Publié le: 17 avril 2025 / mise à jour du: 17 avril 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
Modèle AI GPT-4.1 & Mini & Nano from Openai: Programmation Boost pour le développement de logiciels - la fin de GPT-4.5? - Image: xpert.digital
OpenAI abaisse les prix et améliore massivement GPT-4.1 - La nouvelle génération d'IA peut vraiment!
GPT-4.1 En détail: toutes les innovations et améliorations en un coup d'œil
OpenAAI a présenté un développement important de sa technologie d'IA: la famille du modèle GPT-4.1 représente des progrès importants dans le traitement mécanique du langage et offre des améliorations significatives avec la réduction simultanée des coûts. La nouvelle gamme de modèles comprend trois variantes avec différentes caractéristiques de performance et niveaux de prix, tous avec un état de connaissance étendu jusqu'en juin 2024. Les modèles sont particulièrement caractérisés par des progrès dans les domaines de la programmation, un suivi plus détaillé et une meilleure compréhension des contextes étendus.
La famille des modèles GPT-4.1 n'est disponible que via l'API et s'adresse principalement aux développeurs. Ces modèles ne sont pas accessibles directement dans l'interface utilisateur ChatGPT.
Convient à:
Les trois variantes de la famille GPT-4.1
La nouvelle famille de modèles se compose de trois variantes différentes, dont chacune a été optimisée pour différentes applications et exigences:
GPT-4.1: le modèle phare
GPT-4.1 représente le modèle le plus puissant de la série et s'adresse principalement aux développeurs de logiciels professionnels et aux applications exigeantes. Il offre la plus haute intelligence de la famille avec une évaluation de 4/4 selon l'échelle intérieure OpenAIS et est spécialement adapté à des tâches complexes. Le modèle est particulièrement adapté à la recherche scientifique, à l'analyse des enregistrements de données complexes, au développement de solutions logicielles exigeantes et à la création de contenu créatif nuancé. Grâce à sa capacité exceptionnelle à générer et à réviser le code du programme, GPT-4.1 se positionne comme un modèle leader pour le codage des applications.
GPT-4.1 Mini: le polyvalent équilibré
GPT-4.1 Mini offre un équilibre équilibré entre l'intelligence (note 3/4), la vitesse (4/5) et les coûts. Il représente des progrès significatifs dans des modèles plus petits et dépasse même le GPT-4O précédent dans de nombreux repères. Avec une vitesse presque deux fois plus élevée que celle du prédécesseur, et des coûts jusqu'à 83% plus bas, ce modèle se positionne comme un finissant polyvalent pour un large éventail d'applications. GPT-4.1 Mini atteint une performance comparable à GPT-4O, mais avec moins de latence et des coûts considérablement réduits.
GPT-4.1 Nano: un poids léger efficace
GPT-4.1 Nano est le modèle le plus rapide et le plus rentable de la famille et a été développé pour des applications critiques ou particulièrement sensibles aux coûts. Il est idéal pour des tâches plus simples telles que la classification, la réalisation automatique et l'extraction d'informations. Malgré sa taille compacte, il prend en charge la fenêtre de contexte complète d'un million de jetons et fournit des résultats impressionnants dans des repères spécifiques tels que MMLU (80,1%) et GPQA (50,3%).
Améliorations techniques et augmentations de performances
La famille du modèle GPT-4.1 apporte des améliorations techniques importantes aux modèles précédents:
Fenêtre de contexte étendu
Les trois modèles de la famille GPT-4.1 soutiennent une fenêtre de contexte étendu jusqu'à un million de jetons, ce qui correspond à une augmentation de huit fois par rapport aux versions précédentes. Cette expansion permet le traitement de documents ou de base de code très étendus en une seule comparaison ronde: l'intégralité du code source React s'adapterait huit fois dans ce contexte. Les modèles peuvent donc traiter jusqu'à environ 750 000 mots en une seule demande.
Amélioration des compétences de programmation et de codage
GPT-4.1 se caractérise par des compétences de programmation et de codage considérablement améliorées. Dans la référence vérifiée SWE-Bench, le modèle atteint un score impressionnant de 54,6%, ce qui représente une amélioration de 21,4 points de pourcentage par rapport à GPT-4O et 26,6 points de pourcentage par rapport à GPT-4,5. Les modèles peuvent maîtriser des tâches de programmation plus complexes et créer du code plus précis dans divers langages de programmation. La capacité du codage frontal avec un post-traitement minimal, avec des évaluateurs humains, préférant le résultat de GPT-4.1 dans 80% des cas.
