OpenAI o4-mini는 o 시리즈에서 새롭게 출시된 경량 모델로, 텍스트 및 비주얼 작업 전반에서 효율적인 추론 능력을 제공합니다. 속도와 성능에 최적화된 이 모델은 코드 생성과 이미지 기반 이해에 강점을 가지며, 지연 시간과 추론 깊이 사이의 균형을 유지합니다. 최대 20만 개의 토큰 컨텍스트 윈도우와 최대 10만 개 출력 토큰을 지원하여 장시간 대용량 상호작용에도 적합합니다. 텍스트와 이미지 입력 모두를 처리하며 고급 추론 기능을 갖춘 텍스트 출력을 생성합니다. 소형 아키텍처와 다목적 성능 덕분에, 빠르고 비용 효율적인 지능이 요구되는 다양한 실제 응용 분야에 적합합니다.
| o4-mini | Claude Opus 4 | |
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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 이미지 | 텍스트 이미지 |
API 제공자
| OpenAI API | Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud's Vertex AI |
지식 업데이트 종료일
| - | 알 수 없음 |
오픈 소스
| 아니오 | 아니오 |
입력 가격
| $1.10 100만 토큰당 | $15 |
출력 가격
| $4.40 100만 토큰당 | $75 100만 토큰당 |
MMLU
| fort | 88.8% 출처 |
MMLU-Pro
| - | - |
MMMU
| 81.6% 출처 | 76.5% 출처 |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| 14.28% 출처 | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 81.4% 출처 | 79.6% Diamond 출처 |
IFEval
| - | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% 출처 | - |
AIME 2025 | 92.7% 출처 | 75.5% 출처 |
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 | ||
MathArena | ||
| 평균 점수 | 87% | - |
AIME 2025 American Invitational Mathematics Examination의 문제를 기반으로 한 테스트로, 모델의 수학적 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다. | 92% | - |
HMMT February 2025 2025년 2월 Harvard-MIT Mathematics Tournament의 문제를 기반으로 한 테스트로, 모델의 수학적 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다. | 83% | - |
BRUMO 2025 | 87% | - |
SMT 2025 2025년 Stanford Math Tournament의 문제를 기반으로 한 테스트로, 모델의 수학적 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다. | 89% | - |
CMIMC 2025 2025년 Canadian Mathematical Olympiad의 문제를 기반으로 한 테스트로, 모델의 수학적 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다. | 84% | - |