ओपनएआयने (OpenAI) १४ एप्रिल २०२५ रोजी जीपीटी-4.1 (GPT-4.1) मॉडेलची नवीन पिढी जारी केली, ज्यात डेव्हलपरसाठी (Developer) तीन मॉडेल्स आहेत: जीपीटी-4.1, जीपीटी-4.1 मिनी (GPT-4.1 mini) आणि जीपीटी-4.1 नॅनो (GPT-4.1 nano).
ओपनएआय हे जनरेटिव्ह एआय (Generative AI) युगातील एक प्रसिद्ध पुरवठादार आहे.
कंपनीच्या एआय (AI) कार्याचा आधार जीपीटी (GPT) मॉडेल मालिका आहे, जी चॅटजीपीटी (ChatGPT) सेवेला देखील समर्थन देते. चॅटजीपीटी सुरुवातीला जीपीटी-3 (GPT-3) द्वारे समर्थित होते आणि ओपनएआयने जीपीटी-4 (GPT-4) आणि जीपीटी-4ओ (GPT-4o) सह नवीन जीपीटी मॉडेल विकसित केल्यामुळे त्यात सतत सुधारणा झाली.
ओपनएआयला गुगल जेमिनी (Google Gemini), अँथ्रोपिक क्लॉड (Anthropic Claude) आणि मेटा लामा (Meta Llama) यांसारख्या अनेक प्रतिस्पर्धकांकडून तीव्र स्पर्धेचा सामना करावा लागत आहे. या स्पर्धेमुळे नवीन मॉडेल तंत्रज्ञान वेगाने जारी केले जात आहे. अचूकता, कोडिंग कार्यक्षमता आणि सूचनांचे योग्य पालन करण्याची क्षमता यांसारख्या विविध कार्यक्षमतेच्या बाबतीत ही मॉडेल्स एकमेकांशी स्पर्धा करत आहेत.
१४ एप्रिल २०२५ रोजी, ओपनएआयने जीपीटी-4.1 जारी केले, हे एक नवीन जनरल-पर्पज मॉडेल (General-Purpose Model) आहे. डेव्हलपरवर लक्ष केंद्रित करून, नवीन जीपीटी-4.1 मॉडेल सुरुवातीला केवळ एपीआय (API) द्वारे वापरले जाऊ शकते.
जीपीटी-4.1 म्हणजे काय?
जीपीटी-4.1 हे ओपनएआयने विकसित केलेले ट्रान्सफॉर्मर-आधारित (Transformer-based) मोठे भाषिक मॉडेल (LLM) आहे, जे कंपनीचे प्रमुख जनरल-पर्पज मॉडेल आहे. हे मागील जीपीटी-4 युगातील मॉडेल्सच्या आर्किटेक्चरवर (Architecture) आधारित आहे, तसेच माहिती प्रक्रिया आणि विश्वासार्हतेतील प्रगती यात समाविष्ट आहे.
जीपीटी-4.1 मालिकेत तीन मॉडेल्स आहेत: मुख्य मॉडेल जीपीटी-4.1, जीपीटी-4.1 मिनी आणि जीपीटी-4.1 नॅनो. मालिकेतील सर्व तीन मॉडेल्ससाठी, ओपनएआयने एक प्रगत प्रशिक्षण पद्धत वापरली आहे, जी डेव्हलपरच्या थेट प्रतिक्रियेनुसार डिझाइन (Design) केली गेली आहे, असा कंपनीचा दावा आहे.
जीपीटी-4.1 हे जनरल एलएलएम (LLM) म्हणून खूप उपयुक्त आहे, परंतु त्यात डेव्हलपर अनुभवावर लक्ष केंद्रित करणारी अनेक ऑप्टिमायझेशन (Optimization) आहेत. यापैकी एक सुधारणा म्हणजे फ्रंटएंड कोडिंग क्षमतेचे ऑप्टिमायझेशन. उदाहरणार्थ, ओपनएआयने नवीन मॉडेलसाठी जारी केलेल्या लाइव्ह (Live) घोषणेमध्ये, कंपनीने हे प्रात्यक्षिक केले की जीपीटी-4.1 केवळ एका प्रॉम्प्ट (Prompt) आणि युजर इंटरफेसच्या (User Interface) मदतीने ॲप्लिकेशन (Application) कसे तयार करू शकते.
