İçeriğe geç
Seviye B — Üretim

Kullanımdan kaldırma tarihi

Sağlayıcı bu modeli 23 Ekim 2026 tarihinde kullanımdan kaldıracak. O zamana kadar her zamanki gibi çalışır.

Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States
$6.58
çıktı · 1M token başına
Maliyet
960 ms
Yanıt hızı
1074
Zeka

Karar — özetLIVE

LIVE
şimdi · 2026-09-13

o4-mini achieves perfect scores across reasoning, coding, and factual tasks

Quality improved 9.2 points Perfect coding score achieved Reasoning category now tested Latency increased 13 percent

The o4-mini model demonstrates exceptional performance in this benchmark window, achieving perfect 100-point scores across all three tested categories: coding, factual knowledge, and reasoning. This represents a significant quality improvement of 9.2 points from the previous window's 90.8 overall score. The coding category shows particularly strong gains, jumping from 82 to 100, indicating substantial enhancements to code generation and problem-solving capabilities. Latency has increased moderately, with the median response time rising from 3185ms to 3589ms, representing approximately a 13% increase. This slower response time may reflect the additional computational requirements of the improved reasoning capabilities now present in the model. The test sample size decreased slightly from 4 runs to 3 runs in the current window. Notably, multilingual capabilities were tested in the previous window with a perfect score but were not evaluated in the current benchmark cycle, so comparisons on that dimension cannot be made. The model's perfect scores across all tested dimensions suggest it has reached a maturity point for core reasoning and coding tasks, though the latency tradeoff should be considered for time-sensitive applications.

Kalite

100.0

Gecikme p50

3,589 ms

Test çalıştırmaları

3

1 / 20

Görsel ve açıklamaLIVE

OpenAI

o4-mini-2025-04-16

Seviye B — Üretim

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

o4-mini-2025-04-16, OpenAI tarafından geliştirilen ve Nisan 2025'te o-serisi ailesinin bir parçası olarak yayımlanan bir metin üretim modelidir. Bu model, OpenAI'ın akıl yürütme odaklı ürün gamında, yetkin performansı geliştirilmiş verimlilikle dengelemek üzere tasarlanmış kompakt bir varyantı temsil eder. Soru yanıtlama, içerik oluşturma, analiz ve genel sohbet uygulamaları dahil olmak üzere standart metin üretim görevlerini destekler. Bağlam penceresi boyutu, OpenAI tarafından şu an itibarıyla kamuya açıklanmamıştır. o-serisi modeller, genişletilmiş akıl yürütme yeteneklerini ön plana çıkaran mimarileriyle öne çıkar; bu da geleneksel otoregresif dil modellerine kıyasla daha titiz problem çözme yaklaşımlarına olanak tanır. "mini" tanımlaması, bunun tam ölçekli o-serisi modellere kıyasla daha küçük ve kaynak açısından daha verimli bir sürüm olduğunu gösterir; bu da dağıtım kısıtlamalarının veya yanıt gecikmesinin önem taşıdığı uygulamalar için uygun hale getirir. Küçültülmüş boyutuna rağmen o4-mini, o-serisi ailesini karakterize eden temel akıl yürütme metodolojisini korur. OpenAI'ın model yelpazesinde o4-mini-2025-04-16, ölçek ve kapasite açısından GPT-4 gibi amiral gemisi modellerin ve daha büyük o-serisi varyantların altında konumlanırken, operasyonel verimlilik açısından avantajlar sunar. Daha büyük sistemlerin hesaplama yükü olmaksızın akıl yürütme yeteneğine sahip modeller arayan geliştiriciler ve kuruluşlar için bir seçenek olarak konumlandırılmıştır. Model, OpenAI'ın tarihli sürümleme geleneğini izler; zaman damgası, modelin spesifik yayım noktasını ve eğitim verisi kesim tarihi değerlendirmelerini gösterir.

OpenAI'nin kapsamlı eğitim verisi bu modelin geniş alan bilgisini destekliyor.

Tokonomix benchmark özeti

Yetenekler

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaprompt cachingmax output tokens: 100000
o4-mini-2025-04-16 — illustration 1
o4-mini-2025-04-16: OpenAI'nin hacim katmanı muhakeme modelinin Nisan 2025 üretim anlık görüntüsü

o4-mini'nin Nisan 2025 tarihli takma adı, OpenAI'nin hacim katmanı muhakeme modelinin genel üretim kullanımı için yayınlandığı andaki halini sabitler. Bu, düzenlemeye tabi iş akışları, denetim izi gereksinimleri veya değişken o4-mini takma adının ileri doğru ilerlemesinin tutarlı muhakeme davranışına bağımlı doğrulanmış iş akışlarını bozabileceği üretim dağıtımları için sabitlenecek (pin) sürümdür.

