OpenAI o3 to najbardziej zaawansowany model rozumowania od OpenAI, stworzony specjalnie do obsługi złożonych zadań wymagających wysokiej sprawności poznawczej. Wprowadzony w kwietniu 2025 roku, zapewnia wyjątkową wydajność w inżynierii oprogramowania, matematyce i rozwiązywaniu problemów naukowych. Model wprowadza trzy poziomy wysiłku rozumowania — niski, średni i wysoki — pozwalając użytkownikom zrównoważyć opóźnienie i głębię rozumowania w zależności od złożoności zadania. o3 obsługuje niezbędne narzędzia dla deweloperów, w tym wywoływanie funkcji, strukturalne wyniki i komunikaty na poziomie systemu. Dzięki wbudowanym możliwościom wizyjnym o3 może interpretować i analizować obrazy, co czyni go odpowiednim do zastosowań multimodalnych. Jest dostępny przez Chat Completions API, Assistants API i Batch API, umożliwiając elastyczną integrację z przepływami pracy przedsiębiorstw i badań.
Llama 3.1 Nemotron 70B firmy NVIDIA to potężny model językowy zoptymalizowany do dostarczania dokładnych i informacyjnych odpowiedzi. Zbudowany na architekturze Llama 3.1 70B i ulepszony dzięki uczeniu przez wzmacnianie z ludzkimi opiniami (RLHF),osiąga najlepsze wyniki w benchmarkach automatycznego dostosowania. Zaprojektowany dla aplikacji wymagających wysokiej precyzji w generowaniu odpowiedzi i użyteczności, ten model jest idealny dla szerokiego zakresu zapytań użytkowników w wielu dziedzinach.
| o3 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Strona internetowa
| ||
Dostawca
| ||
Czat
| ||
Data wydania
| ||
Modalności
| tekst obrazy | tekst |
Dostawcy API
| OpenAI API | OpenRouter |
Data ostatniej aktualizacji wiedzy
| - | - |
Open Source
| Nie | Tak |
Cena za wejście
| $10.00 za milion tokenów | $0.35 za milion tokenów |
Cena za wyjście
| $40.00 za milion tokenów | $0.40 za milion tokenów |
MMLU
| 82.9% Źródło | 85% 5-shot Źródło |
MMLU-Pro
| - | Niedostępne |
MMMU
| - | Niedostępne |
HellaSwag
| - | Niedostępne |
HumanEval
| - | 75% Źródło |
MATH
| - | 71% Źródło |
GPQA
| 83.3% Diamond, no tools Źródło | Niedostępne |
IFEval
| - | Niedostępne |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 91.6% Źródło | - |
AIME 2025 | 88.9% Źródło | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplikacja mobilna | - | |
MathArena | ||
| Średni wynik | 86% | - |
AIME 2025 Test oparty na zadaniach z konkursu matematycznego (American Invitational Mathematics Examination),mający na celu sprawdzenie umiejętności matematycznych modeli. | 89% | - |
HMMT February 2025 Test oparty na zadaniach z Harvard-MIT Mathematics Tournament, luty 2025, mający na celu sprawdzenie umiejętności matematycznych modeli. | 78% | - |
BRUMO 2025 | 96% | - |
SMT 2025 Test oparty na zadaniach z Stanford Math Tournament, 2025, mający na celu sprawdzenie umiejętności matematycznych modeli. | 88% | - |
CMIMC 2025 Test oparty na zadaniach z Canadian Mathematical Olympiad, 2025, mający na celu sprawdzenie umiejętności matematycznych modeli. | 78% | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Chatboty mobilne, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.