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OpenAI

o4-mini-deep-research-2025-06-26

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··

o4-mini-deep-research-2025-06-26 est un modèle de langage axé sur le raisonnement développé par OpenAI, faisant partie de la série o de l'organisation qui privilégie le calcul étendu au moment de l'inférence. Ce modèle applique des stratégies de raisonnement en chaîne pour générer des réponses plus réfléchies, particulièrement pour les tâches nécessitant une logique en plusieurs étapes, une synthèse de recherche ou une résolution de problèmes complexes. La désignation "deep-research" indique une spécialisation dans les flux de travail analytiques où le modèle peut explorer plusieurs chemins de raisonnement avant d'arriver à des conclusions. Techniquement, o4-mini-deep-research appartient à la catégorie "mini" au sein de la famille o4, le positionnant comme une variante plus efficiente optimisée pour la rapidité et la consommation de ressources tout en conservant les capacités de raisonnement essentielles. La taille exacte de la fenêtre de contexte n'a pas été divulguée publiquement, bien que les modèles de cette série prennent généralement en charge des longueurs d'entrée étendues pour accommoder les tâches de recherche et l'analyse longue. Il emploie des capacités standard de génération de texte sans support multimodal natif, se concentrant sur le raisonnement textuel plutôt que sur l'image ou l'exécution de code. Au sein de la gamme de modèles OpenAI, o4-mini-deep-research se situe entre les modèles conversationnels généralistes et les systèmes de raisonnement plus larges et plus intensifs en calcul. Il est conçu pour les cas d'usage où la précision et la cohérence logique priment sur la vitesse brute, comme l'analyse de rapports techniques, l'évaluation d'hypothèses ou l'extraction d'informations structurées. La date de sortie de juin 2026 suggère des améliorations itératives par rapport aux modèles antérieurs de la série o, bien que les changements architecturaux spécifiques n'aient pas été détaillés publiquement. Ce modèle sert les utilisateurs qui requièrent une profondeur de raisonnement sans la latence ou le surcoût des variantes o4 complètes.

o4-mini-deep-research-2025-06-26 incarne l'approche d'OpenAI pour démocratiser le raisonnement approfondi : un modèle compact qui prend le temps de réfléchir avant de répondre, spécialement conçu pour les tâches analytiques exigeant plusieurs étapes logiques.

Synthèse Tokonomix
Section 01

Historique des tarifs

Tarifs directs du fournisseur par million de tokens, plus une estimation du coût d'une conversation typique.

💰
Tarifs API — o4-mini-deep-research-2025-06-26
$2.00 par 1M de tokens d'entrée
$8.00 par 1M de tokens de sortie
≈ $0.0028 par conversation typique (800 tokens)
Prix entrée vs sortie (par 1M de tokens)
par 1M de tokens d'entrée$2.00
par 1M de tokens de sortie$8.00

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$2.00

input / 1M

— no change

$8.00

output / 1M

— no change

2026-05-242026-05-242026-05-24
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Section 02

Forces & faiblesses

Basé sur les résultats de benchmarks et les retours communautaires agrégés sur des cas d'usage réels.

Forces

Raisonnement multi-étapes renforcéSpécialisé recherche et analyseÉvaluation logique des hypothèsesExtraction structurée d'informationsExploration de chemins de raisonnementOptimisé pour l'efficacité ressourcesSynthèse de rapports techniquesCohérence logique privilégiée

Faiblesses

Latence élevée par designPas de support multimodalFenêtre contextuelle non documentéeCompromis vitesse contre précision
Section 03

Questions fréquentes

La variante mini est optimisée pour réduire la consommation de ressources et les coûts tout en conservant les capacités de raisonnement chaîné. Elle privilégie l'efficacité opérationnelle au détriment de la profondeur analytique maximale des modèles o4 complets.

Pour les équipes cherchant un équilibre entre rigueur analytique et efficacité opérationnelle, ce modèle représente un choix pragmatique, à condition d'accepter des temps de réponse plus longs et l'absence de capacités multimodales.

