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。
Command R+はCohereの最先端生成AIモデルで、速度、セキュリティ、出力品質が重要な企業向けに設計されています。最小限のインフラで効率的に動作し、GPT-4oやDeepSeek-V3などのトップモデルを能力とコスト効率の両面で上回ります。256Kトークンの拡張コンテキストウィンドウ（主要モデルの約2倍）を備え、現代のビジネス運用に不可欠な複雑な多言語タスクやエージェントベースのタスクに優れています。高い性能ながらわずか2つのGPUで展開可能で、アクセスしやすくなっています。最大156トークン/秒というGPT-4o比約1.75倍の驚異的なスループットを実現し、精度や深さを損なうことなく卓越した効率性を提供します。
| o4-mini | Command A | |
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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 画像 | テキスト |
APIプロバイダー
| OpenAI API | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
知識のカットオフ日
| - | - |
オープンソース
| いいえ | はい |
入力料金
| $1.10 100万トークンあたり | $2.50 100万トークンあたり |
出力料金
| $4.40 100万トークンあたり | $10.00 100万トークンあたり |
MMLU
| fort | 85.5% ソース |
MMLU-Pro
| - | 利用不可 |
MMMU
| 81.6% ソース | 利用不可 |
HellaSwag
| - | 利用不可 |
HumanEval
| 14.28% ソース | 利用不可 |
MATH
| - | 80% ソース |
GPQA
| 81.4% ソース | 50.8% ソース |
IFEval
| - | 90.9% ソース |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% ソース | - |
AIME 2025 | 92.7% ソース | - |
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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