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.
LLaMA 4 Scout to model o 17 miliardach parametrów wykorzystujący architekturę Mixture-of-Experts z 16 aktywnymi ekspertami, co czyni go czołowym modelem multimodalnym w swojej kategorii. Regularnie przewyższa konkurentów takich jak Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite i Mistral 3.1 w różnych zadaniach testowych. Pomimo swojej wydajności, LLaMA 4 Scout jest wyjątkowo efektywny — może działać na pojedynczym GPU NVIDIA H100 z kwantyzacją Int4. Dodatkowo oferuje wiodące w branży okno kontekstowe o długości 10 milionów tokenów i jest natywnie multimodalny, umożliwiając płynne przetwarzanie tekstu, obrazów i wideo w zaawansowanych zastosowaniach rzeczywistych.
| o3-mini | Llama 4 Scout | |
|---|---|---|
Strona internetowa
| ||
Dostawca
| ||
Czat
| ||
Data wydania
| ||
Modalności
| tekst | tekst obrazy wideo |
Dostawcy API
| OpenAI API | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra |
Data ostatniej aktualizacji wiedzy
| Nieznane | 2025-04 |
Open Source
| Nie | Tak (Źródło) |
Cena za wejście
| $1.10 za milion tokenów | Niedostępne |
Cena za wyjście
| $4.40 za milion tokenów | Niedostępne |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort Źródło | Niedostępne |
MMLU-Pro
| Niedostępne | 74.3% Reasoning & Knowledge Źródło |
MMMU
| Niedostępne | 69.4% Image Reasoning Źródło |
HellaSwag
| Niedostępne | Niedostępne |
HumanEval
| Niedostępne | Niedostępne |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort Źródło | Niedostępne |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort Źródło | 57.2% Diamond Źródło |
IFEval
| Niedostępne | Niedostępne |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplikacja mobilna | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Chatboty mobilne, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.