जीपीटी-4.1 मॉडेल सूचनांचे पालन करण्याची क्षमता सुधारण्यासाठी देखील ऑप्टिमाइझ केले गेले आहे. मागील मॉडेल्सच्या तुलनेत, जीपीटी-4.1 अधिक जटिल (Complex) आणि अचूकपणे सूचनांचे पालन करेल. ओपनएआयच्या अंतर्गत सूचना-पालन बेंचमार्क चाचणीमध्ये, जीपीटी-4.1 ने 49% गुण मिळवले, जे जीपीटी-4ओ पेक्षा खूपच जास्त आहेत, ज्याने फक्त 29% गुण मिळवले.
जीपीटी-4ओ प्रमाणेच, जीपीटी-4.1 हे टेक्स्ट (Text) आणि इमेज ॲनालिसिसला (Image Analysis) समर्थन देणारे मल्टी-मॉडल मॉडेल (Multi-Model Model) आहे. ओपनएआयने जीपीटी-4.1 ची कॉन्टेक्स्ट विंडो (Context Window) वाढवून 1 दशलक्ष टोकनपर्यंत (Token) समर्थन दिले आहे, ज्यामुळे ते मोठ्या डेटासेटचे विश्लेषण (Analysis) करू शकते. मोठ्या कॉन्टेक्स्ट विंडोला समर्थन देण्यासाठी, ओपनएआयने जीपीटी-4.1 च्या अटेंशन मेकॅनिझममध्ये (Attention Mechanism) सुधारणा केली आहे, जेणेकरून मॉडेल मोठ्या डेटासेटमधील माहिती योग्यरित्या解析 (Parse) आणि रिट्रीव्ह (Retrieve) करू शकेल.
किंमतीबद्दल बोलायचं झाल्यास, जीपीटी-4.1 ची किंमत प्रति दशलक्ष इनपुट टोकन 2 डॉलर्स आणि प्रति दशलक्ष आउटपुट टोकन 8 डॉलर्स आहे, ज्यामुळे ते जीपीटी-4.1 मालिकेतील प्रीमियम उत्पादन बनते.
जीपीटी-4.1 मिनी म्हणजे काय?
जीपीटी-4ओ प्रमाणेच, जीपीटी-4.1 चे मिनी व्हर्जन (Mini Version) देखील आहे. मिनी व्हर्जनमागील मूलभूत कल्पना ही आहे की, एलएलएमचा (LLM) आकार लहान असतो आणि तो कमी खर्चात चालवता येतो.
जीपीटी-4.1 मिनी हे लहान आकाराचे मॉडेल आहे, जे जीपीटी-4ओ च्या तुलनेत चांगली कार्यक्षमता राखते आणि सुमारे 50% ने लेटन्सी (Latency) कमी करते. ओपनएआयच्या म्हणण्यानुसार, हे अनेक बेंचमार्क चाचण्यांमध्ये जीपीटी-4ओ च्या बरोबरीचे आहे किंवा त्याहून अधिक चांगले आहे, ज्यात चार्ट (Chart), आकृत्या आणि व्हिज्युअल मॅथेमॅटिक्स (Visual Mathematics) संबंधित व्हिज्युअल (Visual) कार्यांचा समावेश आहे.
फ्लॅगशिप जीपीटी-4.1 मॉडेलपेक्षा लहान असूनही, जीपीटी-4.1 मिनी अजूनही एका प्रॉम्प्टमध्ये (Prompt) वापरल्या जाणार्‍या समान 1 दशलक्ष टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडोला समर्थन देते.
लॉन्च (Launch) करतेवेळी, जीपीटी-4.1 मिनीची किंमत प्रति दशलक्ष इनपुट टोकन 0.40 डॉलर्स आणि प्रति दशलक्ष आउटपुट टोकन 1.60 डॉलर्स आहे, जी संपूर्ण जीपीटी-4.1 मॉडेलपेक्षा स्वस्त आहे.
