जीपीटी-4.1, जिसे ओपनएआई द्वारा 14 अप्रैल, 2025 को लॉन्च किया गया था, 1 मिलियन टोकन की संदर्भ विंडो पेश करता है और प्रति अनुरोध 32,768 टोकन तक के आउटपुट को सपोर्ट करता है। यह कोडिंग कार्यों पर उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदान करता है, जो एसडब्ल्यूई-बेंच वेरिफाइड बेंचमार्क पर 54.6% हासिल करता है, और निर्देश अनुसरण के लिए मल्टीचैलेंज पर जीपीटी-4ओ की तुलना में 10.5% सुधार दिखाता है। मॉडल का ज्ञान कटऑफ जून 2024 पर सेट है। कीमत इनपुट के लिए $2.00 प्रति मिलियन टोकन और आउटपुट के लिए $8.00 प्रति मिलियन टोकन है, जिसमें कैश्ड इनपुट पर 75% की छूट लागू होती है, जो इसे दोहराए जाने वाले प्रश्नों के लिए अत्यधिक लागत-कुशल बनाता है।
वेबसाइट एआई मॉडल वेब पेज | |
प्रदाता इस मॉडल को प्रदान करने वाली इकाई। | |
चैट चैट शुरू करने के लिए एक संदेश दर्ज करें | |
रिलीज तिथि मॉडल पहली बार कब रिलीज हुआ था। | 1 वर्ष ago अप्रै 14, 2025 |
मोडलिटीज इस मॉडल द्वारा संसाधित किए जा सकने वाले डेटा के प्रकार | टेक्स्ट छवियां |
एपीआई प्रदाता वे प्रदाता जो इस मॉडल को प्रदान करते हैं। (यह एक पूर्ण सूची नहीं है।) | OpenAI API |
ज्ञान समाप्ति तिथि मॉडल का ज्ञान अंतिम बार कब अपडेट किया गया था। | - |
ओपन सोर्स क्या मॉडल का कोड सार्वजनिक उपयोग के लिए उपलब्ध है। | नहीं |
मूल्य निर्धारण इनपुट आपके प्रॉम्प्ट में टोकन प्रोसेसिंग की लागत | $2.00 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट मॉडल द्वारा उत्पन्न टोकन की लागत | $8.00 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू मैसिव मल्टीटास्क भाषा समझ - गणित, इतिहास, कानून और अन्य सहित 57 विषयों में ज्ञान का परीक्षण | 90.2% pass@1 स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो अधिक मजबूत एमएमएलयू बेंचमार्क जिसमें कठिन, तर्क-केंद्रित प्रश्न, बड़ा विकल्प सेट, और कम प्रॉम्प्ट संवेदनशीलता शामिल है | - |
एमएमएमयू मैसिव मल्टीटास्क मल्टीमॉडल समझ - टेक्स्ट, छवियों, ऑडियो और वीडियो में समझ का परीक्षण | 74.8% स्रोत |
हेलास्वैग एक चुनौतीपूर्ण वाक्य पूर्णता बेंचमार्क | - |
ह्यूमनएवैल कोड जनरेशन और समस्या-समाधान क्षमताओं का मूल्यांकन करता है | - |
मैथ विभिन्न कठिनाई स्तरों पर गणितीय समस्या-समाधान क्षमताओं का परीक्षण | - |
जीपीक्यूए रसायन विज्ञान, जीव विज्ञान और भौतिकी में पीएचडी-स्तर के ज्ञान का बहुविकल्पीय प्रश्नों के माध्यम से परीक्षण जो गहरे डोमेन विशेषज्ञता की आवश्यकता रखते हैं | 66.3% Diamond स्रोत |
आईएफइवैल मॉडल की स्पष्ट स्वरूपण निर्देशों का सटीक पालन करने, उपयुक्त आउटपुट उत्पन्न करने, और विभिन्न कार्यों में लगातार निर्देश अनुपालन बनाए रखने की क्षमता का परीक्षण | - |
SimpleQA साधारण प्रश्नों की सटीकता का आकलन | - |
AIME 2024 | 48.1% स्रोत |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot बहुभाषी प्रोग्रामिंग बेंचमार्क। | - |
LiveCodeBench v5 रीयल-टाइम प्रोग्रामिंग के लिए बेंचमार्क | - |
वैश्विक MMLU (लाइट) वैश्विक स्तर पर मॉडलों की सार्वभौमिकता का आकलन करने के लिए बेंचमार्क का सरलीकृत संस्करण। | 87.3% pass@1 स्रोत |
MathVista दृश्य संदर्भों में AI मॉडलों की गणितीय तर्क क्षमताओं का मूल्यांकन | - |
मोबाइल एप्लिकेशन |
Compare AI. Test. Benchmarks. मोबाइल ऐप्स चैटबॉट्स, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.