Suivi optimisé des instructions
L'une des améliorations exceptionnelles de la famille GPT-4.1 est la conformité la plus précise des instructions. Sur la référence multicélétrante, qui mesure la capacité de se conformer aux instructions, GPT-4.1 atteint 38,3%, ce qui correspond à une augmentation de 10,5 points de pourcentage par rapport à GPT-4O. Avec une instructance interne openAIS après le test (sous-ensemble dur), GPT-4.1 atteint un impressionnant 49,1% contre seulement 29,2% dans GPT-4O. En pratique, cela signifie que GPT-4.1 est bien meilleur en conformité avec les étapes ordonnées, rejetant des entrées incorrectes et répondant dans le format souhaité.
Comparaisons de concours dans le contexte de référence
Les performances des nouveaux modèles peuvent être quantifiées à l'aide de divers repères:
Codage de repères
Dans la référence vérifiée SWE-Bench, qui comprend 500 personnes en tant que tâches de programmation classifiées à résolution, GPT-4.1 obtient un résultat impressionnant avec 54,6%. Bien qu'il reste derrière des modèles comparables de Google (Gemini 2.5 Pro) et anthropic (Claude 3.7 Sonnet), tous deux d'environ 63%, il dépasse clairement d'autres modèles OpenAI: GPT-4O (novembre 2024) a atteint 33%, GPT-4,5 38% et OpenAai O3-Mini 49%.
Dans la référence Polyglot d'Aider, qui teste la capacité de réviser le code dans divers langages de programmation, GPT-4.1 atteint environ 53% des 225 problèmes, qui se trouve derrière OpenAai O1 et O3-MinI (environ 60% chacun), mais avant GPT-4O (18%).
Instruction suivant les références
GPT-4.1 montre également des progrès considérables dans le domaine de la conformité des instructions. Avec Ifeval, qui vérifie la conformité aux exigences de performance clairement définies, GPT-4.1 87,4% atteint une amélioration significative par rapport au GPT-4O avec 81%. Ces améliorations incluent divers aspects des instructions pour les instructions, notamment les exigences du format, les instructions négatives, les instructions ordonnées, les exigences de contenu et le classement.
Benchmarks de contexte long
Avec Video MM, une référence pour la compréhension multimodale à long contexte, GPT-4.1 définit une nouvelle référence avec 72,0% dans la catégorie «Lang, sans sous-titres», ce qui représente une amélioration de 6,7 points de pourcentage par rapport à GPT-4O. Dans le graphwalks-benchmark, qui teste la conclusion en plusieurs étapes dans de longs contextes, GPT-4.1 atteint 61,7% - un saut clair par rapport à GPT-4O avec 41,7%.
Prix et rentabilité
Un aspect important de la famille des modèles GPT-4.1 est leur meilleure rentabilité:
Modèles de prix des trois variantes
Le prix de la famille GPT-4.1 différencie les jetons d'entrée (jetons envoyés à l'API), les jetons de sortie (réponses générées par le modèle) et les jetons d'entrée mis en cache (pour des demandes répétées):
- GPT-4.1: 2,00 $ par million de jetons d'entrée, 0,50 $ par million de jetons d'entrée en cache, 8,00 $ par million de jetons de sortie
- GPT-4.1 Mini: 0,40 $ par million de jetons d'entrée, 0,10 $ par million de jetons d'entrée en cache, 1,60 $ par million de jetons de sortie
- GPT-4.1 Nano: 0,10 $ par million jetons d'entrée, 0,025 $ par million de jetons d'entrée en cache, 0,40 $ par million de jetons de sortie
Économies de coûts par rapport aux modèles précédents
La nouvelle famille de modèles offre des avantages de coûts importants: GPT-4.1 est 26% moins cher que son prédécesseur pour les demandes moyennes. GPT-4.1 Mini est même 83% moins cher que GPT-4O avec des performances similaires ou meilleures. GPT-4.1 Nano se positionne comme le modèle le plus rentable du portefeuille OpenAI.
Cachette rapide et optimisations supplémentaires
Pour les demandes de contexte récurrentes, la remise de cache rapide a été augmentée à 75% (anciennement 50%), ce qui permet des économies supplémentaires. De plus, OpenAI propose de longues demandes de contexte sans coûts supplémentaires au-delà des coûts de jeton standard.
