O3
O3
OpenAIの最も強力な推論モデルです。o3は、あらゆる分野で優れた性能を発揮する強力なモデルです。数学、科学、コーディング、視覚推論タスクに新たな基準を設定します。また、技術的な文章作成や指示の遵守にも長けています。テキスト、コード、画像を含む多段階の問題分析に使用してください。
インテリジェンス(比較的強い)
速度(比較的速い)
入力サポートモダリティ
はい
推論モデルかどうか
128,000
コンテキストウィンドウ
100,000
最大出力トークン
2024-05-31
知識カットオフ
価格設定
¥72 /M tokens
入力
¥288 /M tokens
出力
¥126 /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
GPT-4.1
¥2
GPT-4.1 mini
¥0.4
GPT-4.1 nano
¥0.1
基本パラメータ
GPT-4.1技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
128.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
2024-05-31
オープンソースカテゴリ
Proprietary
マルチモーダルサポート
テキスト、画像
スループット
50
リリース日
2025-04-16
応答速度
177.6,615 tokens/s
ベンチマークスコア
以下はclaude-monetの様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
6683
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
4715
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
-
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
85.3
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
82.7
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
20
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
53.3
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
41
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
99.1
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
99.2
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
90.3
高難度の数学競技問題(特にAIMEレベル)を解決するAIモデルの能力を測定する指標
おすすめAIモデル
Gemini 1.0 Pro
google

¥3.6
入力トークン/百万
¥10.8
出力トークン/百万
33k
コンテキスト長
GPT 4
openai

¥216
入力トークン/百万
¥432
出力トークン/百万
8192
コンテキスト長
Qwen2.5 Coder Instruct 32B
alibaba

¥0.65
入力トークン/百万
¥0.65
出力トークン/百万
131k
コンテキスト長
Gemini 1.5 Flash 8B
google

¥0.58
入力トークン/百万
¥2.16
出力トークン/百万
1M
コンテキスト長
Gemini 1.5 Pro (May '24)
google

¥18
入力トークン/百万
¥72
出力トークン/百万
2M
コンテキスト長
Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)
meta

¥0.43
入力トークン/百万
¥0.43
出力トークン/百万
128k
コンテキスト長
Gemini 2.0 Flash (experimental)
google

¥0.72
入力トークン/百万
¥5.04
出力トークン/百万
1M
コンテキスト長
O1 Preview
openai

¥108
入力トークン/百万
¥432
出力トークン/百万
128k
コンテキスト長