जेमिनी 2.0 प्रो गूगल का अब तक का सबसे उन्नत मॉडल है, जो असाधारण कोडिंग प्रदर्शन प्रदान करता है और जटिल प्रॉम्प्ट्स को आसानी से संभालता है। इसमें नेटिव टूल इंटीग्रेशन, इमेज जनरेशन और स्पीच सिंथेसिस जैसी उन्नत क्षमताएं शामिल हैं। उन्नत तर्क के लिए डिज़ाइन किया गया यह मॉडल टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और ऑडियो सहित मल्टीमोडल इनपुट्स को सपोर्ट करता है। गूगल एआई स्टूडियो और वर्टेक्स एआई के माध्यम से उपलब्ध, यह पिछले संस्करणों पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्रदान करता है जबकि उच्च दक्षता बनाए रखता है।
जीपीटी-4.1 नैनो, जिसे ओपनएआई द्वारा 14 अप्रैल, 2025 को लॉन्च किया गया था, कंपनी का अब तक का सबसे तेज़ और सबसे सस्ता मॉडल है। वर्गीकरण, ऑटोकम्प्लीट और त्वरित अनुमान परिदृश्यों जैसे कम-विलंबता वाले कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया, यह कॉम्पैक्ट आर्किटेक्चर को मजबूत क्षमताओं के साथ जोड़ता है। अपने आकार के बावजूद, यह एक प्रभावशाली 1 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो को सपोर्ट करता है और मजबूत बेंचमार्क परिणाम प्रदान करता है, जो एमएमएलयू पर 80.1% और जीपीक्यूए पर 50.3% हासिल करता है। जून 2024 के ज्ञान कटऑफ के साथ, जीपीटी-4.1 नैनो इनपुट के लिए केवल $0.10 प्रति मिलियन टोकन और आउटपुट के लिए $0.40 प्रति मिलियन टोकन पर असाधारण मूल्य प्रदान करता है, जिसमें कैश्ड इनपुट पर 75% की छूट लागू होती है, जो इसे उच्च-मात्रा, लागत-संवेदनशील तैनाती के लिए आदर्श बनाता है।
| Gemini 2.0 Pro | GPT-4.1 Nano | |
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वेबसाइट
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प्रदाता
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चैट
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रिलीज तिथि
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मोडलिटीज
| टेक्स्ट छवियां आवाज वीडियो | टेक्स्ट छवियां |
एपीआई प्रदाता
| Google AI Studio, Vertex AI | OpenAI API |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| 08.2024 | - |
ओपन सोर्स
| नहीं | नहीं |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| $0.10 प्रति मिलियन टोकन | $0.10 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| $0.40 प्रति मिलियन टोकन | $0.40 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| उपलब्ध नहीं | 80.1% स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो
| 79.1% स्रोत | - |
एमएमएमयू
| 72.7% स्रोत | 55.4% स्रोत |
हेलास्वैग
| उपलब्ध नहीं | - |
ह्यूमनएवैल
| उपलब्ध नहीं | - |
मैथ
| 91.8% स्रोत | - |
जीपीक्यूए
| 64.7% Diamond स्रोत | 50.3% Diamond स्रोत |
आईएफइवैल
| उपलब्ध नहीं | 74.5% स्रोत |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 29.4% स्रोत |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
वैश्विक MMLU (लाइट)
| - | 66.9% स्रोत |
MathVista
| - | 56.2% Image Reasoning स्रोत |
मोबाइल एप्लिकेशन |
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