价格较低,功能最强?OpenAI 推出 GPT-4o mini,一个更小、更便宜的人工智能模型
OpenAI美东时间周四推出“GPT-4o mini”,入局“小而精”AI模型竞争,称这款新模型是“功能最强、成本偏低的模型”,计划今后整合图像、视频、音频到这个模型中。
OpenAI表示,GPT-4o mini 相较于 OpenAI 目前最先进的 AI 模型更加便宜且运行速度更快,今日起面向开发者以及通过 ChatGPT 网络和移动应用向消费者发布,企业用户将于下周获得访问权限。
据OpenAI介绍,GPT-4o mini 在涉及文本和视觉的推理任务中表现优于行业领先的小型 AI 模型。随着小型 AI 模型的改进,由于其速度和成本效益相较于大型模型(如 GPT-4 Omni 或 Claude 3.5 Sonnet)更具优势,开发者越来越青睐使用小型 AI 模型。它们是适用于高频率、简单任务的有用选择,这些任务需要开发者反复调用 AI 模型来执行。
GPT-4o mini 将取代 GPT-3.5 Turbo 成为 OpenAI 提供的最小模型。根据 Artificial Analysis 的数据,OpenAI 声称其最新的 AI 模型在 MMLU 推理能力评估中得分为 82%,而 Gemini 1.5 Flash 得分为 79%,Claude 3 Haiku 得分为 75%。在 MGSM 数学推理评估中,GPT-4o mini 得分为 87%,Flash 得分为 78%,Haiku 得分为 72%。

此外,OpenAI 表示,GPT-4o mini 的运行成本明显低于以往的尖端模型,比 GPT-3.5 Turbo 便宜超过 60%。目前,GPT-4o mini 支持 API 中的文本和视觉功能,并且 OpenAI 表示该模型未来还将支持视频和音频功能。
“为了让世界各地都能受益于 AI,我们需要让模型更具成本效益。”OpenAI 的产品 API 负责人 Olivier Godement 在接受 TechCrunch 采访时表示,“我认为 GPT-4o mini 是朝这个方向迈出的重要一步。”
对于基于 OpenAI API 构建的开发者,GPT-4o mini 的定价为每百万输入 tokens 15 美分,每百万输出 tokens 60 美分。该模型的上下文窗口为 128,000 tokens,大致相当于一本书的长度,其知识截止日期为 2023 年 10 月。
OpenAI 未透露 GPT-4o mini 的确切规模,但表示其大致与其他小型 AI 模型(如 Llama 3 8b、Claude Haiku 和 Gemini 1.5 Flash)在同一层级。不过,OpenAI声称,根据在 LMSYS.org 聊天机器人领域的预发布测试,GPT-4o mini 比行业领先的小型模型更快、更具成本效益且更智能。早期的独立测试似乎证实了这一点。
“与同类模型相比,GPT-4o mini 非常快,平均输出速度为每秒 202 tokens。”Artificial Analysis 联合创始人 George Cameron 在给 TechCrunch 的一封电子邮件中表示,“这比 GPT-4o 和 GPT-3.5 Turbo 快 2 倍以上,对于包括许多消费者应用程序和使用 LLM 的代理方法在内的依赖速度的用例来说,是一个引人注目的选择。”
OpenAI 为 ChatGPT Enterprise 推出的新工具
另据报道,OpenAI 于周四宣布了针对企业客户的新工具。在一篇博文中,OpenAI 宣布了 Enterprise Compliance API,帮助金融、医疗、法律服务和政府等高度监管行业的企业符合日志和审计要求。
OpenAI表示,这些工具将允许管理员审计和采取行动处理其 ChatGPT Enterprise 数据。该 API 将提供时间戳记录的交互,包括对话、上传的文件、工作区用户等。
OpenAI 还为管理员提供了更细粒度的控制,以管理工作区 GPT,这是为特定业务用例创建的定制版本 ChatGPT。此前,管理员只能完全允许或阻止工作区中创建的 GPT 操作,但现在工作区所有者可以创建 GPT 可以交互的批准域列表。
参考内容:
GPT-4o mini: advancing cost-efficient intelligence
GPT-4o mini:推动高效智能的发展
ChatGPT-4o mini使用
相关文章:
价格较低,功能最强?OpenAI 推出 GPT-4o mini,一个更小、更便宜的人工智能模型
OpenAI美东时间周四推出“GPT-4o mini”,入局“小而精”AI模型竞争,称这款新模型是“功能最强、成本偏低的模型”,计划今后整合图像、视频、音频到这个模型中。 OpenAI表示,GPT-4o mini 相较于 OpenAI 目前最先进的 AI 模型更加便…...
【学习笔记】无人机系统(UAS)的连接、识别和跟踪(八)-无人机探测与避让(DAA)机制
目录 引言 5.6 探测与避让(DAA)机制 5.6.1 基于PC5的探测与避让(DAA)机制 引言 3GPP TS 23.256 技术规范,主要定义了3GPP系统对无人机(UAV)的连接性、身份识别、跟踪及A2X(Airc…...
