ओपनएआई o4-मिनी o-सीरीज़ का नवीनतम हल्का मॉडल है, जिसे टेक्स्ट और विजुअल कार्यों में कुशल और सक्षम तर्क के लिए इंजीनियर किया गया है। गति और प्रदर्शन के लिए अनुकूलित, यह कोड जनरेशन और इमेज-आधारित समझ में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, जबकि विलंबता और तर्क की गहराई के बीच संतुलन बनाए रखता है। मॉडल 200,000-टोकन की संदर्भ विंडो को 100,000 आउटपुट टोकन तक सपोर्ट करता है, जो इसे विस्तारित, उच्च-मात्रा वाली इंटरैक्शन के लिए उपयुक्त बनाता है। यह टेक्स्ट और इमेज दोनों इनपुट को संभालता है, जो उन्नत तर्क क्षमताओं के साथ पाठ्य आउटपुट उत्पन्न करता है। अपनी कॉम्पैक्ट आर्किटेक्चर और बहुमुखी प्रदर्शन के साथ, o4-मिनी वास्तविक दुनिया के उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है जिनमें तेज, लागत-प्रभावी बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती 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।
| o4-mini | GPT-4.1 Nano | |
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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 छवियां |
एपीआई प्रदाता
| OpenAI API | OpenAI API |
ज्ञान समाप्ति तिथि
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ओपन सोर्स
| नहीं | नहीं |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| $1.10 प्रति मिलियन टोकन | $0.10 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| $4.40 प्रति मिलियन टोकन | $0.40 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| fort | 80.1% स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो
| - | - |
एमएमएमयू
| 81.6% स्रोत | 55.4% स्रोत |
हेलास्वैग
| - | - |
ह्यूमनएवैल
| 14.28% स्रोत | - |
मैथ
| - | - |
जीपीक्यूए
| 81.4% स्रोत | 50.3% Diamond स्रोत |
आईएफइवैल
| - | 74.5% स्रोत |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% स्रोत | 29.4% स्रोत |
AIME 2025 | 92.7% स्रोत | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
वैश्विक MMLU (लाइट)
| - | 66.9% स्रोत |
MathVista
| - | 56.2% Image Reasoning स्रोत |
मोबाइल एप्लिकेशन |
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