o1-preview

Fiche modèle · OpenAI · o1-preview

A research preview model focused on mathematical and logical reasoning capabilities, demonstrating improved performance on tasks requiring step-by-step reasoning, mathematical problem-solving, and code generation. The model shows enhanced capabilities in formal reasoning while maintaining strong general capabilities.

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	—
Paramètres actifs (session)	—
Source des paramètres actifs	—
Curation des paramètres actifs	—
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	2026-05-07T16:53:34.950898Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:05:03.922943Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/o1-preview

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	0.70
physics	0.70
reasoning	0.60
factuality	0.40
finance	0.90
frontend_development	0.40
general	0.60
healthcare	0.90
biology	0.70
chemistry	0.70
code	0.40

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
aime-2024	math	0.42	1.00	0.42	non	oui	2026-11-04T06:05:03.926119Z
gpqa	reasoning	0.73	1.00	0.73	non	oui	2026-11-04T06:05:03.929119Z
livebench	math	0.52	1.00	0.52	non	oui	2026-11-04T06:05:03.932708Z
math	math	0.85	1.00	0.85	non	oui	2026-11-04T06:05:03.935665Z
mgsm	math	0.91	1.00	0.91	non	oui	2026-11-04T06:05:03.938941Z
mmlu	general	0.91	1.00	0.91	non	oui	2026-11-04T06:05:03.942404Z
simpleqa	factuality	0.42	1.00	0.42	non	oui	2026-11-04T06:05:03.945753Z
swe-bench-verified	reasoning	0.41	1.00	0.41	non	oui	2026-11-04T06:05:03.949067Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
code	267	—	-3.29	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