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从该图中可以得到以下信息，特别是关于GPT-4o mini的部分：
- 图表说明：
- 这是一个关于MMLU（Massive Multitask Language Understanding）质量基准和价格的对比图。
- 横轴表示每百万个tokens的价格（单位：美元）。
- 纵轴表示MMLU质量基准分数。
- 图中用不同颜色和符号代表不同的模型。
- 最具吸引力象限：
- 图中绿色区域被标记为“Most attractive quadrant”（最具吸引力象限），表示高MMLU分数和较低的价格。
- GPT-4o mini的表现：
- GPT-4o mini用黑色圆点表示。
- 在横轴上的价格约为$0.30。
- 在纵轴上的MMLU分数接近0.85。
- GPT-4o mini位于最具吸引力象限内，表明其在性价比方面表现优异，具有较高的质量分数和相对较低的价格。
- 其他模型的表现：
- Gemini 1.5 Flash、Claude 3 Haiku、NeMo、Mistral 7B等模型也位于最具吸引力象限内，但MMLU分数和价格均不同。
- Llama 3 (70B)和GPT-3.5 Turbo等模型的价格较高。
- Reka Edge和Command-R的价格和MMLU分数较低。
- 总结：
- GPT-4o mini在性能和价格之间取得了很好的平衡，是一个性价比很高的模型。
- 其他模型在不同的价格区间内有不同的表现，可以根据具体需求选择合适的模型。
总体来看，这张图表清晰地展示了不同模型在MMLU质量基准和价格上的对比，帮助用户选择性价比最高的模型。
目前只有文本能力。
从该图中，我得到了以下信息：
- 模型对比：
- 图表展示了五种模型在不同任务中的表现，分别是GPT-4o mini、Gemini Flash、Claude Haiku、GPT-3.5 Turbo和GPT-4o。
- 不同颜色的柱状代表了不同的模型，其中橙色代表GPT-4o mini，黄色代表Gemini Flash，绿色代表Claude Haiku，浅蓝色代表GPT-3.5 Turbo，粉色代表GPT-4o。
- 任务和准确率：
- 图表显示了每个模型在MMLU、GPQA、DROP、MGSM、MATH、HumanEval、MMMU和MathVista任务中的准确率。
- 每个任务的准确率范围从0%到100%。
- 模型性能：
- 在MMLU任务中，GPT-4o mini表现最佳，准确率为82.0%，GPT-4o次之，准确率为77.9%。
- 在GPQA任务中，GPT-4o表现突出，准确率为88.7%，明显高于其他模型。
- 在DROP任务中，GPT-4o mini和GPT-4o表现相近，准确率分别为79.7%和78.4%。
- 在MGSM任务中，GPT-4o表现最佳，准确率为90.5%，GPT-4o mini紧随其后，准确率为87.0%。
- 在MATH任务中，GPT-4o mini和Claude Haiku的表现几乎相同，准确率为40.9%，略高于Gemini Flash的40.9%。
- 在HumanEval任务中，GPT-4o表现最强，准确率为90.2%，GPT-4o mini和Gemini Flash紧随其后，准确率分别为87.2%和76.6%。
- 在MMMU任务中，GPT-4o mini表现最佳，准确率为69.1%，其他模型的准确率都低于60%。
- 在MathVista任务中，仅有GPT-4o和Claude Haiku有表现，准确率分别为63.8%和46.4%。
- 总结：
- 总体来看，GPT-4o的表现最为出色，在大多数任务中都领先于其他模型。
- GPT-4o mini在某些任务中表现也非常强劲，特别是在MMLU、DROP和MGSM任务中。
- Claude Haiku和Gemini Flash在部分任务中的表现不如GPT-4o和GPT-4o mini。
通过这个图表，可以清楚地看出不同模型在多任务评估中的表现差异，并且可以用于选择适合特定任务的最佳模型。
- Author:NotionNext
- URL:https://tangly1024.com/article/GPT4o%20mini%E5%88%9D%E6%AD%A5%E4%BA%86%E8%A7%A3
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