GPT-4.1, выпущенный OpenAI 14 апреля 2025 года, предлагает контекстное окно в 1 миллион токенов и поддерживает вывод до 32 768 токенов на запрос. Он демонстрирует выдающуюся производительность в задачах программирования, достигая 54,6% в тесте SWE-Bench Verified и улучшая результат GPT-4o на 10,5% в MultiChallenge по следованию инструкциям. Объем знаний модели актуален на июнь 2024 года. Стоимость составляет $2,00 за миллион входных токенов и $8,00 за миллион выходных, с 75% скидкой на кэшированные данные, что делает его очень экономичным для повторяющихся запросов.
Llama 3.3 70B Instruct, созданная Meta, — это многоязычная крупная языковая модель, специально доработанная для задач на основе инструкций и оптимизированная для разговорных приложений. Она способна обрабатывать и генерировать текст на нескольких языках, поддерживая контекстное окно до 128 000 токенов. Запущенная 6 декабря 2024 года, модель превосходит многие open-source и проприетарные чат-модели в различных отраслевых тестах. Она использует Grouped-Query Attention (GQA) для улучшения масштабируемости и обучена на разнообразном наборе данных, содержащем более 15 триллионов токенов из общедоступных источников. Знания модели актуальны на декабрь 2023 года.
| GPT-4.1 | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Веб-сайт
| ||
Провайдер
| ||
Чат
| ||
Дата выпуска
| ||
Модальности
| текст изображения | текст |
Поставщики API
| OpenAI API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Дата актуальности знаний
| - | 12.2024 |
Открытый исходный код
| Нет | Да |
Стоимость ввода
| $2.00 за миллион токенов | $0.23 за миллион токенов |
Стоимость вывода
| $8.00 за миллион токенов | $0.40 за миллион токенов |
MMLU
| 90.2% pass@1 Источник | 86% 0-shot, CoT Источник |
MMLU-Pro
| - | 68.9% 5-shot, CoT Источник |
MMMU
| 74.8% Источник | Недоступно |
HellaSwag
| - | Недоступно |
HumanEval
| - | 88.4% pass@1 Источник |
MATH
| - | 77% 0-shot, CoT Источник |
GPQA
| 66.3% Diamond Источник | 50.5% 0-shot, CoT Источник |
IFEval
| - | 92.1% Источник |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 48.1% Источник | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| 87.3% pass@1 Источник | - |
MathVista
| - | - |
Мобильное приложение | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Чат-боты для мобильных приложений, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.