Convient à:
Cas de candidature et utilisations possibles
Les différents modèles de la famille GPT-4.1 conviennent à différentes applications:
Applications pour les développeurs de logiciels
GPT-4.1 est principalement destiné aux développeurs de logiciels et offre des avantages importants dans la programmation. Il convient particulièrement au codage frontal, qui nécessite moins de post-traitement et pour le développement des interfaces, où il est disponible pour réviser les blocs de code individuels sans remplacer le fichier entier. Les modèles peuvent maîtriser des tâches de programmation plus complexes et créer du code plus précis dans divers langages de programmation.
Applications d'entreprise
La famille GPT-4.1 offre une variété d'utilisations pour les entreprises. Le modèle phare GPT-4.1 convient à la recherche scientifique, à l'analyse des enregistrements de données complexes, au développement de solutions logicielles exigeantes et à la création de contenu créatif nuancé. GPT-4.1 Mini offre un équilibre équilibré pour les applications quotidiennes, tandis que GPT-4.1 Nano est idéal pour les tâches sensibles aux coûts telles que la classification ou l'achèvement automatique.
Cas d'application spécifiques au modèle
Chaque famille de la famille a des forces spécifiques:
- GPT-4.1: Idéal pour les workflows de codage complexes, le traitement de grands documents et les tâches exigeantes avec plusieurs étapes
- GPT-4.1 Mini: adapté aux outils interactifs qui nécessitent des réponses rapides, avec une intelligence suffisante pour suivre les instructions détaillées
- GPT-4.1 Nano: optimal pour les tâches telles que l'auto-complétion, la classification et l'extraction d'informations à partir de grands documents dans lesquels la vitesse et la rentabilité sont au premier plan
Disponibilité et perspectives futures
Disponibilité et intégration de l'API
La famille du modèle GPT-4.1 n'est disponible que via l'API OpenAI. Selon OpenAai, l'intégration directe dans le chatgpt n'est pas prévue. Néanmoins, certaines améliorations de GPT-4.1 ont déjà été transférées à la version GPT 4O du chatbot, et d'autres fonctions sont progressivement ajoutées.
Options de réglage fin
OpenAI offre un support de réglage fin pour GPT-4.1 et GPT-4.1 MINI du jour du lancement du marché, tandis que le support pour GPT-4.1 Nano est prévu. Cela ouvre des options supplémentaires pour adapter les modèles à des exigences et applications spécifiques de l'entreprise.
Effets sur les modèles existants
Avec l'introduction de GPT-4.1, OpenAI a annoncé que le support du modèle GPT-4.5 dans l'API était terminé, car GPT-4.1 offre des fonctions similaires dans des conditions moins chères. Cela souligne le réalignement stratégique d'OpenAI sur des modèles plus puissants et plus rentables.
Power AI sur mesure: GPT-4.1, Mini et Nano la solution AI parfaite pour chaque besoin
La famille du modèle GPT-4.1 représente des progrès significatifs dans la technologie AI d'OpenAAI. En combinant des performances améliorées, des fonctions étendues et des coûts inférieurs, il répond directement aux exigences pratiques des développeurs et des entreprises. L'accent mis sur la programmation, les instructions plus précises pour les instructions et la compréhension du contexte élargie soulignent OpenAIS pour développer des modèles d'IA qui peuvent être utilisés plus efficacement dans des scénarios réels.
Le positionnement différencié des trois variantes de modèle permet aux utilisateurs de choisir la bonne solution en fonction de l'exigence et du budget. Alors que GPT-4.1 est conçu pour les tâches les plus exigeantes, GPT-4.1 Mini et GPT-4.1 Nano offrent des alternatives rentables pour des domaines d'application spécifiques. Cette stratégie pourrait aider à accélérer davantage la propagation des technologies de l'IA dans différentes industries et domaines d'application.
Avec cette famille de modèles, OpenAI fait un autre pas vers la vision du développement de systèmes d'IA qui peuvent agir comme «ingénieur logiciel agentique» - c'est-à-dire en tant qu'agent d'IA indépendant qui peut assumer des tâches complexes du développement à l'assurance qualité. Les améliorations de la famille GPT-4.1 pourraient donc être considérées comme des éléments constitutifs importants pour la prochaine génération d'applications d'IA.
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