OpenAI o3-mini는 STEM 분야에 최적화된 고속·저비용 추론 모델로, 과학, 수학, 코딩 작업에서 강력한 성능을 발휘합니다. 2025년 1월 출시되었으며, 함수 호출, 구조화 출력, 개발자 메시지 등 주요 기능을 포함합니다. 낮음, 중간, 높음의 세 가지 추론 강도 설정으로 분석 깊이와 응답 속도 간 최적화를 지원합니다. o3 모델과 달리 비전 기능은 없으며, API 사용 3~5등급 개발자에게 먼저 제공되었고 Chat Completions API, Assistants API, Batch API로 접근 가능합니다.
메타가 개발한 Llama 3.3 70B Instruct는 지시 기반 작업에 특화되어 미세 조정된 다국어 대형 언어 모델로, 대화형 응용에 최적화되어 있습니다. 최대 128,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 다양한 언어의 텍스트 생성 및 처리가 가능합니다. 2024년 12월 6일 출시되었으며, 공개 및 사유 챗봇 모델 다수를 능가하는 벤치마크 성능을 기록했습니다. Grouped-Query Attention(GQA)을 활용해 확장성을 높였으며, 공개 데이터 기반의 15조 개 이상 토큰으로 학습되었습니다. 모델 지식은 2023년 12월 기준입니다.
| o3-mini | Llama 3.3 70B Instruct | |
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웹사이트
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제공자
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채팅
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출시일
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모달리티
| 텍스트 | 텍스트 |
API 제공자
| OpenAI API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
지식 업데이트 종료일
| 알 수 없음 | 12.2024 |
오픈 소스
| 아니오 | 예 |
입력 가격
| $1.10 100만 토큰당 | $0.23 100만 토큰당 |
출력 가격
| $4.40 100만 토큰당 | $0.40 100만 토큰당 |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort 출처 | 86% 0-shot, CoT 출처 |
MMLU-Pro
| 정보 없음 | 68.9% 5-shot, CoT 출처 |
MMMU
| 정보 없음 | 정보 없음 |
HellaSwag
| 정보 없음 | 정보 없음 |
HumanEval
| 정보 없음 | 88.4% pass@1 출처 |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort 출처 | 77% 0-shot, CoT 출처 |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort 출처 | 50.5% 0-shot, CoT 출처 |
IFEval
| 정보 없음 | 92.1% 출처 |
SimpleQA
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AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
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모바일 앱 | - |