जीपीटी-4.1 नॅनो म्हणजे काय?
जीपीटी-4.1 नॅनो हे ओपनएआयने सादर केलेले पहिले नॅनो-लेव्हल एलएलएम (LLM) आहे. नॅनो-लेव्हल हे ओपनएआयच्या एलएलएमच्या मिनी-लेव्हलपेक्षा लहान आणि अधिक किफायतशीर आहे.
जीपीटी-4.1 नॅनो हे ओपनएआयने लाँच (Launch) केलेल्या नवीन जीपीटी-4.1 मालिकेतील सर्वात लहान आणि सर्वात किफायतशीर मॉडेल आहे. आकारमानाने लहान असल्यामुळे ते सर्वात वेगवान आहे आणि जीपीटी-4.1 किंवा जीपीटी-4.1 मिनीपेक्षा कमी लेटन्सी (Latency) देते. लहान मॉडेल असूनही, नॅनो मॉडेल त्याच्या मोठ्या समकक्षांच्या 1 दशलक्ष टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडोला (Context Window) टिकवून ठेवते, ज्यामुळे ते मोठ्या प्रमाणात डॉक्युमेंट्स (Documents) आणि डेटासेटवर प्रक्रिया करण्यास सक्षम आहे.
ओपनएआयने जीपीटी-4.1 नॅनोला विशिष्ट ॲप्लिकेशन्ससाठी (Application) योग्य असल्याचे म्हटले आहे, जिथे गतीला सर्वसमावेशक तार्किक क्षमतेपेक्षा (Logical Capability) जास्त प्राधान्य दिले जाते. नॅनो मॉडेल जलद आणि लक्ष्यित कार्यांसाठी ऑप्टिमाइझ केले गेले आहे, जसेकी ऑटो-कम्प्लीट (Auto-Complete) सूचना, कंटेंट वर्गीकरण आणि मोठ्या डॉक्युमेंट्समधून माहिती काढणे.
लॉन्च करतेवेळी, जीपीटी-4.1 नॅनोची किंमत प्रति दशलक्ष इनपुट टोकन 0.10 डॉलर्स आणि प्रति दशलक्ष आउटपुट टोकन 0.40 डॉलर्स आहे.
जीपीटी मॉडेल मालिकेची तुलना
खालील तक्त्यामध्ये जीपीटी-4ओ (GPT-4o), जीपीटी-4.5 (GPT-4.5) आणि जीपीटी-4.1 च्या काही महत्त्वाच्या पॅरामीटर्सची (Parameters) तुलना दर्शविली आहे:
| आयटम (Item) | जीपीटी-4ओ | जीपीटी-4.5 | जीपीटी-4.1 |
|---|---|---|---|
| प्रकाशन तारीख (Release date) | १३ मे २०२४ | २७ फेब्रुवारी २०२५ | १४ एप्रिल २०२५ |
| फोकस (Focus) | मल्टीमॉडल इंटिग्रेशन (Multimodal Integration) | मोठ्या प्रमाणावर पर्यवेक्षण नसलेले शिक्षण (Large-scale unsupervised learning) | डेव्हलपर आणि कोडिंग सुधारणा (Developer and coding improvements) |
| मोडॅलिटी (Modality) | टेक्स्ट, इमेज आणि ऑडिओ (Text, image and audio) | टेक्स्ट आणि इमेज (Text and image) | टेक्स्ट आणि इमेज (Text and image) |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो (Context window) | 128,000 टोकन | 128,000 टोकन | 1,000,000 टोकन |
| माहितीची अंतिम तारीख (Knowledge cutoff date) | ऑक्टोबर २०२३ | ऑक्टोबर २०२४ | जून २०२४ |
| एसडब्ल्यूई-बेंच व्हेरिफाईड (कोडिंग) (SWE-bench Verified (coding)) | 33% | 38% | 55% |
| एमएमएमयू (MMMU) | 69% | 75% | 75% |
जीपीटी-4.1 च्या तांत्रिक वैशिष्ट्यांचा सखोल अभ्यास
जीपीटी-4.1 ची ताकद अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी, त्याच्या मागच्या तांत्रिक तपशीलांचा सखोल अभ्यास करूया. जीपीटी-4.1 हे ओपनएआयचे (OpenAI) प्रमुख जनरल-पर्पज मॉडेल (General-Purpose Model) असल्यामुळे, त्याचा गाभा ट्रान्सफॉर्मर-आधारित (Transformer-based) मोठे भाषिक मॉडेल (LLM) आर्किटेक्चरमध्ये (Architecture) आहे. हे आर्किटेक्चर (Architecture) त्याला जटिल टेक्स्ट (Text) आणि इमेजेसवर (Images) प्रक्रिया (Process) करण्यास आणि तयार करण्यास सक्षम करते आणि विविध कार्यांमध्ये उत्कृष्ट प्रदर्शन करते.
ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चरचे फायदे
ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चर हे अलीकडील वर्षांमध्ये नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (Natural Language Processing) (NLP) क्षेत्रातील एक महत्त्वपूर्ण तंत्रज्ञान आहे. हे सेल्फ-अटेंशन मेकॅनिझमद्वारे (Self-Attention Mechanism) टेक्स्टमधील (Text) वेगवेगळ्या शब्दांमधील संबंध कॅप्चर (Capture) करण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे टेक्स्टचा अर्थ अधिक चांगल्या प्रकारे समजतो. पारंपारिक रिकरंट न्यूरल नेटवर्कच्या (Recurrent Neural Network) (RNN) तुलनेत, ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चरचे खालील फायदे आहेत:
- समानांतर गणना (Parallel Calculation): ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चर टेक्स्टमधील (Text) सर्व शब्दांवर एकाच वेळी प्रक्रिया (Process) करू शकते, ज्यामुळे संगणकीय कार्यक्षमतेत मोठ्या प्रमाणात वाढ होते.
- लांब पल्ल्यावरील अवलंबित्व (Long-range dependency): ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चर टेक्स्टमधील (Text) लांब पल्ल्यावरील अवलंबित्व प्रभावीपणे कॅप्चर (Capture) करू शकते, जे लांब टेक्स्ट (Text) समजून घेण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे.
- स्पष्टीकरण (Interpretability): ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चरचे सेल्फ-अटेंशन मेकॅनिझम (Self-Attention Mechanism) व्हिज्युअलाइज (Visualize) केले जाऊ शकते, ज्यामुळे मॉडेल (Model) भविष्यवाणी (Prediction) कशी करते हे समजून घेण्यास मदत होते.
जीपीटी-4.1 ने ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चरचे (Transformer Architecture) हे फायदे वारशाने घेतले आहेत आणि त्या आधारावर सुधारणा केल्या आहेत, ज्यामुळे ते विविध कार्यांमध्ये अधिक उत्कृष्ट प्रदर्शन करते.
प्रशिक्षण डेटाची विविधता
जीपीटी-4.1 ची ताकद मोठ्या प्रमाणात आणि विविध प्रशिक्षण डेटाच्या (Training data) वापरात देखील आहे. या डेटामध्ये (Data) खालील गोष्टींचा समावेश आहे:
- टेक्स्ट डेटा (Text data): इंटरनेटवरील (Internet) विविध टेक्स्ट्स (Texts), ज्यात बातम्यांचे लेख, ब्लॉग (Blog), पुस्तके, कोड (Code) इत्यादींचा समावेश आहे.
- इमेज डेटा (Image data): इंटरनेटवरील (Internet) विविध इमेजेस (Images), ज्यात फोटो, आकृत्या, आरेख इत्यादींचा समावेश आहे.
या विविध प्रशिक्षण डेटाचा (Training data) वापर करून, जीपीटी-4.1 विविध ज्ञान आणि कौशल्ये शिकण्यास सक्षम आहे, ज्यामुळे ते विविध कार्यांमध्ये उत्कृष्ट प्रदर्शन करते.
