GPT-4.1، الذي أطلقته OpenAI في 14 أبريل 2025، يقدم نافذة سياق تصل إلى مليون وحدة ويدعم إخراجًا يصل إلى 32,768 وحدة لكل طلب. يقدم أداءً متميزًا في مهام البرمجة، حيث حقق 54.6% في اختبار SWE-Bench Verified، ويظهر تحسنًا بنسبة 10.5% مقارنة بـ GPT-4o في اختبار MultiChallenge لمتابعة التعليمات. تم تحديد حد المعرفة في يونيو 2024. التسعير هو 2.00 دولار لكل مليون وحدة إدخال و8.00 دولار لكل مليون وحدة إخراج، مع خصم 75% للمدخلات المخزنة مؤقتًا، مما يجعله فعالاً جدًا من حيث التكلفة للاستعلامات المتكررة.
Llama 3.3 70B Instruct، من تطوير Meta، هو نموذج لغوي كبير متعدد اللغات تم ضبطه خصيصًا للمهام القائمة على التعليمات ومُحسّن للتطبيقات المحادثة. يمكنه معالجة وإنشاء نصوص بلغات متعددة، مع نافذة سياقية تدعم حتى 128,000 وحدة. تم إطلاقه في 6 ديسمبر 2024، ويتفوق النموذج على العديد من نماذج الدردشة مفتوحة المصدر والخاصة في معايير الصناعة المختلفة. يستخدم الانتباه الاستعلامي المجمع (GQA) لتحسين قابلية التوسع، وتم تدريبه على مجموعة بيانات متنوعة تضم أكثر من 15 تريليون وحدة من مصادر متاحة للجمهور. معرفة النموذج محدثة حتى ديسمبر 2023.
| GPT-4.1 | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
موقع الويب
| ||
المزود
| ||
الدردشة
| ||
تاريخ الإصدار
| ||
الوسائط
| نص صور | نص |
مزودو API
| OpenAI API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
تاريخ قطع المعرفة
| - | 12.2024 |
مفتوح المصدر
| لا | نعم |
تسعير الإدخال
| $2.00 لكل مليون رمز | $0.23 لكل مليون رمز |
تسعير الإخراج
| $8.00 لكل مليون رمز | $0.40 لكل مليون رمز |
MMLU
| 90.2% pass@1 المصدر | 86% 0-shot, CoT المصدر |
MMLU-Pro
| - | 68.9% 5-shot, CoT المصدر |
MMMU
| 74.8% المصدر | غير متاح |
HellaSwag
| - | غير متاح |
HumanEval
| - | 88.4% pass@1 المصدر |
MATH
| - | 77% 0-shot, CoT المصدر |
GPQA
| 66.3% Diamond المصدر | 50.5% 0-shot, CoT المصدر |
IFEval
| - | 92.1% المصدر |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 48.1% المصدر | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| 87.3% pass@1 المصدر | - |
MathVista
| - | - |
تطبيق الجوال | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. تطبيبات دردشة الجوال, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.