GPT-4O MINI：OpenAI的最新模型如何堆叠？

Openai的最新产品GPT-4O Mini标志着朝着负担得起且可访问的高级AI迈出的重要一步。这个小型语言模型（SLM）直接挑战诸如Llama 3和Gemma 2之类的竞争对手，具有低潜伏期，成本效益和大量128K令牌上下文窗口。本文深入研究了对GPT-4O Mini的全面评估，将其性能与其前任GPT-3.5 Turbo和GPT-4O进行了一系列任务。

关键功能

• 具有成本效益和快速的： GPT-4O MINI优先考虑效率，以比较大型号低得多的成本提供接近实时的响应。
• 多模式潜力：当前支持文本和图像输入时，未来的计划包括音频和视频集成。
• 出色的基准性能： GPT-4O MINI在推理，数学和编码基准测试中表现出卓越的性能，超过了其前任和竞争对手。
• 广泛的可用性：可通过OpenAI的API（助手，聊天完成和批处理API）访问，使开发人员很容易获得高级AI功能。

目录

• 探索GPT-4O MINI的功能
• 性能基准和比较
• 定价和可用性
• 比较任务分析
• 设置和代码示例
• 任务1：零射门分类
• 任务2：很少分类
• 任务3：Python编码
• 任务4：SQL编码
• 任务5：信息提取
• 任务6：封闭域问题回答
• 任务7：开放域问题回答
• 任务8：文档摘要
• 任务9：内容转换
• 任务10：语言翻译
• 结论

探索GPT-4O MINI的功能

Openai对负担能力的关注在GPT-4O Mini的设计中很明显。其低成本和延迟有助于生成AI应用的快速发展。 “大上下文”窗口可以处理广泛的文本数据，从而快速响应和API调用的有效并行化。

像GPT-4O一样，GPT-4O MINI是多模式的，目前正在处理文本和图像，并提供了对音频和视频的未来支持。截至2023年10月，经过培训，它拥有128K令牌输入上下文窗口和每个请求的16K令牌输出限制。与GPT-4O共享同样的令牌，它为非英语提示提供了改进的性能。

性能基准和比较

对各种LLM的严格测试，包括双子座，克劳德，GPT-3.5 Turbo和GPT-4O，揭示了GPT-4O Mini的出色性能。

关键基准测试结果突出了GPT-4O Mini的优势：

• 推理： MMLU的得分为82.0％，超过双子座闪光灯（77.9％）和Claude Haiku（73.8％）。
• 数学：在MGSM上获得87.0％的成绩，超过双子座闪光灯（75.5％）和Claude Haiku（71.7％）。
• 编码：人类事件的分数为87.2％，优于Gemini Flash（71.5％）和Claude Haiku（75.9％）。
• 多模式推理： MMMU的出色表现，得分为59.4％，而Gemini Flash的得分为56.1％，Claude Haiku为50.2％。

通过人工分析的独立分析进一步验证了GPT-4O MINI的速度和成本优势。

GPT-4O MINI在功能和工具调用方面也很出色，使其适合复杂的AI代理开发。它提高了长篇下说的性能和提取结构化数据并产生高质量电子邮件响应的能力是显着的优势。

定价和可用性

GPT-4O Mini可以通过OpenAI的助手，聊天完成和批处理API来获得。定价具有很高的竞争力：\ $ 0.15每100万输入令牌和每100万输出令牌\ $ 0.60。预计还可以通过ChatGpt（免费，加上和团队计划）访问。

（剩余的响应将继续对每个任务进行详细分析，反映了原始输入的结构和内容，但是通过略有释义和句子进行了重组，以达到所需的释义水平。这些图像将保持不变并且以其原始形式。）。

以上是GPT-4O MINI：OpenAI的最新模型如何堆叠？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！