OpenAI o3-mini to szybki i ekonomiczny model rozumowania zaprojektowany do zastosowań STEM, zapewniający wysoką wydajność w nauce, matematyce i programowaniu. Wprowadzony na rynek w styczniu 2025 roku, zawiera kluczowe funkcje dla programistów, takie jak wywoływanie funkcji, strukturalne wyjścia i wiadomości dla deweloperów. Model oferuje trzy poziomy intensywności rozumowania—niski, średni i wysoki—umożliwiając użytkownikom optymalizację między głębszą analizą a szybszym czasem odpowiedzi. W przeciwieństwie do modelu o3, nie posiada zdolności wizualnych. Początkowo dostępny dla wybranych programistów na poziomach API 3-5, można go używać poprzez Chat Completions API, Assistants API i Batch API.
GPT-4.1, wprowadzony przez OpenAI 14 kwietnia 2025 roku, oferuje okno kontekstu o rozmiarze 1 miliona tokenów i obsługuje do 32 768 tokenów na żądanie. Wyróżnia się doskonałą wydajnością w zadaniach programistycznych, osiągając 54,6% w benchmarku SWE-Bench Verified i wykazując 10,5% poprawę względem GPT-4o w MultiChallenge pod względem wykonywania instrukcji. Dane modelu są aktualne do czerwca 2024. Cena wynosi 2,00 $ za milion tokenów wejściowych i 8,00 $ za milion tokenów wyjściowych, z 75% zniżką dla buforowanych danych wejściowych, co czyni go wysoce opłacalnym dla powtarzających się zapytań.
| o3-mini | GPT-4.1 | |
|---|---|---|
Strona internetowa
| ||
Dostawca
| ||
Czat
| ||
Data wydania
| ||
Modalności
| tekst | tekst obrazy |
Dostawcy API
| OpenAI API | OpenAI API |
Data ostatniej aktualizacji wiedzy
| Nieznane | - |
Open Source
| Nie | Nie |
Cena za wejście
| $1.10 za milion tokenów | $2.00 za milion tokenów |
Cena za wyjście
| $4.40 za milion tokenów | $8.00 za milion tokenów |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort Źródło | 90.2% pass@1 Źródło |
MMLU-Pro
| Niedostępne | - |
MMMU
| Niedostępne | 74.8% Źródło |
HellaSwag
| Niedostępne | - |
HumanEval
| Niedostępne | - |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort Źródło | - |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort Źródło | 66.3% Diamond Źródło |
IFEval
| Niedostępne | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 48.1% Źródło |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 87.3% pass@1 Źródło |
MathVista
| - | - |
Aplikacja mobilna |
Compare AI. Test. Benchmarks. Chatboty mobilne, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.