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.
OpenAI tarafından 14 Nisan 2025'te piyasaya sürülen GPT-4.1, 1 milyon token bağlam penceresi sunar ve istek başına 32.768 token'a kadar çıktı desteği sağlar. Kodlama görevlerinde olağanüstü performans göstererek SWE-Bench Verified ölçütünde %54,6 başarı elde etmiş ve MultiChallenge'da GPT-4o'ya kıyasla talimat takip etmede %10,5 iyileşme sağlamıştır. Modelin bilgi kesim tarihi Haziran 2024 olarak belirlenmiştir. Fiyatlandırma, milyon giriş token başına 2,00$ ve milyon çıkış token başına 8,00$ olarak belirlenmiş olup, önbelleğe alınmış girdiler için %75 indirim uygulanarak tekrar eden sorgular için oldukça maliyet etkin hale getirilmiştir.
| o4-mini | GPT-4.1 | |
|---|---|---|
Web Sitesi
| ||
Sağlayıcı
| ||
Sohbet
| ||
Yayın Tarihi
| ||
Modallikler
| metin görseller | metin görseller |
API Sağlayıcıları
| OpenAI API | OpenAI API |
Bilgi Kesim Tarihi
| - | - |
Açık Kaynak
| Hayır | Hayır |
Fiyatlandırma Girdisi
| $1.10 milyon belirteç başına | $2.00 milyon belirteç başına |
Fiyatlandırma Çıktısı
| $4.40 milyon belirteç başına | $8.00 milyon belirteç başına |
MMLU
| fort | 90.2% pass@1 Kaynak |
MMLU-Pro
| - | - |
MMMU
| 81.6% Kaynak | 74.8% Kaynak |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| 14.28% Kaynak | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 81.4% Kaynak | 66.3% Diamond Kaynak |
IFEval
| - | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% Kaynak | 48.1% Kaynak |
AIME 2025 | 92.7% Kaynak | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 87.3% pass@1 Kaynak |
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.