |
Array | - | - |
Array | - | - |
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Array | - | - |
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