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.
Gemini 2.0 Pro es el modelo más avanzado de Google hasta la fecha, ofreciendo un rendimiento excepcional en programación y manejando con facilidad instrucciones complejas. Cuenta con capacidades mejoradas, como integración nativa de herramientas, generación de imágenes y síntesis de voz. Diseñado para un razonamiento avanzado, el modelo admite entradas multimodales, incluyendo texto, imágenes, video y audio. Disponible a través de Google AI Studio y Vertex AI, proporciona mejoras significativas en el rendimiento con respecto a versiones anteriores, manteniendo una alta eficiencia.
| GPT-4.1 | Gemini 2.0 Pro | |
|---|---|---|
Sitio Web
| ||
Proveedor
| ||
Chat
| ||
Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto imágenes | texto imágenes voz video |
Proveedores de API
| OpenAI API | Google AI Studio, Vertex AI |
Fecha de Corte de Conocimiento
| - | 08.2024 |
Código Abierto
| No | No |
Costo de Entrada
| $2.00 por millón de tokens | $0.10 por millón de tokens |
Costo de Salida
| $8.00 por millón de tokens | $0.40 por millón de tokens |
MMLU
| 90.2% pass@1 Fuente | No disponible |
MMLU-Pro
| - | 79.1% Fuente |
MMMU
| 74.8% Fuente | 72.7% Fuente |
HellaSwag
| - | No disponible |
HumanEval
| - | No disponible |
MATH
| - | 91.8% Fuente |
GPQA
| 66.3% Diamond Fuente | 64.7% Diamond Fuente |
IFEval
| - | No disponible |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 48.1% Fuente | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| 87.3% pass@1 Fuente | - |
MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil |
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