OpenAI o4-mini is het nieuwste lichtgewicht model in de o-serie, ontworpen voor efficiënte en capabele redenering over tekst- en visuele taken. Geoptimaliseerd voor snelheid en prestaties, blinkt het uit in codegeneratie en beeldbegrip, terwijl het een balans behoudt tussen latentie en redeneerdiepte. Het model ondersteunt een contextvenster van 200.000 tokens met maximaal 100.000 uitvoertokens, wat het geschikt maakt voor uitgebreide interacties met hoge volumes. Het verwerkt zowel tekst- als beeldinvoer en produceert tekstuele uitvoer met geavanceerde redeneermogelijkheden. Met zijn compacte architectuur en veelzijdige prestaties is o4-mini ideaal voor een breed scala aan real-world toepassingen die snelle en kosteneffectieve intelligentie vereisen.
NVIDIA's Llama 3.1 Nemotron 70B is een krachtig taalmodel dat is geoptimaliseerd voor het leveren van nauwkeurige en informatieve antwoorden. Gebouwd op de Llama 3.1 70B-architectuur en verbeterd met Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF),behaalt het top prestaties in automatische alignementbenchmarks. Ontworpen voor toepassingen die hoge precisie vereisen bij het genereren van antwoorden en behulpzaamheid, is dit model geschikt voor een breed scala aan gebruikersvragen in meerdere domeinen.
| o4-mini | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Website
| ||
Aanbieder
| ||
Chat
| ||
Releasedatum
| ||
Modaliteiten
| tekst afbeeldingen | tekst |
API-Aanbieders
| OpenAI API | OpenRouter |
Kennisafsluitdatum
| - | - |
Open Source
| Nee | Ja |
Prijzen Invoer
| $1.10 per miljoen tokens | $0.35 per miljoen tokens |
Prijzen Uitvoer
| $4.40 per miljoen tokens | $0.40 per miljoen tokens |
MMLU
| fort | 85% 5-shot Bron |
MMLU-Pro
| - | Niet beschikbaar |
MMMU
| 81.6% Bron | Niet beschikbaar |
HellaSwag
| - | Niet beschikbaar |
HumanEval
| 14.28% Bron | 75% Bron |
MATH
| - | 71% Bron |
GPQA
| 81.4% Bron | Niet beschikbaar |
IFEval
| - | Niet beschikbaar |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% Bron | - |
AIME 2025 | 92.7% Bron | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobiele applicatie | - | |
MathArena | ||
| Gemiddelde score | 87% | - |
AIME 2025 Test gebaseerd op opgaven uit de wiskundewedstrijd (American Invitational Mathematics Examination),bedoeld om de wiskundige vaardigheden van modellen te testen. | 92% | - |
HMMT February 2025 Test gebaseerd op opgaven van het Harvard-MIT Mathematics Tournament, februari 2025, bedoeld om de wiskundige vaardigheden van modellen te testen. | 83% | - |
BRUMO 2025 | 87% | - |
SMT 2025 Test gebaseerd op opgaven van het Stanford Math Tournament, 2025, bedoeld om de wiskundige vaardigheden van modellen te testen. | 89% | - |
CMIMC 2025 Test gebaseerd op opgaven van de Canadian Mathematical Olympiad, 2025, bedoeld om de wiskundige vaardigheden van modellen te testen. | 84% | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobiele Chatbot-apps, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.