Évaluation Tokonomix
Section 04

Disponibilité

Disponibilité

Pas encore de données

Nous n'avons pas encore enregistré suffisamment d'appels API pour afficher les statistiques de disponibilité de ce modèle. Les données apparaîtront dès que le modèle reçoit du trafic en direct.

Section 05

Verdicts benchmark Tokonomix

2026-05-24

Référence établie : raisonnement solide, performances compétitives en codage

Il s'agit de la première fenêtre de benchmark pour o4-mini-deep-research, établissant les performances de référence sur les principaux domaines d'évaluation. Le modèle démontre des capacités de raisonnement particulièrement solides, atteignant 91,4 % sur GPQA Diamond et 87,9 % sur MMLU, le plaçant parmi les modèles de premier rang pour les questions complexes. Les performances en programmation sont compétitives avec 81,9 % sur HumanEval et 84,3 % sur LiveCodeBench, indiquant une capacité de programmation solide. Les capacités mathématiques sont robustes à 90,5 % sur MATH-500, bien que légèrement en retrait par rapport aux modèles de pointe. La performance multilingue MMMLU à 81,3 % témoigne d'une large couverture linguistique. Les scores Agenor-Edit de 28,3 % suggèrent une marge d'amélioration sur les tâches d'édition agentique par rapport aux modèles leaders. Le modèle semble optimisé pour les tâches de recherche et de raisonnement nécessitant une analyse approfondie, avec des performances équilibrées sur les domaines techniques. Les utilisateurs peuvent s'attendre à des performances fiables sur les travaux analytiques complexes, le raisonnement scientifique et l'assistance à la programmation, tout en gardant à l'esprit qu'il s'agit de mesures de référence initiales, sans données comparatives disponibles à ce stade.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Raisonnement solide sur GPQA Diamond Performance compétitive en programmation Bonne couverture multilingue Scores plus faibles en édition agentique
Section 06

Profil complet du modèle

o4-mini-deep-research-2025-06-26 — illustration 1
o4-mini-deep-research-2025-06-26 : l'instantané de juin 2025 du modèle de raisonnement en mode recherche d'OpenAI

L'alias daté de juin 2025 d'o4-mini-deep-research capture l'instantané de la variante en mode recherche avancée d'OpenAI au moment où elle s'est stabilisée pour un usage en production générale. C'est la version à épingler pour les workflows de recherche réglementés, les pipelines analytiques récurrents, ou les scénarios de conformité où l'alias flottant qui évolue pourrait perturber les schémas de citation, le comportement de sélection des sources, ou le style de synthèse auxquels les consommateurs en aval se sont habitués.

Ce que cet instantané fige

L'instantané de juin capture o4-mini-deep-research tel qu'il a été livré pour un usage stable en production. L'enveloppe de capacités correspond à ce que décrit la page flottante o4-mini-deep-research : le raisonnement au niveau o4-mini couplé à une boucle de recherche interne qui gère la découverte des sources, la récupération, l'intégration et la citation dans un seul appel API.

Le contrat d'épinglage est particulièrement important pour les modèles en mode recherche car le modèle prend des décisions sur les sources à consulter et comment les pondérer. Ces décisions dépendent des poids exacts du modèle et des choix effectués lors de l'entraînement concernant les heuristiques de sélection des sources. Un léger changement dans le comportement de sélection des sources entre instantanés peut modifier les preuves que le modèle intègre dans une analyse, ce qui affecte en aval les conclusions même si la machinerie de raisonnement sous-jacente semble similaire.

Pour les workflows de recherche où vous avez validé que le modèle sélectionne les sources de manière sensée pour votre domaine problématique et les synthétise d'une manière que les consommateurs en aval considèrent fiable, l'instantané daté est le contrat qui protège ce comportement validé contre une dérive silencieuse.

Quand l'épinglage a du sens

Les workflows de recherche récurrents qui exécutent les mêmes types de requêtes selon une cadence régulière et où les consommateurs s'appuient sur un style cohérent, des schémas de citation constants, et une profondeur de synthèse uniforme d'une exécution à l'autre. Pipelines de renseignement stratégique, surveillance réglementaire, cadres de diligence raisonnable des fournisseurs. La cohérence importe autant que la qualité absolue.

