OpenAI o3-mini — это высокоскоростная и экономичная модель логического мышления, разработанная для STEM-приложений, обладающая высокой производительностью в науке, математике и программировании. Выпущенная в январе 2025 года, она включает ключевые функции для разработчиков, такие как вызовы функций, структурированные выходные данные и сообщения разработчиков. Модель предлагает три уровня глубины анализа—низкий, средний и высокий—что позволяет пользователям находить баланс между детальным разбором и скоростью отклика. В отличие от модели o3, она не поддерживает обработку изображений. Изначально доступна избранным разработчикам на уровнях использования API 3-5 и может быть использована через Chat Completions API, Assistants API и Batch API.
Llama 3.3 70B Instruct, созданная Meta, — это многоязычная крупная языковая модель, специально доработанная для задач на основе инструкций и оптимизированная для разговорных приложений. Она способна обрабатывать и генерировать текст на нескольких языках, поддерживая контекстное окно до 128 000 токенов. Запущенная 6 декабря 2024 года, модель превосходит многие open-source и проприетарные чат-модели в различных отраслевых тестах. Она использует Grouped-Query Attention (GQA) для улучшения масштабируемости и обучена на разнообразном наборе данных, содержащем более 15 триллионов токенов из общедоступных источников. Знания модели актуальны на декабрь 2023 года.
| o3-mini | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Веб-сайт
| ||
Провайдер
| ||
Чат
| ||
Дата выпуска
| ||
Модальности
| текст | текст |
Поставщики API
| OpenAI API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Дата актуальности знаний
| Неизвестно | 12.2024 |
Открытый исходный код
| Нет | Да |
Стоимость ввода
| $1.10 за миллион токенов | $0.23 за миллион токенов |
Стоимость вывода
| $4.40 за миллион токенов | $0.40 за миллион токенов |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort Источник | 86% 0-shot, CoT Источник |
MMLU-Pro
| Недоступно | 68.9% 5-shot, CoT Источник |
MMMU
| Недоступно | Недоступно |
HellaSwag
| Недоступно | Недоступно |
HumanEval
| Недоступно | 88.4% pass@1 Источник |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort Источник | 77% 0-shot, CoT Источник |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort Источник | 50.5% 0-shot, CoT Источник |
IFEval
| Недоступно | 92.1% Источник |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Мобильное приложение | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Чат-боты для мобильных приложений, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.