OpenAI o4-mini-high je stejný model jako o4-mini s nastaveným parametrem reasoning_effort na hodnotu high.
OpenAI o4-mini je kompaktní model pro usuzování v o-sérii, optimalizovaný pro rychlý a nákladově efektivní výkon při zachování silných multimodálních a agentních schopností. Podporuje používání nástrojů a vykazuje konkurenceschopné usuzování a výkon v kódování v benchmarkách jako AIME (99,5 % s Pythonem) a SWE-bench, překonává svého předchůdce o3-mini a v některých oblastech se dokonce blíží o3.
Navzdory své menší velikosti vykazuje o4-mini vysokou přesnost v úlohách STEM, vizuálním řešení problémů (např. MathVista, MMMU) a úpravách kódu. Je obzvláště vhodný pro scénáře s vysokou propustností, kde je latence nebo cena kritická. Díky své efektivní architektuře a vylepšenému tréninku pomocí posilování (reinforcement learning) dokáže o4-mini řetězit nástroje, generovat strukturované výstupy a řešit vícestupňové úlohy s minimálním zpožděním – často i za méně než minutu.
Unikátní charakteristiky
Model o4-mini-high kombinuje kompaktní architekturu ‘mini’ série s nastavením ‘high reasoning effort’, což mu umožňuje dosahovat výsledků srovnatelných s mnohem většími modely za zlomek ceny. Vyniká schopností generovat extrémně dlouhé výstupy (až 100 000 tokenů) a řešit komplexní úlohy v jednom průchodu.
Silné stránky
Programování a STEM
Excelentní výsledky v benchmarcích (AIME 99.5% s Pythonem), překonávající i některé větší modely předchozí generace v úlohách vyžadujících přesnou logiku.
Výstupní kapacita
Limit 100 000 výstupních tokenů umožňuje generovat celé softwarové moduly nebo rozsáhlé analýzy bez nutnosti fragmentace.
Poměr cena/výkon
Poskytuje schopnosti uvažování (reasoning) na úrovni ‘o-series’ za cenu blízkou základním modelům konkurence ($1.10/$4.40).
Slabé stránky
Latence
Nastavení ‘high reasoning effort’ inherentně zvyšuje čas do prvního tokenu (TTFT) oproti standardním ‘turbo’ nebo ‘flash’ modelům.
Kontextové okno
200 000 tokenů je sice solidní standard, ale zaostává za konkurencí jako Gemini 3 (1M+) nebo Grok (2M) pro analýzu velkých dat.