CONFIRMADOCerteza de la fecha: CONFIRMADOAnunciado como firmeCon qué firmeza la fuente expresa la fecha: confirmada, programada, estimada, retrasada o sin verificar.Ver todos los pines CONFIRMADO89% DE CONFIANZAConfianza general: 89%Hasta qué punto la fuente y las referencias del pin respaldan sus fechas.Media ponderada de la firmeza con la que 5 referencias, incluida la fuente, respaldan las horas de inicio y fin del pin; una referencia cuenta la mitad por cada 180 días que sea más antigua que la más recienteMostrar todos los pines con un 75% de confianza o más
Las propias notas de versión de los modelos de OpenAI[1][2] fechan esta entrada el 18 de julio de 2024- Inicio
- 18 jul 202495% DE CONFIANZAhelp.openai.com
Lanzamiento de GPT-4o mini
Traducido automáticamente del original
Título original: GPT-4o mini Released
OpenAI presenta GPT-4o mini, su modelo pequeño más capaz y rentable, que supera a GPT-3.5 Turbo en pruebas de referencia académicas.
- OpenAI presentó GPT-4o mini el 18 de julio de 2024 como su modelo pequeño más rentable[1][2]
- Disponible en las API Assistants, Chat Completions y Batch; en ChatGPT, los usuarios de Free, Plus y Team lo reciben ese mismo día en sustitución de GPT-3.5, y los de Enterprise, la semana siguiente[2]
- Es el primer modelo de la API que aplica el método de jerarquía de instrucciones contra jailbreaks e inyecciones de prompts[2]
- Las notas de versión de OpenAI lo recogen como la entrada del 18 de julio de 2024; más tarde, en ChatGPT, lo sustituyó GPT-4.1 mini (14 de mayo de 2025)[1]
Características destacadas
- Un modelo pequeño que supera a GPT-3.5 Turbo y a otros modelos pequeños en pruebas académicas textuales y multimodales, admite los mismos idiomas que GPT-4o y comparte su tokenizador mejorado, con mejores llamadas a funciones y rendimiento en contextos largos que GPT-3.5 Turbo[3]
- Obtiene un 82 % en MMLU (Gemini Flash 77,9 %, Claude Haiku 73,8 %) y un 87,2 % en HumanEval, y supera a GPT-4 en preferencias de chat en la clasificación de LMSYS[2]
- Obtiene un 87,0 % en razonamiento matemático MGSM (Gemini Flash 75,5 %, Claude Haiku 71,7 %) y un 59,4 % en la evaluación de razonamiento multimodal MMMU (56,1 % y 50,2 %)[3]
- Cuesta 15 centavos por millón de tokens de entrada y 60 centavos por millón de tokens de salida, más de un 60 % menos que GPT-3.5 Turbo[2]
- Ventana de contexto de 128.000 tokens, hasta 16.000 tokens de salida por solicitud y conocimientos hasta octubre de 2023; texto y visión en la API, con otras modalidades por llegar[2]
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