OpenAI o3-mini, STEM uygulamaları için tasarlanmış yüksek hızlı ve maliyet etkin bir akıl yürütme modelidir; bilim, matematik ve kodlama alanlarında güçlü performans sergiler. Ocak 2025’te piyasaya sürülen model, fonksiyon çağrısı, yapılandırılmış çıktılar ve geliştirici mesajları gibi temel geliştirici özelliklerini içerir. Kullanıcılar, düşük, orta ve yüksek düzeyde akıl yürütme yoğunluğu arasında seçim yaparak yanıt süresi ile derin analiz arasında denge kurabilir. Görsel yeteneklere sahip olmayan bu model, başlangıçta yalnızca seviye 3-5 API geliştiricilerine sunulmuştur ve Chat Completions API, Assistants API ve Batch API aracılığıyla erişilebilir.
OpenAI o4-mini, o-serisinin en yeni hafif modeli olup, metin ve görsel görevlerde verimli ve yetenekli akıl yürütme için tasarlanmıştır. Hız ve performans açısından optimize edilmiş olup, kod üretimi ve görsel tabanlı anlayışta üstün başarı gösterirken gecikme süresi ile akıl yürütme derinliği arasında dengeli bir yapı sunar. Model, 200.000 token bağlam penceresini ve 100.000'e kadar çıktı token desteğini sağlayarak uzun ve yüksek hacimli etkileşimler için uygundur. Hem metin hem de görsel girdileri işleyerek gelişmiş akıl yürütme yetenekleriyle metinsel çıktılar üretir. Kompakt mimarisi ve çok yönlü performansı ile o4-mini, hızlı ve maliyet açısından verimli zekâ gerektiren geniş çaplı gerçek dünya uygulamaları için idealdir.
| o3-mini | o4-mini | |
|---|---|---|
Web Sitesi
| ||
Sağlayıcı
| ||
Sohbet
| ||
Yayın Tarihi
| ||
Modallikler
| metin | metin görseller |
API Sağlayıcıları
| OpenAI API | OpenAI API |
Bilgi Kesim Tarihi
| Bilinmiyor | - |
Açık Kaynak
| Hayır | Hayır |
Fiyatlandırma Girdisi
| $1.10 milyon belirteç başına | $1.10 milyon belirteç başına |
Fiyatlandırma Çıktısı
| $4.40 milyon belirteç başına | $4.40 milyon belirteç başına |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort Kaynak | fort |
MMLU-Pro
| Mevcut değil | - |
MMMU
| Mevcut değil | 81.6% Kaynak |
HellaSwag
| Mevcut değil | - |
HumanEval
| Mevcut değil | 14.28% Kaynak |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort Kaynak | - |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort Kaynak | 81.4% Kaynak |
IFEval
| Mevcut değil | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 93.4% Kaynak |
AIME 2025 | - | 92.7% Kaynak |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobil Uygulama |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobil Uygulamalar Sohbet Botları, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.