GPT-4.1, випущений OpenAI 14 квітня 2025 року, пропонує контекстне вікно в 1 мільйон токенів і підтримує виведення до 32 768 токенів на запит. Він демонструє видатну продуктивність у завданнях програмування, досягаючи 54,6% у тесті SWE-Bench Verified та покращуючи результат GPT-4o на 10,5% у MultiChallenge за виконання інструкцій. Обсяг знань моделі актуальний на червень 2024 року. Вартість становить $2,00 за мільйон вхідних токенів і $8,00 за мільйон вихідних, зі знижкою 75% на кешовані дані, що робить його дуже економічним для повторюваних запитів.
„Llama 3.3 70B Instruct“, створена Meta, — це багатомовна велика мовна модель, спеціально налаштована для завдань на основі інструкцій і оптимізована для розмовних додатків. Вона може обробляти та генерувати текст кількома мовами, підтримуючи контекстне вікно до 128 000 токенів. Запущена 6 грудня 2024 року, модель перевершує багато відкритих і комерційних чат-ботів у різних галузевих тестах. Використовує Grouped-Query Attention (GQA) для покращення масштабованості та навчена на різноманітному наборі даних, що містить понад 15 трильйонів токенів із публічних джерел. Знання моделі актуальні до грудня 2023 року.
| GPT-4.1 | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Веб-сайт
| ||
Постачальник
| ||
Чат
| ||
Дата випуску
| ||
Модальності
| текст зображення | текст |
Постачальники API
| OpenAI API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Дата оновлення знань
| - | 12.2024 |
Відкритий код
| Ні | Так |
Вартість введення
| $2.00 за мільйон токенів | $0.23 за мільйон токенів |
Вартість виведення
| $8.00 за мільйон токенів | $0.40 за мільйон токенів |
MMLU
| 90.2% pass@1 Джерело | 86% 0-shot, CoT Джерело |
MMLU-Pro
| - | 68.9% 5-shot, CoT Джерело |
MMMU
| 74.8% Джерело | Недоступно |
HellaSwag
| - | Недоступно |
HumanEval
| - | 88.4% pass@1 Джерело |
MATH
| - | 77% 0-shot, CoT Джерело |
GPQA
| 66.3% Diamond Джерело | 50.5% 0-shot, CoT Джерело |
IFEval
| - | 92.1% Джерело |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 48.1% Джерело | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| 87.3% pass@1 Джерело | - |
MathVista
| - | - |
Мобільний додаток | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Чат-боти для мобільних застосунків, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.