OpenAI o4-miniとチャット

o4-miniは、OpenAIの最新の専門的な推論モデルであり、数学、コーディング、視覚推理のタスクに最適化されています。テキストと画像にまたがる統一された推論のための画期的な「見ると思考する」能力を導入しています。o4-miniは、AIME2024（93.4%）やAIME2025（92.7%）のような数学的ベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、これらの領域でしばしばより大きなモデルを上回ります。OpenAIの内部情報によれば、ベンチマークの数字とは異なり、o4-miniは視覚推理タスクで特に強力です。

o4-miniの価格は、入力で百万トークン当たり$1.1、出力で百万トークン当たり$4.4と設定されており、o3より約9倍コスト効率が良く、O1-proより140倍安価です。この卓越した価値提案は、コスト制約があるユーザーやアプリケーションに対して高度なAI機能のアクセスを提供します。

どちらが適しているかはあなたの特定のニーズに依存します。o3は一般的な推論タスクで優れており、MMLUベンチマークでより高いパフォーマンスを示しています（88.8% vs. 85.2%）。しかし、o4-miniは数学的推論（AIMEベンチマーク）でo3を上回り、OpenAI内部情報によれば、ベンチマークの数字とは異なり、視覚タスクにおいて優れているとされています。特に数学や視覚推論を含む専門的な技術用途では、o4-miniがより良い選択とされることが多いです。

o4-miniはo1-miniに対する大きな進歩を表しており、その前身にはない革新的な能力を備えています。「見て考える」ビジュアル推論、強化された数学的能力、および自動化されたツールの使用は、単なる漸進的な更新ではなく根本的な改善を表しています。o4-miniとo1-miniの比較では、特に数学的推論とビジュアルタスクにおいて顕著な改善が見られ、先行モデルからアップグレードするユーザーにとってo4-miniは明確な選択です。

はい、o4-miniはビジョン機能をサポートしており、テキストと画像の統合推論のために画期的な「見て考える」技術を導入しています。OpenAIの内部情報によると、ベンチマークにもかかわらず「実際にはo3よりかなり優れたビジョンモデルである」と言われています。これにより、o4-miniは画像理解およびビジュアル推論のタスクにおいて特に価値があります。

Gpt o4-miniとChatGPT 4oは関連していますが同一ではありません。両者はOpenAIの高度なGPT-4アーキテクチャに基づいていますが、サイズ、速度、および特定の最適化において異なる場合があります。一般に、Gpt o4-miniはGPT-4oモデルのより軽量で効率的なバージョンを指し、より高速な応答と低リソース使用を目指して設計されており、パラメータの数が少ない可能性があります。一方、ChatGPT 4oは通常、OpenAIのChatGPTプラットフォームを通じて提供されるフル機能のモデルを指し、推論、会話、およびマルチモーダルタスクにおける最も包括的な能力を提供します。主な違いは、パフォーマンス、リソース要件、および場合によっては特定の機能へのアクセスですが、両方とも類似の基盤技術に基づいて構築されています。

o4-miniは数学計算、プログラミングタスク、コストに敏感なアプリケーション、視覚的推論タスクに理想的に適しています。ユーザーのフィードバックによれば、o4-miniは専門的な技術分野で優れており、他の分野の知識を補充するためにウェブ検索能力が必要となる可能性があります。高度な数学的推論、コード生成、視覚的理解を効率的に行うアプリケーションには、o4-miniが最適な選択です。