GPT-4.1, lanzado por OpenAI el 14 de abril de 2025, introduce una ventana de contexto de 1 millón de tokens y admite salidas de hasta 32 768 tokens por solicitud. Ofrece un rendimiento excepcional en tareas de codificación, logrando un 54,6 % en el benchmark SWE-Bench Verified, y muestra una mejora del 10,5 % respecto a GPT-4o en MultiChallenge para el seguimiento de instrucciones. El corte de conocimiento del modelo está establecido en junio de 2024. El precio es de 2,00 $ por millón de tokens para entrada y 8,00 $ por millón de tokens para salida, con un descuento del 75 % aplicado a entradas en caché, lo que lo hace muy rentable para consultas repetidas.
Command R+ es el modelo de IA generativa más avanzado de Cohere, diseñado para rendimiento empresarial donde la velocidad, seguridad y calidad de salida son críticas. Optimizado para funcionar eficientemente con infraestructura mínima, supera a modelos de primer nivel como GPT-4o y DeepSeek-V3 tanto en capacidad como en rentabilidad. Con una ventana de contexto extendida de 256K tokens (el doble que la mayoría de modelos líderes),destaca en tareas multilingües complejas y basadas en agentes esenciales para operaciones empresariales modernas. A pesar de su potencia, puede implementarse con solo dos GPU, haciéndolo altamente accesible. Con un rendimiento ultrarrápido de hasta 156 tokens por segundo (aproximadamente 1.75× más rápido que GPT-4o),Command R+ ofrece eficiencia excepcional sin comprometer precisión o profundidad.
GPT-4.1 | Command A | |
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Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Apr 14, 2025 2 semanas ago | Mar 14, 2025 1 mes ago |
Modalidades | texto imágenes | texto |
Proveedores de API | OpenAI API | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
Fecha de Corte de Conocimiento | - | - |
Código Abierto | No | Sí |
Costo de Entrada | $2.00 por millón de tokens | $2.50 por millón de tokens |
Costo de Salida | $8.00 por millón de tokens | $10.00 por millón de tokens |
MMLU | 90.2% pass@1 Fuente | 85.5% Fuente |
MMLU Pro | - | No disponible |
MMMU | 74.8% Fuente | No disponible |
HellaSwag | - | No disponible |
HumanEval | - | No disponible |
MATH | - | 80% Fuente |
GPQA | 66.3% Diamond Fuente | 50.8% Fuente |
IFEval | - | 90.9% Fuente |
Aplicación Móvil | - |
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