मल्टीमॉडल क्षमतेत वाढ
जीपीटी-4.1 केवळ टेक्स्ट डेटावरच (Text data) नव्हे, तर इमेज डेटावरही (Image data) प्रक्रिया (Process) करण्यास सक्षम आहे, ज्यामुळे त्यात शक्तिशाली मल्टीमॉडल क्षमता आहे. टेक्स्ट (Text) आणि इमेजेस (Images) एकत्र करून, जीपीटी-4.1 जगाला अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यास आणि अधिक समृद्ध आणि उपयुक्त कंटेंट (Content) तयार करण्यास सक्षम आहे.
उदाहरणार्थ, जीपीटी-4.1 हे करू शकते:
- इमेजवरून वर्णन तयार करणे (Generate description from image): इमेज दिल्यावर, जीपीटी-4.1 इमेजमधील (Image) कंटेंटचे (Content) वर्णन करणारा टेक्स्ट (Text) तयार करू शकते.
- टेक्स्टवरून इमेज तयार करणे (Generate image from text): टेक्स्ट (Text) दिल्यावर, जीपीटी-4.1 टेक्स्ट (Text) कंटेंटशी (Content) संबंधित इमेज (Image) तयार करू शकते.
- इमेजशी संबंधित प्रश्नांची उत्तरे देणे (Answer questions related to image): इमेज (Image) आणि प्रश्न दिल्यावर, जीपीटी-4.1 इमेजमधील (Image) कंटेंटनुसार प्रश्नांची उत्तरे देऊ शकते.
या मल्टीमॉडल क्षमतांमुळे जीपीटी-4.1 मध्ये विविध ॲप्लिकेशनमध्ये (Application) प्रचंड क्षमता आहे.
सूचना-पालनाच्या क्षमतेचे ऑप्टिमायझेशन
जीपीटी-4.1 मध्ये सूचना-पालनाच्या क्षमतेचे ऑप्टिमायझेशन (Optimization) केले गेले आहे, ज्यामुळे ते युजर्सचा (User) हेतू अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यास आणि युजरच्या (User) गरजेनुसार अधिक योग्य कंटेंट (Content) तयार करण्यास सक्षम आहे. हे उद्दिष्ट साध्य करण्यासाठी, ओपनएआयने (OpenAI) एक प्रगत प्रशिक्षण पद्धत वापरली आहे, जी डेव्हलपर्सच्या (Developers) थेट प्रतिक्रियेवर आधारित आहे.
या पद्धतीचा वापर करून, जीपीटी-4.1 युजर्सच्या (User) सूचना अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यास आणि अधिक अचूक, परिपूर्ण आणि उपयुक्त कंटेंट (Content) तयार करण्यास शिकण्यास सक्षम आहे.
वास्तविक ॲप्लिकेशन्समध्ये जीपीटी-4.1 ची क्षमता
जीपीटी-4.1 एक शक्तिशाली जनरल-पर्पज मॉडेल (General-Purpose Model) असल्यामुळे, त्यात विविध वास्तविक ॲप्लिकेशन्समध्ये (Application) प्रचंड क्षमता आहे. खाली जीपीटी-4.1 च्या संभाव्य ॲप्लिकेशनची (Application) काही उदाहरणे दिली आहेत:
- ग्राहक सेवा (Customer service): जीपीटी-4.1 चा वापर स्मार्ट कस्टमर केअर रोबोट्स (Smart Customer Care Robots) तयार करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे ग्राहक सेवेची कार्यक्षमता आणि गुणवत्ता सुधारेल.
- कंटेंट निर्मिती (Content creation): जीपीटी-4.1 चा वापर कंटेंट (Content) निर्मितीमध्ये मदत करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, जसे की बातम्यांचे लेख, ब्लॉग (Blog), पुस्तके इत्यादी लिहिणे.
- शिक्षण (Education): जीपीटी-4.1 चा वापर स्मार्ट ट्युटोरियल सिस्टीम (Smart Tutorial System) तयार करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे शिक्षणाची वैयक्तिक पातळी (Personal level) आणि कार्यक्षमता सुधारेल.
- संशोधन (Research): जीपीटी-4.1 चा वापर संशोधनात मदत करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, जसे की डेटाचे (Data) विश्लेषण करणे, गृहीते तयार करणे, शोधनिबंध (Research paper) लिहिणे इत्यादी.
