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。
Llama 3.3 70B Instructは、Metaによって作成された多言語大規模言語モデルで、指示ベースのタスクに特化してファインチューニングされ、会話アプリケーション向けに最適化されています。128,000トークンまでのコンテキストウィンドウをサポートし、複数の言語でテキストを処理および生成できます。2024年12月6日にリリースされ、さまざまな業界ベンチマークで数多くのオープンソースおよびプロプライエタリチャットモデルを上回ります。スケーラビリティを向上させるためにGrouped-Query Attention（GQA）を利用し、公開されているソースから15兆トークンを超える多様なデータセットでトレーニングされています。モデルの知識は2023年12月まで最新です。
| GPT-4.1 | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
ウェブサイト
| ||
プロバイダー
| ||
チャット
| ||
リリース日
| ||
モダリティ
| テキスト 画像 | テキスト |
APIプロバイダー
| OpenAI API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
知識のカットオフ日
| - | 12.2024 |
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 | $0.23 100万トークンあたり |
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 | 86% 0-shot, CoT ソース |
MMLU-Pro
| - | 68.9% 5-shot, CoT ソース |
MMMU
| 74.8% ソース | 利用不可 |
HellaSwag
| - | 利用不可 |
HumanEval
| - | 88.4% pass@1 ソース |
MATH
| - | 77% 0-shot, CoT ソース |
GPQA
| 66.3% Diamond ソース | 50.5% 0-shot, CoT ソース |
IFEval
| - | 92.1% ソース |
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 | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. モバイルアプリチャットボット, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.