OpenAI o4-mini — это новейшая облегченная модель в серии o, разработанная для эффективного и мощного анализа текстовых и визуальных задач. Оптимизированная для скорости и производительности, она превосходно справляется с генерацией кода и анализом изображений, сохраняя баланс между задержкой и глубиной анализа. Модель поддерживает контекстное окно в 200 000 токенов с выводом до 100 000 токенов, что делает её подходящей для длительных и объемных взаимодействий. Она обрабатывает как текстовые, так и графические входные данные, выдавая текстовые результаты с расширенными аналитическими возможностями. Благодаря компактной архитектуре и универсальной производительности o4-mini идеально подходит для широкого спектра реальных приложений, требующих быстрого и экономически эффективного интеллекта.
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.
| o4-mini | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Веб-сайт
| ||
Провайдер
| ||
Чат
| ||
Дата выпуска
| ||
Модальности
| текст изображения | текст |
Поставщики API
| OpenAI API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Дата актуальности знаний
| - | 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
| fort | 86% 0-shot, CoT Источник |
MMLU-Pro
| - | 68.9% 5-shot, CoT Источник |
MMMU
| 81.6% Источник | Недоступно |
HellaSwag
| - | Недоступно |
HumanEval
| 14.28% Источник | 88.4% pass@1 Источник |
MATH
| - | 77% 0-shot, CoT Источник |
GPQA
| 81.4% Источник | 50.5% 0-shot, CoT Источник |
IFEval
| - | 92.1% Источник |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% Источник | - |
AIME 2025 | 92.7% Источник | - |
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.