JT-4.1 Flash 236B A21B está entre os modelos líderes em inteligência e tem preço competitivo em comparação com outros modelos de preço semelhante. O modelo aceita entrada em texto, gera saída em texto e tem uma janela de contexto de 262k tokens.

JT-4.1 Flash 236B A21B alcança 34 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando bem acima da média entre os modelos comparáveis (mediana: 12). Na avaliação do Intelligence Index, gerou 180M tokens, um resultado muito verboso em comparação com a mediana de 87M.

O preço do JT-4.1 Flash 236B A21B é de $0.00 por 1M de tokens de entrada (preço competitivo, mediana: $0.18) e $0.00 por 1M de tokens de saída (preço competitivo, mediana: $0.60).

Raciocínio	Sim Esta página mostra a versão com raciocínio deste modelo. Também pode existir uma variante sem raciocínio.
Modalidade de entrada	Compatível com: texto
Modalidade de saída	Compatível com: texto
Janela de contexto	262k ~393 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12

As métricas são comparadas com modelos da mesma classe:

Modelos sem raciocínio → comparados apenas com outros modelos sem raciocínio
Modelos de raciocínio → comparados com modelos com e sem raciocínio
Modelos de pesos abertos → comparados apenas com outros modelos de pesos abertos da mesma classe de tamanho:

Muito pequeno: ≤4B parâmetros
Pequeno: 4B–40B parâmetros
Médio: 40B–150B parâmetros
Grande: >150B parâmetros

Modelos proprietários → comparados com modelos proprietários e de pesos abertos da mesma faixa de preço, usando uma proporção combinada de 3:1 entre os preços de entrada e saída:

<$0.15 por 1M de tokens
$0.15–$1 por 1M de tokens
>$1 por 1M de tokens

Destaques

Updated

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Velocidade

Output tokens per second · Higher is better

Custo por tarefa

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

InteligênciaUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 includes: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Índices de capacidade

Mede o desempenho dos modelos em capacidades e setores específicos

Artificial Analysis Finance & Accounting Index

Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, Humanity's Last Exam, AutomationBench-AA, AA-LCR v1.1, GDP.pdf · Higher is better

Avaliações

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

AA-Briefcase v1.1Updated

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

GDPval-AA v2.1Updated

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

AutomationBench-AAUpdated

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench 4.0New

Agentic coding & terminal use

SciCodeUnder review

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdfNew

Professional document reasoning, All-pass

CritPtUnder review

Physics reasoning

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

MLCR-AA

Medical long context reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

AA-Briefcase v1.1Updated

AA-Briefcase Elo

AA-Briefcase v1.1 is an agentic knowledge work benchmark developed by Artificial Analysis. AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates rubric pass rate, analytical quality Elo and presentation Elo · Higher is better

AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates analytical quality Elo, presentation Elo, and rubric pass rate, with rubric performance converted into Elo via synthetic head-to-head matches. Elo and 95% confidence interval bounds are clamped at 0.

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

Comparações do Intelligence Index

Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Uso de tokens

Output Tokens per Intelligence Index Task

Weighted average number of output tokens used to run one task in the Artificial Analysis Intelligence Index

The number of tokens required per Intelligence Index task. This is calculated by multiplying the output tokens per eval by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index, then dividing by task count (excluding repeats).

Custo

Cost per Intelligence Index Task

Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task, segmented by token type. Lower is better

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Janela de contexto

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Perguntas frequentes

Perguntas comuns sobre o JT-4.1 Flash 236B A21B

O JT-4.1 Flash 236B A21B foi lançado em 9 de julho de 2026.

China Mobile criou o JT-4.1 Flash 236B A21B.

JT-4.1 Flash 236B A21B alcança 34 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando bem acima da média entre outros modelos de raciocínio em uma faixa de preço semelhante (mediana: 12).

Na avaliação do Intelligence Index, JT-4.1 Flash 236B A21B gerou 180M tokens de saída, um resultado na faixa superior em comparação com outros modelos de raciocínio em uma faixa de preço semelhante (mediana: 87M).

Sim, o JT-4.1 Flash 236B A21B é um modelo de raciocínio. Ele usa reflexão prolongada ou raciocínio em cadeia para resolver problemas complexos antes de fornecer uma resposta.

JT-4.1 Flash 236B A21B aceita entrada em texto.

JT-4.1 Flash 236B A21B permite saída em texto.

Não, o JT-4.1 Flash 236B A21B não aceita imagens como entrada. Ele só consegue processar texto.

Não, o JT-4.1 Flash 236B A21B não é multimodal. Ele aceita apenas entrada em texto.

JT-4.1 Flash 236B A21B tem uma janela de contexto de 260k tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.

Não, o JT-4.1 Flash 236B A21B é proprietário. Os pesos não estão disponíveis publicamente.

JT-4.1 Flash 236B A21B tem 236 bilhões parâmetros.

JT-4.1 Flash 236B A21B alcança 34 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index. Esse benchmark composto avalia os modelos em raciocínio, conhecimento, matemática e programação.

Consulte a página de provedores para ver a disponibilidade atual por API. Ver provedores

Acesse a página de provedores para consultar a disponibilidade. Comparar provedores

Análise de inteligência, desempenho e preço do JT-4.1 Flash 236B A21B

Resumo do modelo

InteligênciaUpdated

Velocidade

Resumo da comparação

Especificações técnicas

686 modelos nesta classe

Velocidade

InteligênciaUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-Briefcase v1.1Updated

AA-Briefcase Elo

AA-Briefcase Elo

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index

Comparações do Intelligence Index

Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Uso de tokens

Output Tokens per Intelligence Index Task

Output Tokens per Intelligence Index Task

Custo

Cost per Intelligence Index Task

Cost per Intelligence Index Task

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Cache Hit

Janela de contexto

Context Window

Context Window for RAG

Context Window

Perguntas frequentes

Quando o JT-4.1 Flash 236B A21B foi lançado?

Quem criou o JT-4.1 Flash 236B A21B?

Qual é a inteligência do JT-4.1 Flash 236B A21B?

Qual é a verbosidade do JT-4.1 Flash 236B A21B?

O JT-4.1 Flash 236B A21B é um modelo de raciocínio?

Quais modalidades de entrada o JT-4.1 Flash 236B A21B aceita?

Quais modalidades de saída o JT-4.1 Flash 236B A21B aceita?

O JT-4.1 Flash 236B A21B consegue processar imagens?

O JT-4.1 Flash 236B A21B é multimodal?

Qual é a janela de contexto do JT-4.1 Flash 236B A21B?

O JT-4.1 Flash 236B A21B é de código aberto?

Quantos parâmetros o JT-4.1 Flash 236B A21B tem?

Qual é o desempenho do JT-4.1 Flash 236B A21B nos benchmarks?

O JT-4.1 Flash 236B A21B está disponível por API?

Onde posso usar o JT-4.1 Flash 236B A21B?