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。
Command R+是Cohere的尖端生成式AI模型，专为企业级性能设计，其中速度、安全性和输出质量至关重要。该模型能够在最小基础设施下高效运行，在能力和成本效益方面均优于GPT-4o和DeepSeek-V3等顶级模型。具备扩展的256K token上下文窗口（是大多数领先模型的两倍），擅长现代商业运营中必不可少的复杂多语言和基于代理的任务。尽管功能强大，但仅需两个GPU即可部署，具有高度可访问性。吞吐速度高达每秒156个token（比GPT-4o快约1.75倍），Command R+在保持准确性和深度的同时提供了卓越的效率。
| o4-mini | Command A | |
|---|---|---|
网站
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提供商
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聊天
| ||
发布日期
| ||
模态
| 文本 图像 | 文本 |
API提供商
| OpenAI API | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
知识截止日期
| - | - |
开源
| 否 | 是 |
输入定价
| $1.10 每百万token | $2.50 每百万token |
输出定价
| $4.40 每百万token | $10.00 每百万token |
MMLU
| fort | 85.5% 来源 |
MMLU-Pro
| - | 不可用 |
MMMU
| 81.6% 来源 | 不可用 |
HellaSwag
| - | 不可用 |
HumanEval
| 14.28% 来源 | 不可用 |
MATH
| - | 80% 来源 |
GPQA
| 81.4% 来源 | 50.8% 来源 |
IFEval
| - | 90.9% 来源 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% 来源 | - |
AIME 2025 | 92.7% 来源 | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
移动应用 | - |