GPT-4.1 Nano Spezifikationen, Bewertung und Vergleich

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Ob der Code des Modells öffentlich verfügbar ist.

Kosten für die Verarbeitung von Token in Ihren Eingaben

Kosten für vom Modell generierte Token

Massive Multitask Language Understanding – Testet Wissen in 57 Fächern, darunter Mathematik, Geschichte, Recht und mehr

Ein robusterer MMLU-Benchmark mit schwierigeren, auf logisches Denken fokussierten Fragen, einer größeren Auswahl an Antworten und geringerer Sensitivität für Eingabevariationen

Massive Multitask Multimodal Understanding – Testet das Verständnis über Text, Bilder, Audio und Video hinweg

Ein anspruchsvoller Benchmark für Satzvervollständigung

Bewertet Codegenerierung und Problemlösungsfähigkeiten

Testet mathematische Problemlösungsfähigkeiten auf verschiedenen Schwierigkeitsstufen

Testet Wissen auf PhD-Niveau in Chemie, Biologie und Physik durch Multiple-Choice-Fragen, die tiefgehendes Fachwissen erfordern

Testet die Fähigkeit des Modells, Formatierungsvorgaben genau zu befolgen, angemessene Ausgaben zu generieren und konsistente Instruktionsbefolgung über verschiedene Aufgaben hinweg zu gewährleisten

Bewertung der Genauigkeit einfacher Fragen

Mehrsprachige Programmier-Benchmark.

Benchmark für Echtzeit-Programmierung

Eine vereinfachte Version des Benchmarks zur Beurteilung der Universalität von Modellen auf globaler Ebene.

Bewertet die mathematischen Denkfähigkeiten von KI-Modellen in visuellen Kontexten