GPT-4.1は、OpenAIが2025年4月14日にリリースしたモデルで、100万トークンのコンテキストウィンドウを導入し、リクエストごとに最大32,768トークンの出力をサポートします。コーディングタスクで優れた性能を発揮し、SWE-Bench Verifiedベンチマークで54.6％を達成、MultiChallengeの指示追従ではGPT-4o比10.5％の改善を示しています。モデルの知識カットオフは2024年6月に設定されています。価格は入力100万トークンあたり2.00ドル、出力100万トークンあたり8.00ドルで、キャッシュされた入力には75％の割引が適用され、繰り返しのクエリに対して非常にコスト効率が良くなっています。
NVIDIAのLlama 3.1 Nemotron 70Bは、正確で有益な応答を提供するために最適化された強力な言語モデルです。Llama 3.1 70Bアーキテクチャを基盤とし、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）によって強化され、自動アラインメントベンチマークで最高のパフォーマンスを達成しています。応答生成と有用性において高い精度を要求するアプリケーション向けに設計されており、複数のドメインにわたる幅広いユーザークエリに適しています。
| GPT-4.1 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
ウェブサイト
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プロバイダー
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チャット
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リリース日
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モダリティ
| テキスト 画像 | テキスト |
APIプロバイダー
| OpenAI API | OpenRouter |
知識のカットオフ日
| - | - |
オープンソース
| いいえ | はい |
入力料金
| $2.00 100万トークンあたり | $0.35 100万トークンあたり |
出力料金
| $8.00 100万トークンあたり | $0.40 100万トークンあたり |
MMLU
| 90.2% pass@1 ソース | 85% 5-shot ソース |
MMLU-Pro
| - | 利用不可 |
MMMU
| 74.8% ソース | 利用不可 |
HellaSwag
| - | 利用不可 |
HumanEval
| - | 75% ソース |
MATH
| - | 71% ソース |
GPQA
| 66.3% Diamond ソース | 利用不可 |
IFEval
| - | 利用不可 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 48.1% ソース | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| 87.3% pass@1 ソース | - |
MathVista
| - | - |
モバイルアプリケーション | - |
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