网络结构-组件-AI(九)
深度学习网络组件 RNN公式讲解计算示意图讲解 CNN计算示意 Normalization(归一化层)Normalization常见两种方式 Dropout层 RNN 循环神经网络(recurrent neural network) 主要思想: 即将整个序列划分成多个时间步,将每一个时间步的…...
弹性网络回归(Elastic Net Regression)
弹性网络回归(Elastic Net Regression)的详细理论知识推导 理论背景 弹性网络回归结合了岭回归(Ridge Regression)和Lasso回归(Lasso Regression)的优点,通过引入两个正则化参数来实现特征选择…...
【深度学习】FaceChain-SuDe,免训练,AI换脸
https://arxiv.org/abs/2403.06775 FaceChain-SuDe: Building Derived Class to Inherit Category Attributes for One-shot Subject-Driven Generation 摘要 最近,基于主体驱动的生成技术由于其个性化文本到图像生成的能力,受到了广泛关注。典型的研…...
Uniapp鸿蒙项目实战
Uniapp鸿蒙项目实战 24.7.6 Dcloud发布了uniapp兼容鸿蒙的文档:Uniapp开发鸿蒙应用 在实际使用中发现一些问题,开贴记录一下 设备准备 windows电脑准备(家庭版不行,教育版、企业版、专业版也可以,不像uniapp说的只有…...
计算机三级嵌入式笔记(一)—— 嵌入式系统概论
目录 考点1 嵌入式系统 考点2 嵌入式系统的组成与分类 考点3 嵌入式系统的分类与发展 考点4 SOC芯片 考点5 数字(电子)文本 考点6 数字图像 考点7 数字音频与数字视频 考点8 数字通信 考点9 计算机网络 考点10 互联网 考纲(2023&am…...
react Jsx基础概念和本质
什么是jsx jsx是JavaScript和XML(HTML)的缩写,表示在js代码中编写HTML模板结构,它是react中编写UI模板的方式 const message this is message function App(){return (<div><h1>this is title</h1>{message}</div>) } jsx优…...
【深大计算机系统(2)】实验一 实验环境配置与使用 附常用指令
目录 一、 实验目标: 二、实验环境与工件: 三、实验内容与步骤 1. 学习并熟悉Linux基本操作,按照要求创建用户。(30分) 2.新建用户主目录下创建子目录:gdbdebug,并进入gdbdebug子目录。将过程和…...
目标检测经典模型之YOLOV5-detect.py源码解析(持续更新)
detect文件框架 一、导入模块包二、定义run函数1. 归一化操作代码解析uint8精度转换归一化 2. 扩展维度为什么扩展维度?代码解释 3. 对检测结果类别计数检查是否有检测结果统计每个类别的出现次数构建描述性字符串 三、定义命令行参数四、主函数 本帖是YOLOV5推理部…...
PF4J+SpringBoot
plugin-common pom.xml相关配置 <groupId>pub.qingyun</groupId> <artifactId>plugin-common</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <description>插件配置类</description><dependency><groupId>or…...
设计模式11-原型模式
设计模式11-原型模式 写在前面对象创建模式典型模式原型模式动机结构代码推导应用特点要点总结 原型模式与工厂方法模式对比工厂方法模式原型模式什么时候用什么模式 写在前面 对象创建模式 通过对象创建模式绕开动态内存分配来避免创建过程中所导致的耦合过紧的问题。从而支…...
Tomcat长连接源码解析
长连接: 客户端发送Http请求至服务端,请求发送完之后socket连接不断开,可以继续接收下一个Http请求并且解析返回。接手并解析这些Http请求的时候socket连接不断开,这种过程被称为长连接。 需要注意的点就在于,在满足什么条件的情况…...
C++编程:实现一个跨平台安全的定时器Timer模块
文章目录 0. 概要1. 设计目标2. SafeTimer 类的实现2.1 头文件 safe_timer.h源文件 safe_timer.cpp 3. 工作流程图4. 单元测试 0. 概要 对于C应用编程,定时器模块是一个至关重要的组件。为了确保系统的可靠性和功能安全,我们需要设计一个高效、稳定的定…...
PyTorch的自动微分模块【含梯度基本数学原理详解】
文章目录 1、简介1.1、基本概念1.2、基本原理1.2.1、自动微分1.2.2、梯度1.2.3、梯度求导1.2.4、梯度下降法1.2.5、张量梯度举例 1.3、Autograd的高级功能 2、梯度基本计算2.1、单标量梯度2.2、单向量梯度的计算2.3、多标量梯度计算2.4、多向量梯度计算 3、控制梯度计算4、累计…...
AI 绘画|Midjourney设计Logo提示词
你是否已经看过许多别人分享的 MJ 咒语,却仍无法按照自己的想法画图?通过学习 MJ 的提示词逻辑后,你将能够更好地理解并创作自己的“咒语”。本文将详细拆解使用 MJ 设计 Logo 的逻辑,让你在阅读后即可轻松上手,制作出…...
