o3-mini

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 4 Scout

LLaMA 4 Scout — это модель с 17 миллиардами параметров, использующая архитектуру Mixture-of-Experts с 16 активными экспертами, что делает её лидером среди мультимодальных моделей в своей категории. Она стабильно превосходит конкурентов, таких как Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite и Mistral 3.1, по широкому кругу тестов. Несмотря на свою мощность, LLaMA 4 Scout отличается высокой эффективностью — может работать на одной видеокарте NVIDIA H100 с квантованием Int4. Также она поддерживает контекстное окно на 10 миллионов токенов — лучший показатель в отрасли, и является нативно мультимодальной, обрабатывая текст, изображения и видео для сложных реальных приложений.

o3-miniLlama 4 Scout
Веб-сайт ?
Провайдер ?
Чат ?
Дата выпуска ?
Модальности ?
текст ?
текст ?
изображения ?
видео ?
Поставщики API ?
OpenAI API
Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra
Дата актуальности знаний ?
Неизвестно
2025-04
Открытый исходный код ?
Нет
Стоимость ввода ?
$1.10 за миллион токенов
Недоступно
Стоимость вывода ?
$4.40 за миллион токенов
Недоступно
MMLU ?
86.9%
pass@1, high effort
Источник
Недоступно
MMLU-Pro ?
Недоступно
74.3%
Reasoning & Knowledge
Источник
MMMU ?
Недоступно
69.4%
Image Reasoning
Источник
HellaSwag ?
Недоступно
Недоступно
HumanEval ?
Недоступно
Недоступно
MATH ?
97.9%
pass@1, high effort
Источник
Недоступно
GPQA ?
79.7%
0-shot, high effort
Источник
57.2%
Diamond
Источник
IFEval ?
Недоступно
Недоступно
SimpleQA ?
-
-
AIME 2024
-
-
AIME 2025
-
-
Aider Polyglot ?
-
-
LiveCodeBench v5 ?
-
-
Global MMLU (Lite) ?
-
-
MathVista ?
-
-
Мобильное приложение
-

Сравнение LLM

Добавить комментарий


10%
Наш сайт использует cookies

Этот сайт использует файлы cookie. Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с их использованием.