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。
NVIDIAのLlama 3.1 Nemotron 70Bは、正確で有益な応答を提供するために最適化された強力な言語モデルです。Llama 3.1 70Bアーキテクチャを基盤とし、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）によって強化され、自動アラインメントベンチマークで最高のパフォーマンスを達成しています。応答生成と有用性において高い精度を要求するアプリケーション向けに設計されており、複数のドメインにわたる幅広いユーザークエリに適しています。
| o4-mini | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
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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 | OpenRouter |
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 | $0.35 100万トークンあたり |
出力料金
| $4.40 100万トークンあたり | $0.40 100万トークンあたり |
MMLU
| fort | 85% 5-shot 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 | 75% ソース |
MATH
| - | 71% ソース |
GPQA
| 81.4% ソース | 利用不可 |
IFEval
| - | 利用不可 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% ソース | - |
AIME 2025 | 92.7% ソース | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
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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