LeNet实验 四分类 与 四分类变为多个二分类
目录 1. 划分二分类 2. 训练独立的二分类模型 3. 二分类预测结果代码 4. 二分类预测结果 5 改进训练模型 6 优化后 预测结果代码 7 优化后预测结果 8 训练四分类模型 9 预测结果代码 10 四分类结果识别 1. 划分二分类 可以根据不同的类别进行多个划分,以…...
【BUG】已解决:java.lang.reflect.InvocationTargetException
已解决:java.lang.reflect.InvocationTargetException 欢迎来到英杰社区https://bbs.csdn.net/topics/617804998 欢迎来到我的主页,我是博主英杰,211科班出身,就职于医疗科技公司,热衷分享知识,武汉城市开发…...
配置kali 的apt命令在线安装包的源为国内源
目录 一、安装VMware Tools 二、配置apt国内源 一、安装VMware Tools 点击安装 VMware Tools 后,会加载一个虚拟光驱,里面包含 VMware Tools 的安装包 鼠标右键单击 VMware Tools 的安装包,点击复制到 点击 主目录,再点击选择…...
JAVA 异步编程(线程安全)二
1、线程安全 线程安全是指你的代码所在的进程中有多个线程同时运行,而这些线程可能会同时运行这段代码,如果每次运行的代码结果和单线程运行的结果是一样的,且其他变量的值和预期的也是一样的,那么就是线程安全的。 一个类或者程序…...
挑战杯推荐项目
“人工智能”创意赛 - 智能艺术创作助手:借助大模型技术,开发能根据用户输入的主题、风格等要求,生成绘画、音乐、文学作品等多种形式艺术创作灵感或初稿的应用,帮助艺术家和创意爱好者激发创意、提高创作效率。 - 个性化梦境…...
java_网络服务相关_gateway_nacos_feign区别联系
1. spring-cloud-starter-gateway 作用:作为微服务架构的网关,统一入口,处理所有外部请求。 核心能力: 路由转发(基于路径、服务名等)过滤器(鉴权、限流、日志、Header 处理)支持负…...
VB.net复制Ntag213卡写入UID
本示例使用的发卡器:https://item.taobao.com/item.htm?ftt&id615391857885 一、读取旧Ntag卡的UID和数据 Private Sub Button15_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button15.Click轻松读卡技术支持:网站:Dim i, j As IntegerDim cardidhex, …...
ElasticSearch搜索引擎之倒排索引及其底层算法
文章目录 一、搜索引擎1、什么是搜索引擎?2、搜索引擎的分类3、常用的搜索引擎4、搜索引擎的特点二、倒排索引1、简介2、为什么倒排索引不用B+树1.创建时间长,文件大。2.其次,树深,IO次数可怕。3.索引可能会失效。4.精准度差。三. 倒排索引四、算法1、Term Index的算法2、 …...
Fabric V2.5 通用溯源系统——增加图片上传与下载功能
fabric-trace项目在发布一年后,部署量已突破1000次,为支持更多场景,现新增支持图片信息上链,本文对图片上传、下载功能代码进行梳理,包含智能合约、后端、前端部分。 一、智能合约修改 为了增加图片信息上链溯源,需要对底层数据结构进行修改,在此对智能合约中的农产品数…...
论文笔记——相干体技术在裂缝预测中的应用研究
目录 相关地震知识补充地震数据的认识地震几何属性 相干体算法定义基本原理第一代相干体技术:基于互相关的相干体技术(Correlation)第二代相干体技术:基于相似的相干体技术(Semblance)基于多道相似的相干体…...
安全突围:重塑内生安全体系:齐向东在2025年BCS大会的演讲
文章目录 前言第一部分:体系力量是突围之钥第一重困境是体系思想落地不畅。第二重困境是大小体系融合瓶颈。第三重困境是“小体系”运营梗阻。 第二部分:体系矛盾是突围之障一是数据孤岛的障碍。二是投入不足的障碍。三是新旧兼容难的障碍。 第三部分&am…...
C/C++ 中附加包含目录、附加库目录与附加依赖项详解
在 C/C 编程的编译和链接过程中,附加包含目录、附加库目录和附加依赖项是三个至关重要的设置,它们相互配合,确保程序能够正确引用外部资源并顺利构建。虽然在学习过程中,这些概念容易让人混淆,但深入理解它们的作用和联…...
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现 1. 系统概述 本系统使用多模态大模型(Stable Diffusion Inpainting)实现图像修复功能,结合文本描述和图片输入,对指定区域进行内容修复。系统包含完整的数据处理、模型训练、推理部署流程。 import torch import numpy …...
Golang——7、包与接口详解
包与接口详解 1、Golang包详解1.1、Golang中包的定义和介绍1.2、Golang包管理工具go mod1.3、Golang中自定义包1.4、Golang中使用第三包1.5、init函数 2、接口详解2.1、接口的定义2.2、空接口2.3、类型断言2.4、结构体值接收者和指针接收者实现接口的区别2.5、一个结构体实现多…...
