Amazon Nova Pro est un modèle multimodal de pointe conçu pour gérer des entrées de texte, d'image et de vidéo avec des capacités de traitement avancées. Doté d'une fenêtre contextuelle de 300 000 tokens, il excelle dans l'analyse de documents, la réponse visuelle aux questions et les flux de travail complexes pilotés par des agents. Faisant partie des modèles de base Amazon Nova, il prend en charge le réglage fin et la distillation, permettant une personnalisation approfondie pour diverses applications.
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.
| Nova Pro | GPT-4.1 | |
|---|---|---|
Site web
| ||
Fournisseur
| ||
Chat
| ||
Date de sortie
| ||
Modalités
| texte images vidéo | texte images |
Fournisseurs d’API
| Amazon Bedrock | OpenAI API |
Date de mise à jour des connaissances
| Délibérément non divulgué | - |
Open Source
| Non | Non |
Tarification d’entrée
| $0.80 par million de tokens | $2.00 par million de tokens |
Tarification de sortie
| $3.20 par million de tokens | $8.00 par million de tokens |
MMLU
| 85.9% CoT Source | 90.2% pass@1 Source |
MMLU-Pro
| Non disponible | - |
MMMU
| Non disponible | 74.8% Source |
HellaSwag
| Non disponible | - |
HumanEval
| 89% pass@1 Source | - |
MATH
| 76.6% CoT Source | - |
GPQA
| 46.9% Main Source | 66.3% Diamond Source |
IFEval
| 92.1% Source | - |
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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