Mojgans AI-spaningar april 2025

AI-världen rör sig i rasande takt och april har bjudit på ett pärlband av banbrytande lanseringar och tekniska milstolpar. Från OpenAIs nya supermodeller till Metas öppna AI-infrastruktur – här är månadens viktigaste händelser sammanfattade på ett sätt som både entusiaster och beslutsfattare kan ha glädje av.

OpenAI – GPT‑4.1 & O‑serien

Den 16 april 2025 lanserade OpenAI två stora nyheter: GPT-4.1 i API-sviten och den helt nya O-serien (O3 och O4 Mini) direkt i ChatGPT. Samtidigt visade forskarna att modellerna kan generera egna idéer – ett viktigt steg mot AGI (artificiell generell intelligens).

GPT-4.1 – skarp prestanda utan att kosta skjortan

GPT-4.1 finns enbart via API och presterar något bättre än GPT-4-Turbo i matematik och kod. Pris ligger runt 12 USD per miljon token, och för de med tajt budget finns billigare Mini- och Nano-varianter.

O-serien – där “tanke” möter “verktyg”

O3:

Flerstegs-“Think”-pipeline som bryter ner komplexa uppgifter i logiska delsteg.
Kontextfönster på 1 M token (snart 2 M) – håller ihop långa dokument och kodsessioner.
Kör Python, söker webben, analyserar filer (PDF/CSV) och genererar diagram/infografik utan externa tillägg.
Visuell förståelse: kan zooma, beskära och tolka bilder.
Benchmark: toppar Codeforces, SWE-bench och MMMU. ~99 % pass@1 i AIME 2025 med Python-verktyget.

O4 Mini:

Samma reflekterande pipeline, optimerad för supersnabb respons – fyra gånger snabbare än O3.
1 M token i kontexträckvidd – räcker för de flesta kortare dialoger och kodsnuttar.
~99,5 % pass@1 i AIME 2025 med Python-verktyget.
Mycket kostnadseffektiv: 5 USD/in-token och 20 USD/ut-token via API.
Alla Plus/Pro/Team-användare kan testa gratis i ChatGPT med “Think”-knappen.

Egen kreativitet – mot AGI

O-serien kan nu föreslå nya forskningsmetoder och designa läkemedelsmolekyler på egen hand. OpenAI beskriver detta som “den första verkliga gnistan” mot generell AI som tänker självständigt.

Vem kommer åt vad – och till vilken kostnad

ChatGPT Plus/Pro/Team: obegränsad tillgång till O3 och O4 Mini.
Gratisanvändare: kan prova O4 Mini via “Think”.
API: GPT-4.1, O3 och O4 Mini i Chat Completions & Responses. Priser:
O3: 10 USD/in-token, 40 USD/ut-token
O4 Mini: 5 USD/in-token, 20 USD/ut-token
Volymrabatter över 10 M token/månad
Säkerhetsbedömning: risknivå under “High” för bio/kem, cybersäkerhet och självförbättring (Preparedness-ramverket).

GPT-4.1 ger skarpa svar till en rimlig kostnad. O-serien kombinerar reflektion, verktygskörning och bildförståelse – en tydlig försmak av framtidens AGI.

Jämförelse och vilken modell passar dig

O3 passar dig bäst om du behöver:

Djupare resonemang och verifiering av svar
Hantering av mycket långa dokument eller komplexa kodprojekt
Kraftfulla inbyggda verktyg för analys, visualisering och bildförståelse
Maximal noggrannhet i tunga arbetsflöden

O4 Mini är optimalt när du vill ha:

Extremt låg latens för realtidschattar och live-kodassistans
Kostnadseffektiv drift av interaktiva tjänster
Snabb prototypning och spontana tester direkt i ChatGPT
Nästan samma intelligens som O3, men till halva priset

Tips: Börja med att testa O4 Mini via Think-knappen för att uppleva hastigheten. När du behöver djupare analys eller större kontext, växla enkelt till O3 i Pro- eller Team-planen.

Google Gemini 2.5: Ett kvantsprång mot framtidens AI

Google, som länge legat steget efter i den hetsiga AI-världen, har med lanseringen av Gemini 2.5 visat att de inte bara kan ikapp – utan kanske till och med ta täten. Den nya modellen, tillgänglig i två varianter, Pro och Flash, kombinerar imponerande prestanda med mycket attraktiva priser och ett smidigt verktygsekosystem.

I AIME 2025–benchmarken ligger Gemini 2.5 hela åtta procent före GPT-4 Turbo, och sedan februari har den toppat den oberoende “Chatbot Arena”–rankingen, där användarröster placerar den före såväl GPT-4-o som Anthropic Claude 3.5. Tack vare ett kontextfönster på hela en miljon token (snart dubblerat till två miljoner) klarar modellen att processa enorma dokumentmängder utan att tappa tråden – perfekt för allt från akademiska rapporter till komplexa affärsunderlag.

