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.
Gemini 2.0 Flash Thinking, düşünme sürecini görünür kılarak performans ve açıklanabilirliği artırmak üzere tasarlanmış gelişmiş bir akıl yürütme modelidir. Karmaşık problem çözme, kodlama zorlukları ve matematiksel akıl yürütmede adım adım çözümler sunarak üstün performans sağlar. Ayrıntılı açıklama ve mantıksal analiz gerektiren görevler için optimize edilmiştir; ayrıca kod yürütme ve Google Arama gibi yerel araç entegrasyonlarına sahiptir.
| o4-mini | Gemini 2.0 Flash Thinking | |
|---|---|---|
Web Sitesi
| ||
Sağlayıcı
| ||
Sohbet
| ||
Yayın Tarihi
| ||
Modallikler
| metin görseller | metin görseller |
API Sağlayıcıları
| OpenAI API | Google AI Studio, Vertex AI, Gemini API |
Bilgi Kesim Tarihi
| - | 04.2024 |
Açık Kaynak
| Hayır | Hayır |
Fiyatlandırma Girdisi
| $1.10 milyon belirteç başına | Mevcut değil |
Fiyatlandırma Çıktısı
| $4.40 milyon belirteç başına | Mevcut değil |
MMLU
| fort | Mevcut değil |
MMLU-Pro
| - | Mevcut değil |
MMMU
| 81.6% Kaynak | 75.4% Kaynak |
HellaSwag
| - | Mevcut değil |
HumanEval
| 14.28% Kaynak | Mevcut değil |
MATH
| - | Mevcut değil |
GPQA
| 81.4% Kaynak | 74.2% Diamond Science 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 | ||
MathArena | ||
| Ortalama puan | 87% | - |
AIME 2025 American Invitational Mathematics Examination sorularına dayalı test, modellerin matematik becerilerini değerlendirmek amacıyla hazırlanmıştır. | 92% | - |
HMMT February 2025 Şubat 2025 Harvard-MIT Mathematics Tournament sorularına dayalı test, modellerin matematik becerilerini değerlendirmek amacıyla hazırlanmıştır. | 83% | - |
BRUMO 2025 | 87% | - |
SMT 2025 2025 Stanford Math Tournament sorularına dayalı test, modellerin matematik becerilerini değerlendirmek amacıyla hazırlanmıştır. | 89% | - |
CMIMC 2025 2025 Canadian Mathematical Olympiad sorularına dayalı test, modellerin matematik becerilerini değerlendirmek amacıyla hazırlanmıştır. | 84% | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobil Uygulamalar Sohbet Botları, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.