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.
За пять месяцев с момента выпуска Qwen2-VL разработчики создали на его основе новые модели, предоставив ценные отзывы. Теперь Qwen2.5-VL предлагает улучшенные возможности, включая точный анализ изображений, текстов и диаграмм, а также локализацию объектов со структурированными выводами JSON. Он понимает длинные видео, определяет ключевые события и функционирует как агент, взаимодействующий с инструментами на компьютерах и телефонах. Архитектура модели включает динамическую обработку видео и оптимизированный кодировщик ViT для повышения скорости и точности.
| o4-mini | Qwen2.5-VL-32B | |
|---|---|---|
Веб-сайт
| ||
Провайдер
| ||
Чат
| ||
Дата выпуска
| ||
Модальности
| текст изображения | текст изображения видео |
Поставщики API
| OpenAI API | - |
Дата актуальности знаний
| - | Неизвестно |
Открытый исходный код
| Нет | Да (Источник) |
Стоимость ввода
| $1.10 за миллион токенов | $0 |
Стоимость вывода
| $4.40 за миллион токенов | $0 |
MMLU
| fort | 78.4% Источник |
MMLU-Pro
| - | 49.5% |
MMMU
| 81.6% Источник | 70% |
HellaSwag
| - | Недоступно |
HumanEval
| 14.28% Источник | Недоступно |
MATH
| - | 82.2% |
GPQA
| 81.4% Источник | 46.0% Diamond |
IFEval
| - | Недоступно |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% Источник | - |
AIME 2025 | 92.7% Источник | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Мобильное приложение | - | |
MathArena | ||
| Средний балл | 87% | - |
AIME 2025 Тест, основанный на задачах из конкурса по математике (American Invitational Mathematics Examination),предназначен для проверки математических навыков моделей. | 92% | - |
HMMT February 2025 Тест, основанный на задачах из Harvard-MIT Mathematics Tournament, февраль 2025 года, предназначен для проверки математических навыков моделей. | 83% | - |
BRUMO 2025 | 87% | - |
SMT 2025 Тест, основанный на задачах из Stanford Math Tournament, 2025 года, предназначен для проверки математических навыков моделей. | 89% | - |
CMIMC 2025 Тест, основанный на задачах из Canadian Mathematical Olympiad, 2025 года, предназначен для проверки математических навыков моделей. | 84% | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Чат-боты для мобильных приложений, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.