Prissättningen gör inte besvikna: i Vertex AI landar kostnaden på under 10 USD per miljon in-token för Pro-versionen, medan den snabbare Flash-varianten erbjuds till ännu lägre pris. För utvecklare finns dessutom ett fullt utrustat API med inbyggd åtkomst till Google Sök, Python-runtime samt Gmail- och Sheets-API:er – något som ger AI-drivna agenter en extra edge i arbetsflödet.

Redan idag kan alla intresserade prova Gemini 2.5 gratis i Google AI Studio. Med ett enkelt knapptryck växlar du mellan Pro och Flash, och känner direkt skillnaden i både hastighet och respons. För programmerare som vill integrera modellen direkt i sina appar eller tjänster, finns API-nycklar och dokumentation redo att ta fram nästa generations AI-lösningar.

Trots att Google började sin satsning på avancerade språkmodeller senare än många konkurrenter, bevisar Gemini 2.5 att rätt infrastruktur och verktyg kan göra hela skillnaden. Med detta kvantsprång är det ingen tvekan om att Google är med och sätter tonen för framtidens AI.

Meta lanserar Llama 4, vad innebär det?

Meta har nyligen presenterat sin senaste AI-modell, Llama 4, som består av tre olika varianter med gemensamma egenskaper men olika specialiseringar:

Scout är en modell med 17 miljarder aktiva parametrar (av totalt 109 miljarder) och 16 experter. Den har en kontextstorlek på 10 miljoner tokens och kan köras på en enda Nvidia H100 GPU, vilket gör den perfekt för lokal (on-prem) användning.
Maverick har också 17 miljarder aktiva parametrar men hela 400 miljarder totalt, med 128 experter och kan hantera kontext upp till 1 miljon tokens. Maverick fokuserar på avancerad kodgenerering och resonemang, i klass med GPT-4-o.
Behemoth, fortfarande under utveckling, är den största varianten med 288 miljarder aktiva parametrar (av totalt cirka 2 biljoner), 16 experter, och är planerad för 2 miljoner tokens kontext. Den förväntas överträffa GPT-4.5 i STEM-relaterade tester.

Vad gör Llama 4 unik?

Meta använder “Mixture-of-Experts” (MoE), en metod där endast ett fåtal experter aktiveras för varje specifik prompt, vilket leder till högre effektivitet och bättre prestanda med färre beräkningar. Modellen är även multimodal, vilket innebär att den kan bearbeta inte bara text utan också bilder och ljud, och sedan producera text eller JSON-format som svar.

En annan viktig aspekt är att Meta släpper modellens viktfiler under den så kallade LLAMA-licensen. Licensen innebär att den är nästan helt öppen, men begränsar användning för riktigt stora företag (över 700 miljoner månadsanvändare).

Hur bra är Llama 4 jämfört med konkurrenterna?

Scout och Maverick visar imponerande resultat och matchar eller slår konkurrenterna Gemini 2.5 Flash och DeepSeek-V3 i populära AI-test som MMLU och Arena. Specifikt Maverick ligger strax under GPT-4-o när det gäller HumanEval-tester för kodgenerering.

Tillgänglighet

Scout-modellen används redan aktivt av Meta AI i tjänster som WhatsApp, Messenger och Instagram. Offentlig API-tillgång kommer att bli tillgänglig från och med LlamaCon den 29 april 2025.

Meta sammanfattar sin vision med orden:

“Vi vill skapa en helt öppen AI-infrastruktur som kan köras överallt – från mobiltelefoner till stora datacenter.”

MCP och Googles A2A: Nya standardprotokoll för AI‑integration

När AI-modeller blir allt mer avancerade räcker det inte längre att de är smarta, de måste också kunna samarbeta med andra system och verktyg. För att möjliggöra detta krävs gemensamma språk och standarder. Två viktiga initiativ som formar denna nya infrastruktur är MCP från Anthropic och Googles A2A-protokoll. Tillsammans banar de väg för en värld där AI-agenter kan lösa uppgifter tillsammans, oavsett plattform eller verktyg.

Vad är MCP?

Model Context Protocol (MCP) är ett öppet standardprotokoll som Anthropic lanserade i december 2024. Protokollet fungerar som ett “USB‑C för AI‑appar”: det skapar ett enhetligt gränssnitt mellan stora språkmodeller (LLM:er) och externa verktyg eller datakällor. Tänk på MCP som restaurangens servitör – modellen beställer, MCP hämtar rätt verktyg i “köket” och serverar resultatet utan att modellen behöver känna till de interna recepten.

Varför spelar det roll?

Med ett gemensamt format kan utvecklare slippa bygga specialanpassade API‑lager för varje enskilt verktyg. Säkerhet och åtkomstkontroll är inbyggda direkt i protokollet, och Anthropic demonstrerade i sin Claude‑demo hur man på under en timme kopplar upp sig mot GitHub, skapar ett nytt repo och skickar en pull‑request. Bland de företag som redan publicerat MCP‑plug‑ins finns Gmail, Slack, GitHub, OpenAI och Google Labs.

Googles Agent‑to‑Agent (A2A)

I april 2025 introducerade Google Cloud ett öppet protokoll som låter fristående AI‑agenter samarbeta och dela uppgifter över plattformsgränser – ett komplement till MCP som fokuserar på verktygsintegration.