Son beş ay içinde, Qwen2-VL'nin piyasaya sürülmesinden bu yana geliştiriciler, yeni modeller oluşturup değerli geri bildirimlerde bulundu. Şimdi, Qwen2.5-VL gelişmiş yetenekler sunuyor; görüntüleri, metinleri ve grafikleri hassas bir şekilde analiz edebilir ve yapılandırılmış JSON çıktılarıyla nesne konumlandırma sağlayabilir. Uzun videoları anlayabilir, kilit olayları belirleyebilir ve bilgisayarlar ile telefonlardaki araçlarla etkileşime giren bir ajan olarak işlev görebilir. Modelin mimarisi, dinamik video işleme ve optimize edilmiş ViT kodlayıcı ile daha yüksek hız ve doğruluk sunar.
GPT-4.1 Nano, OpenAI tarafından 14 Nisan 2025'te piyasaya sürülen en hızlı ve en uygun maliyetli modeldir. Düşük gecikmeli görevler için tasarlanmıştır; sınıflandırma, otomatik tamamlama ve hızlı çıkarım senaryolarında etkili bir şekilde çalışır. Kompakt mimarisine rağmen güçlü yeteneklere sahiptir. Boyutuna rağmen 1 milyon token bağlam penceresini destekler ve güçlü ölçüt sonuçları sunar; MMLU'da %80,1 ve GPQA'da %50,3 başarıya ulaşmıştır. Bilgi kesim tarihi Haziran 2024 olan GPT-4.1 Nano, milyon giriş token başına yalnızca 0,10$ ve milyon çıkış token başına 0,40$ fiyatlandırılarak olağanüstü değer sunmaktadır. Önbelleğe alınmış girdiler için %75 indirim uygulanarak yüksek hacimli, maliyet odaklı dağıtımlar için ideal hale getirilmiştir.
| Qwen2.5-VL-32B | GPT-4.1 Nano | |
|---|---|---|
Web Sitesi
| ||
Sağlayıcı
| ||
Sohbet
| ||
Yayın Tarihi
| ||
Modallikler
| metin görseller video | metin görseller |
API Sağlayıcıları
| - | OpenAI API |
Bilgi Kesim Tarihi
| Bilinmiyor | - |
Açık Kaynak
| Evet (Kaynak) | Hayır |
Fiyatlandırma Girdisi
| $0 | $0.10 milyon belirteç başına |
Fiyatlandırma Çıktısı
| $0 | $0.40 milyon belirteç başına |
MMLU
| 78.4% Kaynak | 80.1% Kaynak |
MMLU-Pro
| 49.5% | - |
MMMU
| 70% | 55.4% Kaynak |
HellaSwag
| Mevcut değil | - |
HumanEval
| Mevcut değil | - |
MATH
| 82.2% | - |
GPQA
| 46.0% Diamond | 50.3% Diamond Kaynak |
IFEval
| Mevcut değil | 74.5% Kaynak |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 29.4% Kaynak |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 66.9% Kaynak |
MathVista
| - | 56.2% Image Reasoning Kaynak |
Mobil Uygulama | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobil Uygulamalar Sohbet Botları, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.