Bu anlık görüntü neyi temsil eder

Nisan anlık görüntüsü, o4-mini'nin genel üretim sürümünün yayınlandığı andır ve kullanımdan kaldırılan o3-mini ailesinin yerini OpenAI'nin hacim katmanı muhakeme seçeneği olarak alır. Yetenek zarfı, değişken o4-mini sayfasında tanımlanan ile aynıdır: mini katmanda muhakeme öncelikli üretim, kullanımdan kaldırılan o3-mini modeline kıyasla daha iyi doğruluk, hacimli iş yüklerine ölçeklenebilen maliyet profili ve refleks modelleri ile tam o3 arasında konumlanan gecikme profili.

Bu, o4-mini üzerinde çalışan çoğu üretim dağıtımının fiilen sabitlendiği tarihli anlık görüntüdür; özellikle de aynı dönemde o3-mini'den geçiş yapmış olanlar. Uygulamanız o4-mini üzerinde kararlı bir üretimdeyse ve sorunsuz çalışıyorsa, büyük olasılıkla üzerinde çalıştığı anlık görüntü budur.

Sabitleme, muhakeme modelleri için refleks modellerine kıyasla daha fazla önem taşır. Muhakeme adımı, kesin ağırlıklara ve eğitim sırasında muhakeme bütçesinin nasıl tahsis edileceğine ilişkin kararlara duyarlıdır. Anlık görüntüler arasındaki düşünce zinciri (chain-of-thought) dağılımında meydana gelen ince bir kayma, ortalama doğruluk sabit kalsa veya iyileşse bile, modelin hangi problemleri doğru çözdüğünü değiştirebilir. o4-mini'nin sizin özel probleminizi başarıyla çözdüğünü ampirik olarak doğruladığınız iş akışları için tarihli anlık görüntü, doğrulanmış o davranışı koruyan sözleşmedir.

Bu anlık görüntüye sabitlemenin mantıklı olduğu durumlar

Denetim izlerinin uzun zaman dilimleri boyunca model çıktılarının tam olarak yeniden üretilebilirliğini gerektirdiği düzenlemeye tabi iş akışları. Muhakeme adımlarının aşağı yöndeki inceleme veya metodolojik yeniden üretilebilirlik için önemli olduğu hukuk teknolojisi, finansal hizmetler ve bilimsel uygulamalar. Yüksek trafik hacimleriyle çalışan ve temeldeki modeldeki davranışsal bir kaymanın siz fark etmeden on binlerce kullanıcıyı etkileyebileceği üretim dağıtımları.

Keşif niteliğindeki çalışmalar ve prototip yapımları için değişken o4-mini doğru seçimdir. Sabitlemeyi yalnızca üretim kararlılığı veya uyumluluk gereksinimleri, anlık görüntü geçişlerini bir zaman çizelgesine göre yeniden doğrulamanın bakım yükünü haklı kıldığında uygulayın.

Bu anlık görüntüden gelecekteki daha yeni bir muhakeme modeline geçiş sorusu önemsiz değildir. Muhakeme davranışı, modelin hangi problemleri çözdüğünü etkileyecek şekilde kayabilir. Tak-çıkar bir yükseltme değil, yeniden doğrulama çalışması planlayın. Aylardır bu anlık görüntüde olan ve şimdi nihai bir halef model sürümüyle karşılaşan iş akışları için operasyonel kalıp, paralel değerlendirmeyi hemen kurmak ve kullanımdan kaldırma baskısı geçişi zorlamadan önce farkları belgelemektir.

Yetersiz kaldığı yerler

Değişken o4-mini için geçerli olan sınırlar burada da geçerlidir. Muhakeme sınırındaki mutlak en zor problemler tam o3-2025-04-16 veya daha yüksek katmanları gerektirir. Gerçek zamanlı etkileşimli uygulamalar muhakeme gecikmesiyle uyumsuzdur. Basit özetleme ve çıkarım, muhakeme hesaplamasını boşa harcar. Yaratıcı yazım, muhakeme modellerinin tipik düz, temkinli düzyazısını üretir.

Bu anlık görüntü, temel yetenek zarfını değiştirmez. Bir kararlılık çıpasıdır; Nisan 2025'te var olduğu haliyle değişken takma addan bir performans farklılaştırıcısı değildir. Değişken o4-mini o zamandan beri farklı özelliklere sahip yeni ağırlıklara geçtiyse, bu anlık görüntü ile bugünkü değişken ad arasındaki karşılaştırma, geçiş planlaması için anlamlıdır.

