O

O4 Mini (high)

o4-miniはOpenAIが最新で開発した小型のoシリーズモデルで、高速かつ効率的な推論に最適化されており、コーディングやビジュアルタスクで非常に高い性能を発揮します。o3よりも高速で、費用対効果も高いです。
インテリジェンス(比較的強い)
速度(中程度)
入力サポートモダリティ
はい
推論モデルかどうか
200,000
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
¥7.92 /M tokens
入力
¥31.68 /M tokens
出力
¥13.86 /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
200.00k 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
115
リリース日
2025-04-16
応答速度
129.36,507 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
6983
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
6348
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
83.2
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
78.4
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
17.5
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
80.4
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
46.5
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
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
98.9
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
94
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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