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。
NVIDIA的Llama 3.1 Nemotron 70B是专为提供准确信息优化的强大语言模型。基于Llama 3.1 70B架构，通过人类反馈强化学习(RLHF)增强，在自动对齐基准测试中表现顶尖。针对需要高精度响应生成的应用设计，适用于跨领域的多样化用户查询。
| o4-mini | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
网站
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提供商
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聊天
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发布日期
| ||
模态
| 文本 图像 | 文本 |
API提供商
| OpenAI API | OpenRouter |
知识截止日期
| - | - |
开源
| 否 | 是 |
输入定价
| $1.10 每百万token | $0.35 每百万token |
输出定价
| $4.40 每百万token | $0.40 每百万token |
MMLU
| fort | 85% 5-shot 来源 |
MMLU-Pro
| - | 不可用 |
MMMU
| 81.6% 来源 | 不可用 |
HellaSwag
| - | 不可用 |
HumanEval
| 14.28% 来源 | 75% 来源 |
MATH
| - | 71% 来源 |
GPQA
| 81.4% 来源 | 不可用 |
IFEval
| - | 不可用 |
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 | - |