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GPT 4o Realtime (Dec '24)

GPT - 4o(ここでの'o'は'omni'を表します)は、多機能のAIモデルです。このモデルは、テキスト、音声、画像、ビデオの入力を受け付け、テキスト、音声、画像の出力を生成することができます。テキストとコードの処理における性能は、GPT - 4 Turboと同等ですが、非英語言語、視覚理解、音声理解の分野では向上しています。
インテリジェンス(弱い)
速度(遅い)
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
16,384
最大出力トークン
-
知識カットオフ

価格設定

¥18 /M tokens
入力
¥72 /M tokens
出力
- /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

GPT-5‑pro
gpt‑oss‑120b
GPT-4.1 mini
¥0.4

基本パラメータ

GPT-4o Realtime (Dec '24)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
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
132
リリース日
2024-12-17
応答速度
0 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はGPT-4o Realtime (Dec '24)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
-
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
-
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
74.7
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
46
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
-
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
-
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
-
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
-
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
74.7
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
-
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
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