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.
Qwen2-VL이 출시된 이후 지난 5개월 동안 개발자들은 이를 기반으로 다양한 모델을 구축하고 피드백을 제공해왔습니다. 이제 Qwen2.5-VL은 이미지, 텍스트, 차트에 대한 정밀 분석과 구조화된 JSON 출력의 객체 위치 지정 기능 등 향상된 기능을 제공합니다. 긴 동영상 이해, 핵심 이벤트 식별, 컴퓨터와 휴대폰 도구와 상호작용하는 에이전트 역할 수행이 가능합니다. 모델 아키텍처는 동적 비디오 처리와 최적화된 ViT 인코더를 통해 속도와 정확도가 개선되었습니다.
| o4-mini | Qwen2.5-VL-32B | |
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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 비디오 |
API 제공자
| OpenAI API | - |
지식 업데이트 종료일
| - | 알 수 없음 |
오픈 소스
| 아니오 | 예 (출처) |
입력 가격
| $1.10 100만 토큰당 | $0 |
출력 가격
| $4.40 100만 토큰당 | $0 |
MMLU
| fort | 78.4% 출처 |
MMLU-Pro
| - | 49.5% |
MMMU
| 81.6% 출처 | 70% |
HellaSwag
| - | 정보 없음 |
HumanEval
| 14.28% 출처 | 정보 없음 |
MATH
| - | 82.2% |
GPQA
| 81.4% 출처 | 46.0% Diamond |
IFEval
| - | 정보 없음 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% 출처 | - |
AIME 2025 | 92.7% 출처 | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
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MathVista
| - | - |
모바일 앱 | - |