- 시작
- 2024년 7월 18일신뢰도 95%help.openai.com 제공
GPT-4o mini 출시
원문에서 자동 번역됨
원본 제목: GPT-4o mini Released
OpenAI가 가장 유능하면서도 비용 효율이 뛰어난 소형 모델 GPT-4o mini를 선보였다. 학업 벤치마크에서 GPT-3.5 터보를 능가한다.
- OpenAI는 2024년 7월 18일 가장 비용 효율이 높은 소형 모델로 GPT-4o mini를 선보였다[1][2]
- Assistants·Chat Completions·Batch API에서 이용 가능하며, ChatGPT 무료·Plus·팀 이용자는 그날부터 GPT-3.5 대신 이 모델을 받았고 엔터프라이즈는 그다음 주에 적용됐다[2]
- 탈옥과 프롬프트 인젝션에 대응하는 명령어 계층(instruction hierarchy) 방식을 API에 처음 적용한 모델이다[2]
- OpenAI의 릴리스 노트는 이를 2024년 7월 18일자 항목으로 기재하며, 이후 ChatGPT에서는 GPT-4.1 mini(2025년 5월 14일)로 대체됐다[1]
주요 특징
- 텍스트 및 멀티모달 학업 벤치마크에서 GPT-3.5 터보와 다른 소형 모델들을 능가하는 소형 모델로, GPT-4o와 같은 언어를 지원하고 개선된 토크나이저를 공유하며, GPT-3.5 터보보다 함수 호출과 장문맥 처리 능력이 뛰어나다[3]
- MMLU에서 82%(제미나이 플래시 77.9%, 클로드 하이쿠 73.8%), HumanEval에서 87.2%를 기록했으며, LMSYS 리더보드 채팅 선호도에서 GPT-4를 능가한다[2]
- MGSM 수학 추론에서 87.0%(제미나이 플래시 75.5%, 클로드 하이쿠 71.7%), MMMU 멀티모달 추론 평가에서 59.4%(각각 56.1%, 50.2%)를 기록했다[3]
- 가격은 입력 100만 토큰당 15센트, 출력 100만 토큰당 60센트로, GPT-3.5 터보보다 60% 이상 저렴하다[2]
- 문맥 창은 12만8000토큰, 요청당 최대 출력 토큰은 1만6000개, 지식 습득 시점은 2023년 10월까지이며, API에서는 텍스트와 비전을 지원하고 다른 모달리티는 추후 추가된다[2]
참고자료 3신뢰도 90%
첫 번째 항목은 항상 핀의 출처입니다. 전체 신뢰도는 각 자료가 위의 시작·종료 시각을 얼마나 확실히 뒷받침하는지에 대한 가중 평균이며, 자료는 최신 자료보다 180일 오래될 때마다 가중치가 절반이 됩니다.
- [1]95%OpenAI Model Release Notes: Introducing GPT-4o mini (July 18, 2024)help.openai.com· 게시 2026년 9월 19일· 시작 2024년 7월 18일· 점수의 49%
OpenAI[2] 자체 모델 릴리스 노트는 이 항목의 날짜를 2024년 7월 18일로 기재하고 있다.
- [2]85%GPT-4o mini: advancing cost-efficient intelligenceopenai.com· 추가 2026년 9월 19일· 시작 2024년 7월 18일· 점수의 49%
OpenAI's[1] announcement post, linked from the release note entry.
- [3]88%GPT-4o mini: advancing cost-efficient intelligence | OpenAI (Wayback Machine copy)web.archive.org· 게재 2024년 7월 18일· 점수의 2%
Archived copy of OpenAI's[1][2] GPT-4o mini announcement, which says "On MGSM, measuring math reasoning, GPT-4o mini scored 87.0%" and "scoring 59.4%" on MMMU, and that it shares GPT-4o's improved tokenizer.
수정 제안
빠지거나 잘못된 점이 있나요? 이 핀을 뒷받침하는 링크, 다른 시작일이나 종료일과 그 이유, 빠지거나 잘못된 사실을 자신의 말로 알려주세요. AI가 이 핀의 출처와 대조하고 더 나은 자료를 찾아, 뒷받침하는 페이지를 추가합니다. 핀 자체의 출처가 여전히 가장 중요하게 반영됩니다.
