Übersicht
OpenAI o3-mini ist das "kleine" Reasoning-Modell aus der o3-Familie. Trotz der Bezeichnung "mini" ist davon auszugehen, dass es sich um ein großes Decoder-Transformer Sprachmodell handelt, das jedoch weniger Parameter besitzt, als die anderen o3 Modelle. o3-mini ist der Nachfolger von o1-mini. In ChatGPT kann man zwischen o3-mini (high) und o3-mini (medium) wählen, um die Höhe der Rechenleistung für Test-Time-Compute zu bestimmen. Per API lässt sich auch die niedrigste Reasoning-Stufe (low) abrufen.
Websuche
JaKann das Modell auf relevante Informationen aus dem Web zugreifen?
Multimodalität
JaKann das Modell verschiedene Medienarten verarbeiten?
Finetuning
JaKann das Modell finetuned werden?
Performance
OpenAI o3-mini Benchmark Übersicht
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Technische Details
Architektur
Architektur-Typ | Transformer, Decoder-only |
Input Kontextlänge | 200k Token |
Output Kontextlänge | 100k Token |
Inferenzoptimierung | Unbekannt |
Trainingsmethode | Unsupervised Pretraining, Supervised Fine-Tuning, Reinforcement Learning, Reinforcement Learning from Human Feedback |
Tokenizer & Attention
Tokenizer Modell | tiktoken |
BOS Token | |
EOS Token | <|endoftext|> |
Padding Token | |
Attention Heads | N/A |
KV Heads | N/A |
Quantisierung | Keine |
Vor- & Nachteile
Vorteile
Zugriff auf Daten aus dem Internet
Im Gegensatz zu OpenAI o1 kann o3-mini auf Daten aus dem Internet zurückgreifen.
Sehr gute Benchmark Ergebnisse
In 02/2025 gehört o3-mini zu den besten SOTA-Modellen auf dem Markt.
Wahl zwischen Reasoning-Effort
Über o3-mini (high) und o3-mini lässt sich beeinflussen, wie viele Chain-of-Thought Token in die Zwischenberechnung fließen sollen.
Reduzierte Kosten
Im Gegensatz zur Vorgänger-Familie OpenAI-o1 ist o3-mini deutlich günstiger.
Multomodalität
o3-mini kann Bilder verarbeiten und Spracheingaben verarbeiten.
Nachteile
Nicht die günstigste Option
DeepSeek-R1 erreicht vergleichbare Benchmark-Results und kostet nur ca. 50 % so viel wie OpenAI o3-mini