Publié le : 17 avril 2025 / Mis à jour le : 17 avril 2025 – Auteur : Konrad Wolfenstein
Modèles d'IA GPT-4.1, mini et nano d'OpenAI : un atout pour le développement logiciel – La fin de GPT-4.5 ? – Image : Xpert.Digital
OpenAI baisse ses prix et améliore considérablement GPT-4.1 – voilà ce que la nouvelle génération d'IA peut vraiment faire !
GPT-4.1 en détail : toutes les nouveautés et améliorations en un coup d’œil
OpenAI a dévoilé une avancée majeure dans sa technologie d'IA : la famille de modèles GPT 4.1 représente un bond en avant considérable dans le traitement automatique du langage naturel, offrant des améliorations substantielles tout en réduisant les coûts. Cette nouvelle gamme comprend trois variantes aux performances et aux prix variés, toutes dotées de bases de connaissances étendues jusqu'en juin 2024. Ces modèles se distinguent notamment par leurs améliorations en matière de programmation, une meilleure exécution des instructions et une compréhension accrue des contextes complexes.
La famille de modèles GPT 4.1 est disponible exclusivement via l'API et est principalement destinée aux développeurs. Ces modèles ne sont pas directement accessibles dans l'interface utilisateur de ChatGPT.
Convient à:
Les trois variantes de la famille GPT-4.1
La nouvelle gamme de modèles se compose de trois variantes différentes, chacune optimisée pour des applications et des exigences différentes :
GPT-4.1 : Le modèle phare
GPT-4.1 est le modèle le plus puissant de la série et s'adresse principalement aux développeurs de logiciels professionnels et aux cas d'utilisation exigeants. Il offre le niveau d'intelligence le plus élevé de la famille, avec une note de 4/4 sur l'échelle interne d'OpenAI, et est spécifiquement conçu pour les tâches complexes. Ce modèle est particulièrement adapté à la recherche scientifique, à l'analyse d'ensembles de données complexes, au développement de solutions logicielles sophistiquées et à la création de contenus créatifs nuancés. Grâce à son exceptionnelle capacité à générer et à réécrire du code, GPT-4.1 s'impose comme un modèle de référence pour les applications de programmation.
GPT-4.1 mini : Le modèle polyvalent et équilibré
GPT-4.1 mini offre un équilibre optimal entre intelligence (note de 3/4), vitesse (4/5) et coût. Il représente une avancée significative pour les modèles compacts et surpasse même le précédent GPT-4o dans de nombreux tests. Avec une vitesse presque deux fois supérieure à celle de son prédécesseur et un coût jusqu'à 83 % inférieur, ce modèle se positionne comme une solution polyvalente pour une large gamme d'applications. GPT-4.1 mini atteint des performances comparables à celles du GPT-4o, mais avec une latence réduite et un coût considérablement diminué.
GPT-4.1 nano : Léger et efficace
GPT-4.1 nano est le modèle le plus rapide et le plus économique de la famille. Il a été conçu pour les applications critiques en termes de latence ou particulièrement sensibles aux coûts. Il est parfaitement adapté aux tâches simples telles que la classification, la saisie semi-automatique et l'extraction d'informations. Malgré sa taille compacte, il prend en charge une fenêtre de contexte complète d'un million de jetons et offre des résultats impressionnants dans des benchmarks spécifiques comme MMLU (80,1 %) et GPQA (50,3 %).
Améliorations techniques et gains de performance
La gamme de modèles GPT-4.1 apporte des améliorations techniques significatives par rapport à ses prédécesseurs :
Fenêtre contextuelle étendue
Les trois modèles de la famille GPT 4.1 prennent en charge une fenêtre de contexte étendue jusqu'à un million de jetons, soit huit fois plus que les versions précédentes. Cette amélioration permet le traitement de documents ou de bases de code très volumineuses en une seule passe ; à titre de comparaison, le code source complet de React tiendrait huit fois dans ce contexte. Les modèles peuvent ainsi traiter jusqu'à environ 750 000 mots en une seule requête.
