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।
कमांड R+ कोहेयर का अत्याधुनिक जनरेटिव एआई मॉडल है, जिसे एंटरप्राइज-ग्रेड प्रदर्शन के लिए इंजीनियर किया गया है जहां गति, सुरक्षा और आउटपुट गुणवत्ता महत्वपूर्ण हैं। न्यूनतम इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ कुशलतापूर्वक चलने के लिए डिज़ाइन किया गया, यह क्षमता और लागत-प्रभावशीलता दोनों में GPT-4o और DeepSeek-V3 जैसे शीर्ष-स्तरीय मॉडल्स से बेहतर प्रदर्शन करता है। 256K टोकन की विस्तारित संदर्भ विंडो के साथ - जो अधिकांश प्रमुख मॉडल्स से दोगुनी बड़ी है - यह आधुनिक व्यावसायिक संचालन के लिए आवश्यक जटिल बहुभाषी और एजेंट-आधारित कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। अपनी शक्ति के बावजूद, इसे केवल दो GPU पर तैनात किया जा सकता है, जो इसे अत्यधिक सुलभ बनाता है। 156 टोकन प्रति सेकंड की तेज गति के साथ - जो GPT-4o से लगभग 1.75 गुना तेज है - कमांड R+ सटीकता या गहराई से समझौता किए बिना असाधारण दक्षता प्रदान करता है।
| GPT-4.1 | Command A | |
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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 | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| - | - |
ओपन सोर्स
| नहीं | हां |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| $2.00 प्रति मिलियन टोकन | $2.50 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| $8.00 प्रति मिलियन टोकन | $10.00 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| 90.2% pass@1 स्रोत | 85.5% स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो
| - | उपलब्ध नहीं |
एमएमएमयू
| 74.8% स्रोत | उपलब्ध नहीं |
हेलास्वैग
| - | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल
| - | उपलब्ध नहीं |
मैथ
| - | 80% स्रोत |
जीपीक्यूए
| 66.3% Diamond स्रोत | 50.8% स्रोत |
आईएफइवैल
| - | 90.9% स्रोत |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 48.1% स्रोत | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
वैश्विक MMLU (लाइट)
| 87.3% pass@1 स्रोत | - |
MathVista
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मोबाइल एप्लिकेशन | - |
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