OpenAI a présenté o4-mini, un nouveau modèle de raisonnement à petite échelle optimisé pour la vitesse et l'abordabilité tout en prenant en charge des outils tels que Python, la navigation web et les entrées d'images. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 200 000 tokens et offre une réduction de coût d'environ 10 fois par rapport au modèle o3.
- Le prix est fixé à 1,10 $ par million de tokens d'entrée et 4,40 $ par million de tokens de sortie.
- Une configuration appelée o4-mini-high augmente l'effort d'inférence pour une qualité supérieure sur des tâches complexes.
- Les benchmarks montrent que o4-mini surpasse o3 sur AIME 2024 (93,4 % contre 91,6 %) et Codeforces (ELO 2719 contre 2706).
- Il est légèrement inférieur à o3 sur SWE-Bench Verified (68,1 % contre 69,1 %) et MMMU (81,6 % contre 82,9 %).
Le modèle offre des performances comparables à celles de modèles plus grands comme o3, mais à un coût nettement inférieur, ce qui le rend adapté aux tâches de raisonnement augmentées par des outils.