अमेज़न नोवा प्रो एक अत्याधुनिक मल्टीमोडल मॉडल है जो टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट्स को उन्नत प्रोसेसिंग क्षमताओं के साथ संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। 300के-टोकन कंटेक्स्ट विंडो की विशेषता के साथ, यह डॉक्यूमेंट एनालिसिस, विजुअल क्वेश्चन आंसरिंग और जटिल एजेंट-संचालित वर्कफ्लो में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। अमेज़न नोवा फाउंडेशन मॉडल्स के हिस्से के रूप में, यह फाइन-ट्यूनिंग और डिस्टिलेशन को सपोर्ट करता है, जिससे विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए गहन कस्टमाइजेशन संभव होता 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।
| Nova Pro | GPT-4.1 Nano | |
|---|---|---|
वेबसाइट
| ||
प्रदाता
| ||
चैट
| ||
रिलीज तिथि
| ||
मोडलिटीज
| टेक्स्ट छवियां वीडियो | टेक्स्ट छवियां |
एपीआई प्रदाता
| Amazon Bedrock | OpenAI API |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| जानबूझकर प्रकट नहीं किया गया | - |
ओपन सोर्स
| नहीं | नहीं |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| $0.80 प्रति मिलियन टोकन | $0.10 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| $3.20 प्रति मिलियन टोकन | $0.40 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| 85.9% CoT स्रोत | 80.1% स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो
| उपलब्ध नहीं | - |
एमएमएमयू
| उपलब्ध नहीं | 55.4% स्रोत |
हेलास्वैग
| उपलब्ध नहीं | - |
ह्यूमनएवैल
| 89% pass@1 स्रोत | - |
मैथ
| 76.6% CoT स्रोत | - |
जीपीक्यूए
| 46.9% Main स्रोत | 50.3% Diamond स्रोत |
आईएफइवैल
| 92.1% स्रोत | 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 | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. मोबाइल ऐप्स चैटबॉट्स, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.