GPT-5 Nano

OpenAI的全部模型 →国外视觉模型综合智力第 153 名

白菜价、记性很好、会看图的模型

聪明世界#153
编程入门
记性400K
便宜$0.40

记性换算成体感:一次能读完一本《三体》

GPT 系列的视觉模型 · 按发布时间

共 55 个 · 这里是相邻的 7 个 · OpenAI的全部模型 →

她的房间

编程能力:盖着布的桌子
电脑
没有公开的编程评测成绩
上下文窗口
书架
4 层 · 记忆 400K tokens
数学与科学推理成绩
黑板
数学与科学推理
知识截止日期
日历
知识停在 2024-05-30
上下文缓存
冰箱
支持上下文缓存,能存记忆
闭源
门禁
闭源,权重不公开

身世

发布日期
2025 年 8 月 7 日models.dev
知识截止
2024-05-30
参数量
体型为估算值,官方从未公布参数量
开放权重
否
开源许可
暂无数据
上下文窗口
400K tokens
单次最大输出
128K
输入价格
$0.050 / 百万 tokens
输出价格
$0.40 / 百万 tokens
模型类型
视觉除了文字还能看图片或视频,输出文字
支持的输入
图像、文字 → 文字
工具调用
是
深度思考
是
提示缓存
是

战绩

综合智力
139.3
AIME 数学
81.1%
GPQA Diamond 科学
69.4%
ARC-AGI-2 抽象推理
2.6%
Fiction.liveBench 长文本
21.9%

综合智力、数学、科学、抽象推理与长文本数据来自 Epoch AI(CC-BY 4.0)。写「未参赛」的项目表示该模型没有被这项评测收录, 不代表它做不到——本站不会用估算值填补空缺。

编程战绩(按赛制分列)

这些分数不可互相比较。同一个模型换一套评测脚手架就能差二三十分: SWE-bench Verified 的中位数是 75.7,而难度更高的 SWE-Bench Pro 只有 41.0。 广场上的能力条因此显示的是「在同一把尺子下排第几」,而不是分数本身。

全部成绩(按榜单分列)

名次的分母是在同一个榜、由同一类测量方测过的模型数,不是全站模型数。不同榜的分数不可互相比较。

综合
数学
知识与推理
  • GPQA 科学69.4%第 135 / 215
    博士级别的物理、化学、生物选择题,题目设计到「谷歌也搜不到答案」。随机乱猜是 25 分。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • ARC-AGI-22.6%第 90 / 122
    看几组图形样例找规律的智力题,人类轻松、模型艰难。专门测「没见过的题会不会做」。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • ARC-AGI(第一代)20.7%第 103 / 121
    ARC-AGI 的第一代题库,已被第二代取代。第三方实测
    https://arcprize.org/
  • SimpleQA 事实问答11.7%第 104 / 109
    一问一答的冷门事实题,测的是「知不知道」和「会不会瞎编」。分数低的模型更容易一本正经地胡说。第三方实测
  • WeirdML38.1%第 109 / 151
    一批刻意古怪的小型机器学习任务,模型要自己写代码训练并拿到成绩。考的是解决陌生问题的能力。第三方实测
    https://htihle.github.io/weirdml.html
长文本
多模态
游戏与谜题
其他