Amélioration des compétences en programmation et en codage
GPT-4.1 se caractérise par des capacités de programmation et de codage nettement améliorées. Sur le benchmark SWE-bench Verified Benchmark, le modèle a obtenu un score impressionnant de 54,6 %, soit une amélioration de 21,4 points de pourcentage par rapport à GPT-40 et de 26,6 points par rapport à GPT-4.5. Les modèles peuvent gérer des tâches de programmation plus complexes et générer un code plus précis dans divers langages. Sa capacité à effectuer du codage front-end avec un post-traitement minimal est particulièrement remarquable, les évaluateurs humains préférant le résultat de GPT-4.1 dans 80 % des cas.
Respect optimisé des instructions
L'une des améliorations majeures de la famille GPT-4.1 réside dans sa capacité accrue à suivre les instructions. Sur le benchmark MultiChallenge, qui évalue cette capacité, GPT-4.1 obtient un score de 38,3 %, soit une progression de 10,5 points de pourcentage par rapport à GPT-40. Au test interne de suivi d'instructions (sous-ensemble difficile) d'OpenAI, GPT-4.1 atteint l'excellent score de 49,1 %, contre seulement 29,2 % pour GPT-40. Concrètement, cela signifie que GPT-4.1 est nettement plus performant pour suivre des étapes précises, rejeter les entrées erronées et répondre dans le format attendu.
Comparaisons de performances dans un contexte de référence
Les performances des nouveaux modèles peuvent être quantifiées à l'aide de différents critères de référence :
Points de référence en matière de codage
Dans le benchmark SWE-bench Verified Benchmark, qui comprend 500 tâches de programmation considérées comme résolubles par des humains, GPT-4.1 obtient un résultat impressionnant de 54,6 %. Bien que ce résultat soit inférieur à celui de modèles comparables de Google (Gemini 2.5 Pro) et d'Anthropic (Claude 3.7 Sonnet), qui atteignent tous deux environ 63 %, il surpasse largement d'autres modèles d'OpenAI : GPT-4o (novembre 2024) a obtenu 33 %, GPT-4.5 38 % et OpenAI o3-mini 49 %.
Dans le Polyglot Benchmark d'Aider, qui teste la capacité à réviser du code dans divers langages de programmation, GPT-4.1 atteint environ 53 % des 225 problèmes, le plaçant derrière OpenAI o1 et o3-mini (chacun autour de 60 %), mais devant GPT-4o (18 %).
Points de référence pour le suivi des instructions
GPT-4.1 présente également des progrès significatifs en matière de respect des instructions. Dans IFEval, qui évalue la conformité aux exigences de performance clairement définies, GPT-4.1 atteint 87,4 %, soit une nette amélioration par rapport aux 81 % de GPT-40. Ces améliorations concernent divers aspects du respect des instructions, notamment les exigences de formatage, les instructions négatives, les instructions ordonnées, les exigences de contenu et la priorité.
Points de repère contextuels à long terme
Dans Video-MME, un test de référence pour la compréhension multimodale de longs contextes, GPT-4.1 établit une nouvelle norme avec un score de 72,0 % dans la catégorie « long, sans sous-titres », soit une amélioration de 6,7 points de pourcentage par rapport à GPT-40. Dans le test Graphwalks, qui évalue le raisonnement multi-étapes dans de longs contextes, GPT-4.1 atteint 61,7 %, une progression significative par rapport aux 41,7 % de GPT-40.
Tarification et rentabilité
Un aspect clé de la famille de modèles GPT-4.1 est son rapport coût-efficacité amélioré :
Modèles de tarification des trois variantes
La tarification de la famille GPT-4.1 fait la distinction entre 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 les requêtes répétées) :
- GPT-4.1 : 2,00 $ par million de jetons d’entrée, 0,50 $ par million de jetons d’entrée mis 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 mis en cache, 1,60 $ par million de jetons de sortie
- GPT-4.1 nano : 0,10 $ par million de jetons d’entrée, 0,025 $ par million de jetons d’entrée mis en cache, 0,40 $ par million de jetons de sortie
Réduction des coûts par rapport aux modèles précédents
La nouvelle famille de modèles offre des avantages économiques considérables : GPT-4.1 est 26 % moins cher que son prédécesseur pour les requêtes moyennes. GPT-4.1 mini est même 83 % moins cher que GPT-40, tout en offrant des performances similaires, voire supérieures. GPT-4.1 nano se positionne comme le modèle le plus rentable du catalogue d’OpenAI.
