GPT-4 Omni Mini - это замечательная модель ИИ, которая предлагает исключительную производительность и рентабельность. Превосходя GPT-3.5 Turbo и другие небольшие модели, этот мощный ИИ превосходит в понимании текста, работе с мультимодальными данными и решении широкого спектра задач.

С впечатляющим результатом 82% по бенчмарку MMLU, GPT-4 Omni Mini превосходит модели Gemini Flash (77,9%) и Claude Hau (73,8%) в категории математической и кодовой грамотности. Его результат 87,2% по бенчмарку MGMS еще больше подтверждает его мощь в математических и кодовых задачах, превосходя модели Gemini Flash и Claude Hau.

В области мультимодального рассуждения GPT-4 Omni Mini демонстрирует сильные результаты, набрав 59,4% по оценке MMU, опережая Gemini Flash (56,1%) и Claude Hau (50,2%).

Примечательно, что такие компании, как Ramp и Superhuman, обнаружили, что GPT-4 Omni Mini значительно лучше GPT-3.5 Turbo для задач, таких как извлечение данных из чеков и генерация высококачественных ответов по электронной почте.

Стоимость всего 15 центов за миллион входных токенов и 60 центов за миллион выходных токенов делает GPT-4 Omni Mini доступным и рентабельным решением для разработчиков, делая ИИ более доступным и экономичным. С планами по внедрению возможностей тонкой настройки в ближайшие дни, эта модель готова стать незаменимым инструментом для широкого спектра приложений.

GPT-4 Omni Mini - это мощная модель ИИ, которая превосходит в понимании текста и работе с различными типами данных, включая текст и изображения. Она превосходит GPT-3.5 Turbo и другие небольшие модели по различным тестам.

По бенчмарку MMLU, GPT-4 Omni Mini набрал впечатляющие 82%, превзойдя модель Gemini Flash (77,9%) и модель Claude Hau (73,8%) в категории математической и кодовой грамотности.

В бенчмарке MGSM, оценивающем математические и кодовые задачи, GPT-4 Omni Mini набрал 82% или 87%, превзойдя модели Gemini Flash и Claude Hau.

В бенчмарке Human Eval, GPT-4 Omni Mini набрал впечатляющие 87,2%, снова превзойдя модели Gemini Flash и Claude Hau.

В оценке мультимодального рассуждения (MMRE) GPT-4 Omni Mini набрал 59,4%, что выше, чем у моделей Gemini Flash (56,1%) и Claude Hau (50,2%).

В целом, GPT-4 Omni Mini демонстрирует сильные результаты по различным бенчмаркам, превосходя своих конкурентов в той же категории.

Модель GPT-4 Omni Mini имеет встроенные меры безопасности, аналогичные более крупной модели GPT-4 Omni. Эти меры предназначены для обеспечения надежных и безопасных ответов, при этом вредный контент фильтруется во время разработки модели. Более 70 экспертов протестировали GPT-4 Omni на потенциальные риски, что привело к улучшению безопасности GPT-4 Omni Mini.

Модель также использует новый метод для противодействия вредоносным запросам, что делает ее более безопасной для крупномасштабных вариантов использования. Однако этот автор рассматривает эти меры безопасности как обоюдоострое оружие. Хотя они направлены на повышение безопасности модели, автор считает, что они могут также ограничивать творческую генерацию, которую можно запрашивать или вводить в модель.

Автор предпочитает использовать открытые модели, поскольку они не ограничены в генерации, которую можно запрашивать, и нет централизованного контроля над допустимыми типами генерации. Автор считает, что встроенные меры безопасности могут сделать GPT-4 Omni Mini слишком централизованным, что противоречит предпочтению автора в пользу более открытых и неограниченных моделей ИИ.

Модель GPT-4 Omni Mini имеет высококонкурентную цену, что делает ее привлекательным вариантом для разработчиков и бизнеса. В настоящее время она стоит 15 центов за миллион входных токенов и 60 центов за миллион выходных токенов, что значительно дешевле предыдущих моделей. Это представляет более 60% снижение стоимости по сравнению с GPT-3.5 Turbo.

Сниженное использование токенов и экономичное ценообразование модели делают ее идеальным выбором для задач, требующих низкой стоимости и низкой задержки, таких как связывание или параллельное выполнение нескольких вызовов модели, обработка больших объемов контекста или предоставление быстрых ответов в режиме реального времени, как в чат-ботах службы поддержки.