- वैद्यकीय (Medical): जीपीटी-4.1 चा वापर वैद्यकीय क्षेत्रात मदत करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, जसे की रोगांचे निदान करणे, उपचार योजना तयार करणे, आरोग्य सल्ला देणे इत्यादी.
जीपीटी-4.1 तंत्रज्ञानाचा सतत विकास होत असल्यामुळे, वास्तविक ॲप्लिकेशन्समध्ये (Application) त्याची क्षमता अधिकाधिक वाढत जाईल.
जीपीटी-4.1 मिनी आणि नॅनो: अधिक हलके पर्याय
फ्लॅगशिप मॉडेल (Flagship model) जीपीटी-4.1 व्यतिरिक्त, ओपनएआयने (OpenAI) जीपीटी-4.1 मिनी (GPT-4.1 Mini) आणि जीपीटी-4.1 नॅनो (GPT-4.1 Nano) ही दोन अधिक हलकी मॉडेल्स (Models) लाँच (Launch) केली आहेत. ही दोन्ही मॉडेल्स (Models) काही प्रमाणात कार्यक्षमता राखताना संगणकीय खर्च आणि लेटन्सी (Latency) कमी करतात, ज्यामुळे ती काही मर्यादित संसाधनांच्या ॲप्लिकेशनसाठी (Application) अधिक योग्य ठरतात.
जीपीटी-4.1 मिनी: कार्यक्षमता आणि कार्यक्षमतेचा समतोल
जीपीटी-4.1 मिनी (GPT-4.1 Mini) हे लहान आकाराचे मॉडेल (Model) आहे, जे जीपीटी-4ओ (GPT-4o) च्या तुलनेत चांगली कार्यक्षमता राखते आणि सुमारे 50% ने लेटन्सी (Latency) कमी करते. हे जीपीटी-4.1 मिनीला (GPT-4.1 Mini) रिअल-टाइम ट्रान्सलेशन (Real-time Translation), व्हॉईस रेकग्निशन (Voice Recognition) इत्यादींसारख्या जलद प्रतिसादाची (Quick response) आवश्यकता असलेल्या ॲप्लिकेशनसाठी (Application) खूप उपयुक्त ठरवते.
लहान आकार असूनही, जीपीटी-4.1 मिनी (GPT-4.1 Mini) अजूनही एका प्रॉम्प्टमध्ये (Prompt) वापरल्या जाणार्‍या समान 1 दशलक्ष टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडोला (Context Window) समर्थन देते. हे जीपीटी-4.1 मिनीला (GPT-4.1 Mini) मोठ्या प्रमाणात डेटावर प्रक्रिया (Process) करण्यास आणि विविध कार्यांमध्ये उत्कृष्ट प्रदर्शन करण्यास सक्षम करते.
जीपीटी-4.1 नॅनो: अति वेगवान प्रतिसादाचे शस्त्र
जीपीटी-4.1 नॅनो (GPT-4.1 Nano) हे ओपनएआयने (OpenAI) लाँच (Launch) केलेले पहिले नॅनो-लेव्हल एलएलएम (LLM) आहे. नॅनो-लेव्हल हे ओपनएआयच्या (OpenAI) एलएलएमच्या (LLM) मिनी-लेव्हलपेक्षा लहान आणि अधिक किफायतशीर आहे. हे जीपीटी-4.1 नॅनोला (GPT-4.1 Nano) ऑटो-कम्प्लीट (Auto-Complete) सूचना, कंटेंट वर्गीकरण इत्यादींसारख्या अति वेगवान प्रतिसादाची (Quick response) आवश्यकता असलेल्या ॲप्लिकेशनसाठी (Application) खूप उपयुक्त ठरवते.
सर्वात लहान आकार असूनही, जीपीटी-4.1 नॅनोने (GPT-4.1 Nano) त्याच्या मोठ्या समकक्षांच्या 1 दशलक्ष टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडोला (Context Window) टिकवून ठेवले आहे. हे जीपीटी-4.1 नॅनोला (GPT-4.1 Nano) मोठ्या प्रमाणात डेटावर प्रक्रिया (Process) करण्यास आणि विविध कार्यांमध्ये उत्कृष्ट प्रदर्शन करण्यास सक्षम करते.
