GPT-4o mini
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- OpenAI
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 18 July 2024
- Auteurs
- Pre-training leads Aidan Clark, Alex Paino, Jacob Menick Post-training leads Liam Fedus, Luke Metz Architecture leads Clemens Winter, Lia Guy Optimization leads Sam Schoenholz, Daniel Levy Long-context lead Nitish Keskar Pre-training Data leads Alex Carney, Alex Paino, Ian Sohl, Qiming Yuan Tokenizer lead Reimar Leike Human data leads Arka Dhar, Brydon Eastman, Mia Glaese Eval lead Ben Sok…
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language, Multimodal, Vision
- Tâche
- Chat, Language modeling/generation, Code generation, Visual question answering
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- tokens
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Comment cela a été établi
- Benchmarks
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- API access
- Code d'entraînement
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- Significant use
- Confiance d'enregistrement
- Speculative
No public breakdown of GPT-4o mini users, but as of late 2024, it is one of the few main models available in ChatGPT and OpenAI's cheapest model. OpenAI has hundreds of millions of users.
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- GPT-4o mini: advancing cost-efficient intelligence
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
GPT-4o mini a été publié par OpenAI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant July 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, Multimodal, Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de chat, Language modeling/generation, Code generation, Visual question answering.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
Son critère d'inclusion : significant use.
Réponses
GPT-4o mini — questions courantes
GPT-4o mini— qui l'a créé ?
Il a été publié par OpenAI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
GPT-4o mini— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans July 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
GPT-4o mini— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, Multimodal, Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de chat, Language modeling/generation, Code generation, Visual question answering. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
GPT-4o mini— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
GPT-4o mini— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
GPT-4o mini— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.