
OpenAI o4-mini是o系列中最新的轻量级模型,专为高效处理文本和视觉任务而设计。优化了速度和性能,擅长代码生成和基于图像的理解,同时保持延迟和推理深度之间的平衡。该模型支持20万令牌的上下文窗口,最多可输出10万令牌,适合长时间、高容量的交互。它能处理文本和图像输入,生成具有高级推理能力的文本输出。凭借其紧凑的架构和多功能性能,o4-mini是各种需要快速、经济高效智能的现实应用的理想选择。
| Gemini 3 Pro | o4-mini | |
|---|---|---|
网站
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提供商
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聊天
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发布日期
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模态
| 文本 图像 语音 视频 | 文本 图像 |
API提供商
| Google AI Studio, Vertex AI, Gemini app | OpenAI API |
知识截止日期
| 2025-01 | - |
开源
| 否 | 否 |
输入定价
| $2 每百万token | $1.10 每百万token |
输出定价
| $12 每百万token | $4.40 每百万token |
MMLU
| - | fort |
MMLU-Pro
| - | - |
MMMU
| 81% Pro 来源 | 81.6% 来源 |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | 14.28% 来源 |
MATH
| - | - |
GPQA
| 91.9% Diamond, Scientific knowledge, No tools 来源 | 81.4% 来源 |
IFEval
| - | - |
SimpleQA
| 72.1% Parametric knowledge 来源 | - |
AIME 2024 | - | 93.4% 来源 |
AIME 2025 | 95% 来源 | 92.7% 来源 |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
移动应用 | ||
MathArena | ||
| 平均分数 | - | 87% |
AIME 2025 基于美国邀请数学考试(American Invitational Mathematics Examination)题目的测试,旨在检验模型的数学能力。 | - | 92% |
HMMT February 2025 基于2025年2月哈佛-MIT数学竞赛题目的测试,旨在检验模型的数学能力。 | - | 83% |
BRUMO 2025 | - | 87% |
SMT 2025 基于2025年斯坦福数学竞赛题目的测试,旨在检验模型的数学能力。 | - | 89% |
CMIMC 2025 基于2025年加拿大数学奥林匹克竞赛题目的测试,旨在检验模型的数学能力。 | - | 84% |