थोडक्यात, जीपीटी-4.1 मिनी (GPT-4.1 Mini) आणि जीपीटी-4.1 नॅनो (GPT-4.1 Nano) हे दोन अधिक हलके पर्याय आहेत, जे काही प्रमाणात कार्यक्षमता राखताना संगणकीय खर्च आणि लेटन्सी (Latency) कमी करतात, ज्यामुळे ते काही मर्यादित संसाधनांच्या ॲप्लिकेशनसाठी (Application) अधिक योग्य ठरतात.
जीपीटी-4.1 ची किंमत धोरण
ओपनएआयने (OpenAI) जीपीटी-4.1 (GPT-4.1) मालिकेतील मॉडेल्ससाठी (Models) वेगवेगळ्या युजर्सच्या (Users) गरजा पूर्ण करण्यासाठी विविध किंमत धोरणे (Pricing policies) अवलंबली आहेत.
- जीपीटी-4.1 (GPT-4.1): प्रति दशलक्ष इनपुट टोकन (Input token) 2 डॉलर्स, प्रति दशलक्ष आउटपुट टोकन (Output token) 8 डॉलर्स.
- जीपीटी-4.1 मिनी (GPT-4.1 Mini): प्रति दशलक्ष इनपुट टोकन (Input token) 0.40 डॉलर्स, प्रति दशलक्ष आउटपुट टोकन (Output token) 1.60 डॉलर्स.
- जीपीटी-4.1 नॅनो (GPT-4.1 Nano): प्रति दशलक्ष इनपुट टोकन (Input token) 0.10 डॉलर्स, प्रति दशलक्ष आउटपुट टोकन (Output token) 0.40 डॉलर्स.
किंमत धोरणावरून असे दिसून येते की जीपीटी-4.1 (GPT-4.1) हे एक प्रीमियम उत्पादन आहे, जे उच्च कार्यक्षमता आणि उच्च गुणवत्तेच्या ॲप्लिकेशनसाठी (Application) योग्य आहे. जीपीटी-4.1 मिनी (GPT-4.1 Mini) आणि जीपीटी-4.1 नॅनो (GPT-4.1 Nano) अधिक किफायतशीर आहेत आणि काही मर्यादित संसाधनांच्या ॲप्लिकेशनसाठी (Application) योग्य आहेत.
सारांश
जीपीटी-4.1 (GPT-4.1) ही ओपनएआयने (OpenAI) लाँच (Launch) केलेली नवीनतम जनरल-पर्पज मॉडेल (General-Purpose Model) मालिका आहे, ज्यात जीपीटी-4.1 (GPT-4.1), जीपीटी-4.1 मिनी (GPT-4.1 Mini) आणि जीपीटी-4.1 नॅनो (GPT-4.1 Nano) या तीन मॉडेल्सचा (Models) समावेश आहे. जीपीटी-4.1 (GPT-4.1) मध्ये कार्यक्षमता, मल्टीमॉडल क्षमता आणि सूचना-पालनाच्या क्षमतेत सुधारणा करण्यात आली आहे, ज्यामुळे त्यात विविध ॲप्लिकेशन्समध्ये (Application) प्रचंड क्षमता आहे. जीपीटी-4.1 मिनी (GPT-4.1 Mini) आणि जीपीटी-4.1 नॅनो (GPT-4.1 Nano) अधिक हलके आहेत आणि काही मर्यादित संसाधनांच्या ॲप्लिकेशनसाठी (Application) योग्य आहेत.
जीपीटी-4.1 (GPT-4.1) तंत्रज्ञानाचा सतत विकास होत असल्यामुळे, वास्तविक ॲप्लिकेशन्समध्ये (Application) त्याची क्षमता अधिकाधिक वाढत जाईल. आम्हाला आशा आहे की जीपीटी-4.1 (GPT-4.1) भविष्यात आम्हाला आणखी आश्चर्यचकित करेल.