o3

OpenAI o3 — это самая продвинутая аналитическая модель от OpenAI, созданная специально для решения сложных задач с высокими когнитивными требованиями. Выпущенная в апреле 2025 года, она демонстрирует исключительную производительность в разработке программного обеспечения, математике и научном решении проблем. Модель предлагает три уровня аналитической нагрузки — низкий, средний и высокий — позволяя пользователям балансировать между задержкой и глубиной анализа в зависимости от сложности задачи. o3 поддерживает ключевые инструменты для разработчиков, включая вызов функций, структурированные выводы и системные сообщения. Благодаря встроенным визуальным возможностям o3 может интерпретировать и анализировать изображения, что делает его пригодным для мультимодальных приложений. Доступен через Chat Completions API, Assistants API и Batch API для гибкой интеграции в корпоративные и исследовательские процессы.

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.

o3o3-mini
Веб-сайт ?
Провайдер ?
Чат ?
Дата выпуска ?
Модальности ?
текст ?
изображения ?
текст ?
Поставщики API ?
OpenAI API
OpenAI API
Дата актуальности знаний ?
-
Неизвестно
Открытый исходный код ?
Нет
Нет
Стоимость ввода ?
$10.00 за миллион токенов
$1.10 за миллион токенов
Стоимость вывода ?
$40.00 за миллион токенов
$4.40 за миллион токенов
MMLU ?
82.9%
Источник
86.9%
pass@1, high effort
Источник
MMLU-Pro ?
-
Недоступно
MMMU ?
-
Недоступно
HellaSwag ?
-
Недоступно
HumanEval ?
-
Недоступно
MATH ?
-
97.9%
pass@1, high effort
Источник
GPQA ?
83.3%
Diamond, no tools
Источник
79.7%
0-shot, high effort
Источник
IFEval ?
-
Недоступно
SimpleQA ?
-
-
AIME 2024
91.6%
Источник
-
AIME 2025
88.9%
Источник
-
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.