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。
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 | Qwen2.5-VL-32B | |
|---|---|---|
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 画像 動画 |
APIプロバイダー
| OpenAI API | - |
知識のカットオフ日
| - | 不明 |
オープンソース
| いいえ | はい (ソース) |
入力料金
| $10.00 100万トークンあたり | $0 |
出力料金
| $40.00 100万トークンあたり | $0 |
MMLU
| 82.9% ソース | 78.4% ソース |
MMLU-Pro
| - | 49.5% |
MMMU
| - | 70% |
HellaSwag
| - | 利用不可 |
HumanEval
| - | 利用不可 |
MATH
| - | 82.2% |
GPQA
| 83.3% Diamond, no tools ソース | 46.0% Diamond |
IFEval
| - | 利用不可 |
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 | - | |
MathArena | ||
| 平均スコア | 86% | - |
AIME 2025 アメリカ招待数学試験（American Invitational Mathematics Examination）の問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 89% | - |
HMMT February 2025 2025年2月のハーバードMIT数学トーナメントの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 78% | - |
BRUMO 2025 | 96% | - |
SMT 2025 2025年のスタンフォード数学トーナメントの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 88% | - |
CMIMC 2025 2025年のカナダ数学オリンピックの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 78% | - |
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