OpenAI o3は、OpenAIの最も高度な推論モデルで、複雑で高度な認知タスクを処理するために特別に構築されています。2025年4月にリリースされ、ソフトウェアエンジニアリング、数学、科学的問題解決において卓越したパフォーマンスを発揮します。このモデルは、低、中、高の3段階の推論努力を導入し、ユーザーがタスクの複雑さに応じてレイテンシと推論の深さをバランスさせることができます。o3は、関数呼び出し、構造化出力、システムレベルのメッセージングなど、開発者向けの必須ツールをサポートしています。組み込みの視覚機能により、o3は画像を解釈および分析でき、マルチモーダルアプリケーションに適しています。Chat Completions API、Assistants API、Batch APIを通じて利用可能で、企業や研究ワークフローに柔軟に統合できます。
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 | 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 画像 | 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
| - | 12.2024 |
オープンソース
| いいえ | はい |
入力料金
| $10.00 100万トークンあたり | $0.23 100万トークンあたり |
出力料金
| $40.00 100万トークンあたり | $0.40 100万トークンあたり |
MMLU
| 82.9% ソース | 86% 0-shot, CoT ソース |
MMLU-Pro
| - | 68.9% 5-shot, CoT ソース |
MMMU
| - | 利用不可 |
HellaSwag
| - | 利用不可 |
HumanEval
| - | 88.4% pass@1 ソース |
MATH
| - | 77% 0-shot, CoT ソース |
GPQA
| 83.3% Diamond, no tools ソース | 50.5% 0-shot, CoT ソース |
IFEval
| - | 92.1% ソース |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 91.6% ソース | - |
AIME 2025 | 88.9% ソース | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
モバイルアプリケーション | - |
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