Workflows de recherche réglementés où les pistes d'audit doivent montrer qu'une analyse spécifique a été produite par un instantané spécifique, avec la logique de sélection des sources et le comportement de citation reproductibles si des questions se posent ultérieurement. Recherche pour les services financiers, analyse de dépôts réglementaires, revue de littérature pharmaceutique où la reproductibilité méthodologique est une exigence de conformité.

Pour les requêtes de recherche ponctuelles et le travail exploratoire, l'o4-mini-deep-research flottant est le bon choix. N'épinglez que lorsque la cohérence dans le temps justifie la charge de gestion des instantanés.

Où il échoue

Les mêmes limites qui s'appliquent à l'o4-mini-deep-research flottant s'appliquent ici. Les questions qui ne bénéficient pas de sources externes gaspillent la surcharge de la boucle de recherche. Les réponses urgentes pâtissent du profil de latence plus long inhérent à la boucle de recherche. Les tâches avec des ensembles de sources contraints sont mieux servies en passant les documents directement dans un modèle de raisonnement standard.

La précision des citations n'est pas infaillible. Le modèle produit des citations qui pointent vers de vraies sources, mais la correspondance entre des affirmations spécifiques et des citations spécifiques nécessite une révision humaine pour les travaux à fort enjeu. L'instantané fige ce comportement au niveau de juin 2025 ; les améliorations ultérieures de la précision des citations dans les instantanés plus récents ne sont pas disponibles ici.

L'instantané de juin ne modifie pas l'enveloppe de capacités fondamentale d'o4-mini-deep-research. C'est une ancre de stabilité, pas un différenciateur de qualité par rapport à l'alias flottant tel qu'il existait en juin. Si l'alias flottant est depuis passé à de nouveaux poids avec un comportement amélioré de sélection des sources ou de citation, la comparaison pour la planification de migration devient pertinente.

Notes pratiques et alternatives

Pour les charges de travail de raisonnement pur sans la boucle de recherche, o4-mini et o4-mini-2025-04-16 sont les options de raisonnement dédiées à moindre coût. La boucle de recherche ajoute une surcharge significative, tant en latence qu'en coût, donc utiliser deep-research pour des charges de travail qui n'ont pas besoin d'intégration de sources est du gaspillage.

Pour une capacité de raisonnement plus profonde, o3 et o3-2025-04-16 sont les options de raisonnement de niveau complet. Pour les problèmes de raisonnement les plus difficiles quel que soit le coût, o1-pro et son instantané daté sont toujours disponibles.

Le schéma opérationnel pour gérer les instantanés épinglés en mode recherche consiste à maintenir une piste d'évaluation parallèle qui exécute vos requêtes de recherche récurrentes contre l'instantané actuel et le prochain instantané disponible selon une cadence régulière. Documentez les deltas dans la sélection des sources, les schémas de citation et le style de synthèse. Lorsque les deltas sont dans une plage acceptable et que l'instantané plus récent offre des améliorations mesurables, planifiez la migration comme un déploiement de production de routine. Prendre du retard de plusieurs générations d'instantanés transforme une rotation d'instantané en un exercice de revalidation plus substantiel lorsque l'obsolescence programmée finit par arriver.

La résidence des données dans l'UE n'est pas satisfaite par défaut sur cet instantané ni sur aucun point de terminaison de raisonnement OpenAI. La boucle de recherche ajoute du trafic de récupération de sources qui peut comporter des considérations régionales supplémentaires qu'il vaut la peine de discuter avec votre accord de traitement des données. Pour les workflows de recherche européens réglementés, la combinaison du schéma de passerelle régionale standard et d'une liste explicite de domaines sources autorisés dans la configuration de la boucle de recherche est la solution de contournement pratique. Rien n'indique qu'une variante d'deep-research hébergée dans l'UE soit sur la feuille de route à court terme.

Dernière revue technique : 2026-05-22 — Tokonomix.ai

o4-mini-deep-research-2025-06-26 — illustration 2
Dernier test automatisé
27 mai 2026 · 21:58 UTC · Benchmark
Latence P50
Latence P95
Erreurs
1 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·26 mai 2026