GPT-4 Omni Mini в настоящее время доступен как текстовая и визуальная модель в API Assistant, и разработчики могут получить доступ к API завершения чата, а также к пакетному API для использования модели. Кроме того, бесплатные и командные пользователи ChatGPT могут получить доступ к GPT-4 Omni Mini, начиная с сегодняшнего дня, заменяя предыдущую модель GPT-3.5. Корпоративные пользователи получат доступ к модели на следующей неделе.

OpenAI также объявила о планах по внедрению возможностей тонкой настройки для GPT-4 Omni Mini в ближайшие дни, что дополнительно повысит ее возможности и универсальность.

Ранее мы видели много мини-моделей, которые довольно мощны в своих размерах, но GPT-4 Omni Mini - это нечто особенное и не может быть сравнен со многими из этих других мини-моделей. Это мощная модель ИИ, которая превосходит в понимании текста и работе с различными типами данных, такими как текст и изображения. Она превосходит GPT-3.5 Turbo и другие небольшие модели по различным тестам.

GPT-4 Omni Mini поддерживает множество языков и хорошо справляется с задачами, требующими рассуждений, математики и программирования. В области рассуждений она набрала впечатляющие 82% по бенчмарку MMLU, превзойдя модель Gemini Flash (77,9%) и модель Claude (73,8%). В категории математической и кодовой грамотности она превосходит с результатом 82% по бенчмарку MGMS и 87,2% по Human Eval, опережая модели Gemini Flash и Claude.

GPT-4 Omni Mini также демонстрирует сильные результаты в оценке мультимодального рассуждения MMLU, набрав 59,4%, что выше, чем у моделей Gemini Flash (56,1%) и Claude (50,2%). В целом, GPT-4 Omni Mini превосходит GPT-3.5 Turbo, Claude и Gemini Flash по различным бенчмаркам, демонстрируя свои возможности как мощной и универсальной модели ИИ.

Однако встроенные меры безопасности GPT-4 Omni Mini, аналогичные модели GPT-4 Omni, вызывают некоторые опасения. Эти меры, направленные на обеспечение надежных и безопасных ответов, могут ограничивать творческую генерацию, которую можно запрашивать или вводить в модель. Этот централизованный подход - то, что автор не особенно одобряет, предпочитая использовать открытые модели, которые предоставляют больше свободы в генерации.

Глядя в будущее, автор предполагает, что OpenAI может выпустить модель GPT-5 к концу этого года, основываясь на достижениях, наблюдаемых в моделях GPT-4 Omni и GPT-4 Omni Mini. Тенденция к снижению затрат при улучшении возможностей модели, по мнению автора, будет продолжаться, с возможным выпуском модели GPT-4.5 Omni в ближайшие месяцы.

В целом, GPT-4 Omni Mini - это значительный шаг вперед в линейке моделей OpenAI, предлагающий впечатляющую производительность и рентабельность. Однако опасения автора по поводу централизованных мер безопасности подчеркивают продолжающуюся дискуссию о балансе между возможностями модели и автономией пользователя в быстро развивающемся мире ИИ.

GPT-4 Omni Mini - это мощная и рентабельная модель ИИ, которая превосходит в различных задачах, включая понимание текста, мультимодальные рассуждения и профессиональность в программировании и математике. Она превосходит более крупные модели, такие как GPT-3.5 Turbo, Gemini Flash и Claude Hau, по нескольким бенчмаркам, демонстрируя свои впечатляющие возможности.

Встроенные меры безопасности модели и непрерывные усилия по мониторингу обеспечивают надежные и безопасные ответы, делая ее пригодной для крупномасштабных вариантов использования. Однако автор выражает обеспокоенность по поводу централизованного подхода модели, который может ограничивать творческую генерацию по сравнению с открытыми альтернативами.

Тем не менее, доступность и доступность GPT-4 Omni Mini, со стоимостью всего 15 центов за миллион входных токенов и 60 центов за миллион выходных токенов, делают ее привлекательным вариантом для разработчиков и бизнеса. Предстоящие возможности тонкой настройки и потенциальный выпуск модели GPT-5 в будущем также подчеркивают быстрый прогресс в области ИИ.

В целом, GPT-4 Omni Mini - это значительный шаг вперед в деле сделать ИИ более доступным и рентабельным, открывая путь для более широкого спектра приложений и вариантов использования.