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.
Durante los cinco meses desde el lanzamiento de Qwen2-VL, los desarrolladores han construido nuevos modelos basados en él, aportando valiosos comentarios. Ahora, Qwen2.5-VL introduce capacidades mejoradas, incluyendo análisis preciso de imágenes, textos y gráficos, así como localización de objetos con salidas estructuradas en JSON. Comprende videos largos, identifica eventos clave y funciona como agente interactuando con herramientas en computadoras y teléfonos. La arquitectura del modelo presenta procesamiento dinámico de video y un codificador ViT optimizado para mayor velocidad y precisión.
| GPT-4.1 | Qwen2.5-VL-32B | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Apr 14, 2025 1 mes ago | Mar 25, 2025 2 meses ago |
Modalidades | texto imágenes | texto imágenes video |
Proveedores de API | OpenAI API | - |
Fecha de Corte de Conocimiento | - | Desconocido |
Código Abierto | No | Sí (Fuente) |
Costo de Entrada | $2.00 por millón de tokens | $0 |
Costo de Salida | $8.00 por millón de tokens | $0 |
MMLU | 90.2% pass@1 Fuente | 78.4% Fuente |
MMLU Pro | - | 49.5% |
MMMU | 74.8% Fuente | 70% |
HellaSwag | - | No disponible |
HumanEval | - | No disponible |
MATH | - | 82.2% |
GPQA | 66.3% Diamond Fuente | 46.0% Diamond |
IFEval | - | No disponible |
Array | - | - |
AIME 2024 | 48.1% Fuente | - |
AIME 2025 | - | - |
Array | - | - |
Array | - | - |
Array | 87.3% pass@1 Fuente | - |
Array | - | - |
Aplicación Móvil | - |
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