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।
मेटा द्वारा निर्मित लामा 3.3 70बी इंस्ट्रक्ट, एक बहुभाषी बड़ा भाषा मॉडल है जिसे विशेष रूप से निर्देश-आधारित कार्यों के लिए फाइन-ट्यून किया गया है और वार्तालाप अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित किया गया है। यह 128,000 टोकन तक का समर्थन करने वाली कंटेक्स्ट विंडो के साथ कई भाषाओं में टेक्स्ट को प्रोसेस और जनरेट करने में सक्षम है। 6 दिसंबर, 2024 को लॉन्च किया गया, यह मॉडल विभिन्न उद्योग बेंचमार्क में कई ओपन-सोर्स और प्रोप्राइटरी चैट मॉडल्स को पार करता है। यह स्केलेबिलिटी को बेहतर बनाने के लिए ग्रुप्ड-क्वेरी अटेंशन (जीक्यूए) का उपयोग करता है और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध स्रोतों से 15 ट्रिलियन से अधिक टोकन के विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है। मॉडल का ज्ञान दिसंबर 2023 तक अद्यतन है।
| GPT-4.1 Nano | Llama 3.3 70B Instruct | |
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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 | टेक्स्ट |
एपीआई प्रदाता
| OpenAI API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| - | 12.2024 |
ओपन सोर्स
| नहीं | हां |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| $0.10 प्रति मिलियन टोकन | $0.23 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| $0.40 प्रति मिलियन टोकन | $0.40 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| 80.1% स्रोत | 86% 0-shot, CoT स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो
| - | 68.9% 5-shot, CoT स्रोत |
एमएमएमयू
| 55.4% स्रोत | उपलब्ध नहीं |
हेलास्वैग
| - | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल
| - | 88.4% pass@1 स्रोत |
मैथ
| - | 77% 0-shot, CoT स्रोत |
जीपीक्यूए
| 50.3% Diamond स्रोत | 50.5% 0-shot, CoT स्रोत |
आईएफइवैल
| 74.5% स्रोत | 92.1% 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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