Pratik notlar ve dikkate alınacak diğer hususlar

Mini katmanın sunduğundan daha yüksek doğruluk gerektiren iş yükleri için o3 ve o3-2025-04-16 tam katman yükseltmesidir. Maliyetten bağımsız olarak maksimum doğruluk istediğiniz en zor problemler için o1-pro ve o1-pro-2025-03-19 hâlâ mevcut olan o1 nesli genişletilmiş muhakeme varyantlarıdır.

Muhakemenin yanı sıra dış kaynak entegrasyonuna ihtiyaç duyan araştırma iş akışları için o4-mini-deep-research ve o4-mini-deep-research-2025-06-26, bu anlık görüntü ile aynı nesildeki özel araştırma modu varyantlarıdır.

o3-mini-2025-01-31 modelinden geçiş yapan iş yükleri için bu anlık görüntü doğal haleftir. Geçiş, API yüzeyinde basittir ve davranış olarak genellikle olumludur; ancak körü körüne bir geçişten ziyade kendi özel test kümeniz üzerinde uygun bir değerlendirme yapılmasını gerektirir.

AB veri ikametgâhı, bu anlık görüntüde veya ilgili OpenAI muhakeme uç noktalarının hiçbirinde varsayılan olarak sağlanmaz. Veri işleme sözleşmeleriyle bölgesel ağ geçidi kalıbı, düzenlemeye tabi Avrupa dağıtımları için pratik geçici çözüm olmaya devam etmektedir. o4-mini anlık görüntüleri için tarihli takma adın kullanımdan kaldırma takvimi ayrıntılı olarak yayınlanmamıştır, ancak en az on iki ayda bir yeniden doğrulama planlamanın operasyonel kalıbı hâlâ geçerlidir. Birden fazla anlık görüntü nesli geride kalmak, nihai kullanımdan kaldırma geldiğinde rutin bakımı daha riskli bir geçişe dönüştürür.

Son teknik inceleme: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

o4-mini-2025-04-16 — illustration 2

Sağlayıcı karşılaştırmasıLIVE

Sağlayıcı karşılaştırması
Bu modeli sunan her sağlayıcıyı karşılaştırın — fiyat, kalite, gecikme ve çalışma süresi.
Azure OpenAI (EU - Sweden)AB
Girdi maliyetien iyi$1.65
Çıktı maliyeti$6.58
Kalite1073
Gecikme (p50)Henüz test edilmedi
Çalışma süresiHenüz test edilmedi
Tokonomix üzerinde 1M token başına fiyatlar
OpenAIABDBu sunum
Girdi maliyeti$1.65
Çıktı maliyeti$6.58
Kaliteen iyi1074
Gecikme (p50)en iyi960 ms
Çalışma süresiHenüz test edilmedi
Tokonomix üzerinde 1M token başına fiyatlar

Konsensüs zekâsı

MODEL GENELİPASİF

Konsensüs sinyalleri model geneli — henüz sağlayıcı başına ayrılmadı.

Konsensüs puanlaması bu model için hâlâ veri topluyor — henüz sinyal yok.

Topluluk oylarıLIVE

Topluluk oyları
Gerçek ziyaretçiler ne düşünüyor — sağlayıcı başına.
Azure OpenAI (EU - Sweden)AB

Henüz topluluk oyu yok.

OpenAIABD

Henüz topluluk oyu yok.

Daha fazla sonuç — sağlayıcı başına

Kategoriye göre kalite

Kod üretimiYaratıcıOlgusalÇok dilliAkıl yürütme

Oyun değerlendirmesi

Henüz veri yok.

Jüri kararı

Tamam 78%Kısmi 0%Yanlış 22%

Oyunlar ve arena

Henüz veri yok.

Hız ve sağlık

960 ms

Gecikme (p50)

Çalışma süresi

Soru & cevap — göz atLIVE

1 / 80
🧠 zekâOpenAIreasoning · 2026-09-13puan: 100

In een dorp wonen 100 mensen. 60 hebben een hond, 40 een kat, 20 hebben beide. Hoeveel mensen hebben geen huisdier? Toon je redenering.

We willen weten hoeveel van de 100 dorpelingen géén hond én géén kat hebben. 1. Definieer verzamelingen H = mensen met een hond K = mensen met een kat 2. Gegeven |H| = 60 |K| = 40 |H ∩ K| = 20 (mensen met zowel hond als kat) 3. Aantal mensen met minstens één huisdier |H ∪ K| = |H| + |K| − |H ∩ K| = 60 + 40 − 20 = 80 4. Aantal mensen zonder huisdier = totaal − |H ∪ K| = 100 − 80 = 20 Antwoord: 20 mensen hebben geen huisdier.

Test geçmişi — tüm sağlayıcılarLIVE

Zaman içinde kalite puanıen son 100
08-3009-13
Hız — zaman içinde p50 gecikmeen son 820 ms
08-2909-14