GPT-4.1, lancé par OpenAI le 14 avril 2025, introduit une fenêtre de contexte de 1 million de tokens et prend en charge des sorties allant jusqu'à 32 768 tokens par requête. Il offre des performances exceptionnelles sur les tâches de codage, atteignant 54,6 % sur le benchmark SWE-Bench Verified, et montre une amélioration de 10,5 % par rapport à GPT-4o sur MultiChallenge pour le suivi des instructions. La date de connaissance du modèle est fixée à juin 2024. Le prix est de 2,00 $ par million de tokens pour l'entrée et 8,00 $ par million de tokens pour la sortie, avec une remise de 75 % appliquée aux entrées mises en cache, ce qui le rend très rentable pour les requêtes répétées.
Le Llama 3.1 Nemotron 70B de NVIDIA est un modèle linguistique puissant optimisé pour fournir des réponses précises et informatives. Basé sur l'architecture Llama 3.1 70B et amélioré par l'apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF),il atteint des performances de pointe dans les benchmarks d'alignement automatique. Conçu pour des applications nécessitant une grande précision dans la génération de réponses et leur utilité, ce modèle est bien adapté à une large gamme de requêtes utilisateurs dans plusieurs domaines.
| GPT-4.1 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Site web
| ||
Fournisseur
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Chat
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Date de sortie
| ||
Modalités
| texte images | texte |
Fournisseurs d’API
| OpenAI API | OpenRouter |
Date de mise à jour des connaissances
| - | - |
Open Source
| Non | Oui |
Tarification d’entrée
| $2.00 par million de tokens | $0.35 par million de tokens |
Tarification de sortie
| $8.00 par million de tokens | $0.40 par million de tokens |
MMLU
| 90.2% pass@1 Source | 85% 5-shot Source |
MMLU-Pro
| - | Non disponible |
MMMU
| 74.8% Source | Non disponible |
HellaSwag
| - | Non disponible |
HumanEval
| - | 75% Source |
MATH
| - | 71% Source |
GPQA
| 66.3% Diamond Source | Non disponible |
IFEval
| - | Non disponible |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 48.1% Source | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| 87.3% pass@1 Source | - |
MathVista
| - | - |
Application mobile | - |
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