o1-mini

Fiche modèle · OpenAI · o1-mini

o1-mini is a cost-efficient language model developed by OpenAI, designed for advanced reasoning tasks while minimizing computational resources.

Fiches modèles

Identité

Organisation	OpenAI
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2024-09-12
Licence	proprietary
Licence commerciale	non
Licence open source	non
Poids ouverts	non
Auto-hébergement (DGX Spark)	non — poids fermés
Modalités	text
Fenêtre de contexte	128 000
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	≈ 60 B–120 B (estimation, confiance faible — https://epoch.ai/data/notable_ai_models.csv)
Paramètres actifs (session)	≈ 10 B–30 B (estimation, confiance faible — https://epoch.ai/data/notable_ai_models.csv)
Source des paramètres actifs	https://epoch.ai/data/notable_ai_models.csv (estimation, confiance faible)
Curation des paramètres actifs	2026-10-25
Prix par session	—
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	—
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	—
Créé le	2026-05-07T16:53:34.930435Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:05:03.898226Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/o1-mini

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Aucune donnée.

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
language	0.90
legal	0.90
math	0.90
physics	0.60
reasoning	0.80
safety	0.30
finance	0.90
general	0.70
healthcare	0.90
biology	0.60
chemistry	0.60
code	0.90

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
cybersecurity-ctfs	safety	0.29	1.00	0.29	non	oui	2026-11-04T06:05:03.902255Z
gpqa	reasoning	0.60	1.00	0.60	non	oui	2026-11-04T06:05:03.906583Z
humaneval	reasoning	0.92	1.00	0.92	non	oui	2026-11-04T06:05:03.910063Z
math-500	math	0.90	1.00	0.90	non	oui	2026-11-04T06:05:03.912995Z
mmlu	general	0.85	1.00	0.85	non	oui	2026-11-04T06:05:03.916915Z
superglue	general	0.75	1.00	0.75	non	oui	2026-11-04T06:05:03.919835Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
code	148	—	14.33	1	trueskill	2026-10-19	model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04