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。
Qwen2-VL のリリースから過去5か月間で、開発者はこれを基に新しいモデルを構築し、貴重なフィードバックを提供しました。今回の Qwen2.5-VL は、画像・テキスト・チャートの正確な分析や、構造化された JSON 出力によるオブジェクトのローカライズ機能を強化しています。また、長尺の動画を理解し、重要なイベントを特定し、コンピューターやスマートフォン上のツールと対話するエージェントとして機能します。モデルのアーキテクチャには、動的な動画処理機能と最適化された ViT エンコーダーが組み込まれ、処理速度と精度が向上しています。
| o3-mini | Qwen2.5-VL-32B | |
|---|---|---|
プロバイダー | ||
ウェブサイト | ||
リリース日 | Jan 31, 2025 3 ヶ月 ago | Mar 25, 2025 2 ヶ月 ago |
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 | - |
知識のカットオフ日 | 不明 | 不明 |
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 | $0 |
出力料金 | $4.40 100万トークンあたり | $0 |
MMLU | 86.9% pass@1, high effort ソース | 78.4% ソース |
MMLU Pro | 利用不可 | 49.5% |
MMMU | 利用不可 | 70% |
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 | 82.2% |
GPQA | 79.7% 0-shot, high effort ソース | 46.0% Diamond |
IFEval | 利用不可 | 利用不可 |
Array | - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
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Array | - | - |
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モバイルアプリケーション | - |
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