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।
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 | 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
| $2.00 प्रति मिलियन टोकन | $0.23 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| $8.00 प्रति मिलियन टोकन | $0.40 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| 90.2% pass@1 स्रोत | 86% 0-shot, CoT स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो
| - | 68.9% 5-shot, CoT स्रोत |
एमएमएमयू
| 74.8% स्रोत | उपलब्ध नहीं |
हेलास्वैग
| - | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल
| - | 88.4% pass@1 स्रोत |
मैथ
| - | 77% 0-shot, CoT स्रोत |
जीपीक्यूए
| 66.3% Diamond स्रोत | 50.5% 0-shot, CoT स्रोत |
आईएफइवैल
| - | 92.1% स्रोत |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 48.1% स्रोत | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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वैश्विक MMLU (लाइट)
| 87.3% pass@1 स्रोत | - |
MathVista
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मोबाइल एप्लिकेशन | - |
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