Mise en cache rapide et autres optimisations
Pour les requêtes de contexte récurrentes, la réduction sur la mise en cache immédiate a été portée à 75 % (contre 50 % auparavant), permettant ainsi de réaliser des économies supplémentaires. De plus, OpenAI propose les requêtes de contexte longues sans surcoût par rapport au coût standard du jeton.
Convient à:
Cas d'utilisation et applications
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 considérables en programmation. Il est particulièrement adapté au développement front-end, qui nécessite moins de post-traitement, et au développement d'interfaces, où il permet de modifier des blocs de code individuels sans remplacer le fichier entier. Les modèles peuvent gérer des tâches de programmation plus complexes et générer un code plus précis dans divers langages.
Applications d'entreprise
La famille GPT-4.1 offre un large éventail d'applications pour les entreprises. Le modèle phare, GPT-4.1, est adapté à la recherche scientifique, à l'analyse de jeux de données complexes, au développement de solutions logicielles sophistiquées et à la création de contenus créatifs et nuancés. GPT-4.1 mini offre des performances équilibrées pour les applications quotidiennes, tandis que GPT-4.1 nano est idéal pour les tâches économiques telles que la classification ou la saisie semi-automatique.
Cas d'utilisation spécifiques au modèle
Chaque modèle de la gamme possède des atouts spécifiques :
- GPT-4.1 : Idéal pour les flux de travail de codage complexes, le traitement de documents volumineux et les tâches exigeantes en plusieurs étapes
- GPT-4.1 mini : Convient aux outils interactifs qui nécessitent des réponses rapides, tout en possédant une intelligence suffisante pour suivre des instructions détaillées
- GPT-4.1 nano : optimal pour des tâches telles que la saisie semi-automatique, la classification et l’extraction d’informations à partir de documents volumineux où la vitesse et la rentabilité sont primordiales
Disponibilité et perspectives d'avenir
Disponibilité et intégration de l'API
La famille de modèles GPT-4.1 est exclusivement disponible via l'API OpenAI. Selon OpenAI, aucune intégration directe à ChatGPT n'est prévue. Cependant, certaines améliorations de GPT-4.1 ont déjà été intégrées à la version GPT-40 du chatbot, et d'autres fonctionnalités sont ajoutées progressivement.
Options de réglage fin
OpenAI propose dès le départ une prise en charge du réglage fin pour GPT-4.1 et GPT-4.1 mini, et prévoit également la prise en charge de GPT-4.1 nano. Ceci ouvre de nouvelles perspectives pour adapter les modèles aux besoins spécifiques des entreprises et aux cas d'usage.
Impact sur les modèles existants
Avec l'introduction de GPT-4.1, OpenAI a annoncé l'arrêt de la prise en charge du modèle GPT-4.5 dans son API, GPT-4.1 offrant des fonctionnalités similaires dans des conditions plus favorables. Ceci souligne le recentrage stratégique d'OpenAI vers des modèles plus performants et plus économiques.
Puissance d'IA sur mesure : GPT-4.1, Mini et Nano – La solution d'IA idéale pour chaque besoin
La famille de modèles GPT-4.1 représente une avancée majeure pour l'intelligence artificielle d'OpenAI. Grâce à des performances accrues, des fonctionnalités enrichies et des coûts réduits, elle répond directement aux besoins concrets des développeurs et des entreprises. Son approche axée sur la programmation, un suivi d'instructions plus précis et une meilleure compréhension du contexte témoigne de l'engagement d'OpenAI à développer des modèles d'IA plus efficacement déployables dans des situations réelles.
Le positionnement différencié des trois variantes de modèle permet aux utilisateurs de choisir la solution la mieux adaptée à leurs besoins et à leur budget. Tandis que le GPT-4.1 est conçu pour les tâches les plus exigeantes, les GPT-4.1 mini et GPT-4.1 nano offrent des alternatives économiques pour des applications spécifiques. Cette stratégie pourrait contribuer à accélérer l'adoption des technologies d'IA dans divers secteurs et domaines d'application.
Avec cette famille de modèles, OpenAI franchit une nouvelle étape vers sa vision de développer des systèmes d'IA capables de fonctionner comme des « ingénieurs logiciels autonomes », c'est-à-dire comme des agents d'IA indépendants capables de gérer des tâches complexes, du développement à l'assurance qualité. Les améliorations apportées à la famille GPT-4.1 peuvent donc être considérées comme des éléments fondamentaux pour la prochaine génération d'applications d'IA.
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