Amazon Nova Pro es un modelo multimodal de vanguardia diseñado para manejar entradas de texto, imagen y video con capacidades de procesamiento avanzadas. Con una ventana de contexto de 300.000 tokens, sobresale en el análisis de documentos, la respuesta visual a preguntas y los flujos de trabajo complejos impulsados por agentes. Como parte de los modelos base de Amazon Nova, admite ajustes finos y destilación, lo que permite una personalización profunda para diversas aplicaciones.
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.
| Nova Pro | GPT-4.1 | |
|---|---|---|
Sitio Web
| ||
Proveedor
| ||
Chat
| ||
Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto imágenes video | texto imágenes |
Proveedores de API
| Amazon Bedrock | OpenAI API |
Fecha de Corte de Conocimiento
| Intencionalmente no divulgado | - |
Código Abierto
| No | No |
Costo de Entrada
| $0.80 por millón de tokens | $2.00 por millón de tokens |
Costo de Salida
| $3.20 por millón de tokens | $8.00 por millón de tokens |
MMLU
| 85.9% CoT Fuente | 90.2% pass@1 Fuente |
MMLU-Pro
| No disponible | - |
MMMU
| No disponible | 74.8% Fuente |
HellaSwag
| No disponible | - |
HumanEval
| 89% pass@1 Fuente | - |
MATH
| 76.6% CoT Fuente | - |
GPQA
| 46.9% Main Fuente | 66.3% Diamond Fuente |
IFEval
| 92.1% Fuente | - |
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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