#97 GPT-4o-mini
none- খরচ
- $0.001
- সময়
- 6.6s
- টোকেন
- 742 tok
OpenAI
প্রকাশ: 2024-07-18
পরীক্ষিত হয়েছে: 2026-04-11 01:19
openai/gpt-4o-mini::none
~8Bঘনবন্ধ উৎসআনুমানিক সারাংশ
GPT-4o-mini AI BENCHY-তে 4.9 স্কোর করে এবং #97 স্থানে আছে। এর reliability প্রযোজ্য নয়, pass rate 22.2%, মোট খরচ $0.005, এবং গড় response time 2.00s.
GPT-4o-mini কে আলাদা করে যা: একই ধরনের মডেলের তুলনায় এটি লক্ষণীয়ভাবে দ্রুত।
মডেলের তথ্য
গবেষণার তারিখ: 2026-08-12
- প্যারামিটার
- ~8B
- আর্কিটেকচার
- ঘন
- উপলভ্যতা
- বন্ধ উৎস
- লাইসেন্স
- -
সর্বজনীন তথ্যপ্রমাণের ভিত্তিতে সেরা অনুমান; প্রদানকারী সব মান প্রকাশ করেনি।
4.9
ধারাবাহিকতা
9.9
প্রযোজ্য নয়
$0.005
মোট আউটপুট টোকেন
1,947
মোট ইনপুট টোকেন
0
ইনপুট মূল্য
$0.150 / 1M
আউটপুট মূল্য
$0.600 / 1M
ক্যাশ পড়ার মূল্য
প্রযোজ্য নয়
ক্যাশ লেখার মূল্য
প্রযোজ্য নয়
ক্যাশের মূল্য ইনপুট টোকেনের জন্য প্রযোজ্য। পড়ার সময় ক্যাশ করা প্রম্পট আবার ব্যবহার হয়; লেখার সময় সেগুলি সংরক্ষিত হয় এবং বাড়তি খরচ হতে পারে। আউটপুট টোকেনের জন্য আউটপুট মূল্য প্রযোজ্য।
অস্থির টেস্ট
0
অস্থির টেস্টে রানভেদে মিশ্র ফল হয়েছে (কমপক্ষে একটি পাস এবং একটি ফেল)।
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
রান ইতিহাস
| পরীক্ষিত হয়েছে | স্কোর | নির্ভরযোগ্যতা | সঠিক টেস্ট | মোট খরচ | তুলনা করুন |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-14 01:32 পুনরায় পরীক্ষা | 5.0 | 10.0 | $0.010 | তুলনা করুন | |
| 2026-07-16 21:13 নতুন টেস্ট যোগ হয়েছে | 5.0 | 10.0 | $0.010 | তুলনা করুন | |
| 2026-06-04 13:04 নতুন টেস্ট যোগ হয়েছে | 4.8 | 10.0 | $0.006 | তুলনা করুন | |
| 2026-05-21 23:41 স্যুইট পরিবর্তিত হয়েছে | 4.9 | 10.0 | $0.006 | তুলনা করুন | |
| 2026-04-11 01:19 প্রথম নথিভুক্ত রান | 4.9 | প্রযোজ্য নয় | $0.005 | বর্তমান রান |
রান তুলনা
| রান | বেঞ্চমার্ক কভারেজ | স্কোর | ধারাবাহিকতা | নির্ভরযোগ্যতা | সঠিক টেস্ট | অস্থির টেস্ট | মোট আউটপুট টোকেন | মোট ইনপুট টোকেন | মোট খরচ | প্রতিক্রিয়া সময় (গড়) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-04-11 01:19 · প্রথম নথিভুক্ত রান | 54/54 প্রচেষ্টা | 4.9 | 9.9 | প্রযোজ্য নয় | 4/18 | 0 | 1,947 | 0 | $0.005 | 2.00s |
| 2026-05-21 23:41 · স্যুইট পরিবর্তিত হয়েছে | 60/60 প্রচেষ্টা | 4.9 | 9.9 | 10.0 | 5/20 | 0 | 1,977 | 0 | $0.006 | 1.87s |
| পার্থক্য | — | 0.0 | 0.0 | -1 | 0 | -30 | 0 | -$0.001 | +127ms |
বেঞ্চমার্ক কভারেজ আলাদা: 54/54 প্রচেষ্টা (লক্ষ্য: প্রতি টেস্টে 3টি পুনরাবৃত্তি) বনাম 60/60 প্রচেষ্টা (লক্ষ্য: প্রতি টেস্টে 3টি পুনরাবৃত্তি)। মোট মান ও পুনরাবৃত্তি-সংবেদনশীল মেট্রিক সরাসরি তুলনাযোগ্য নয়।
এই দুই রান ভিন্ন বেঞ্চমার্ক স্যুইট ব্যবহার করেছে, তাই পার্থক্যগুলোতে মডেল পরিবর্তন এবং স্যুইট পরিবর্তন দুটোই ধরা পড়ে।
চার্ট
প্রথম মডেলটি নির্বাচন করুন, তারপর দ্বিতীয় মডেলে ক্লিক করে পাশাপাশি তুলনা পৃষ্ঠা খুলুন।
স্কোর অনুযায়ী শীর্ষ মডেল
স্কোর vs মোট খরচ
প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)
স্কোর vs প্রতিক্রিয়া সময় (গড়)
মোট আউটপুট টোকেন
স্কোর vs মোট আউটপুট টোকেন
দ্রুত তুলনা
GPT-4o-mininonevsDots 3 Note Previewnoneবিনামূল্যে উপলভ্যGPT-4o-mininonevsKAT Coder AIR V2.5lowGPT-4o-mininonevsMiniMax M2.7mediumGPT-4o-mininonevsInkling Smallnoneবিনামূল্যে উপলভ্যGPT-4o-mininonevsMercury 2.5 PreviewlowGPT-4o-mininonevsQwen3 Coder NextnoneGPT-4o-mininonevsLaguna S 2.1mediumবিনামূল্যে উপলভ্যGPT-4o-mininonevsLaguna S 2.1highবিনামূল্যে উপলভ্যGPT-4o-mininonevsApodex 1.1 Mininoneবিনামূল্যে উপলভ্যGPT-4o-mininonevsLing 2.6 1tnone
বিভাগভিত্তিক বিশ্লেষণ
| বিভাগ | স্কোর | ধারাবাহিকতা | সঠিক টেস্ট |
|---|---|---|---|
| অ্যান্টি-এআই কৌশল | 4.8 | 10.0 | |
| কোডিং | 3.0 | 8.7 | |
| সমন্বিত | 3.0 | 10.0 | |
| ডেটা পার্সিং ও নিষ্কাশন | 10.0 | 10.0 | |
| ডোমেইন-নির্দিষ্ট | 3.0 | 10.0 | |
| Sadharon Buddhimotta | 4.0 | 10.0 | |
| নির্দেশনা অনুসরণ | 4.8 | 10.0 | |
| ধাঁধা সমাধান | 3.7 | 10.0 | |
| টুল কলিং | 10.0 | 10.0 |