प्रकाशित: 17 अप्रैल, 2025 / अपडेट से: 17 अप्रैल, 2025 - लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन
AI मॉडल GPT-4.1 और मिनी और नैनो Openai से: सॉफ्टवेयर विकास के लिए प्रोग्रामिंग बूस्ट-GPT-4.5 का अंत? - छवि: Xpert.digital
Openai कीमतों को कम करता है और GPT-4.1 में बड़े पैमाने पर सुधार करता है-नई AI पीढ़ी वास्तव में कर सकती है!
GPT-4.1 विस्तार से: एक नज़र में सभी नवाचार और सुधार
Openaai ने अपनी AI तकनीक का एक महत्वपूर्ण विकास प्रस्तुत किया है: GPT-4.1 मॉडल परिवार यांत्रिक भाषा प्रसंस्करण में महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है और लागत में एक साथ कमी के साथ महत्वपूर्ण सुधार प्रदान करता है। नई मॉडल लाइन में अलग -अलग प्रदर्शन सुविधाओं और मूल्य स्तरों के साथ तीन वेरिएंट शामिल हैं, सभी जून 2024 तक ज्ञान की विस्तारित स्थिति के साथ। मॉडल विशेष रूप से प्रोग्रामिंग के क्षेत्रों में प्रगति की विशेषता है, अधिक विस्तृत अनुवर्ती अनुवर्ती और व्यापक संदर्भों की एक बेहतर समझ।
GPT-4.1 मॉडल परिवार केवल API के माध्यम से उपलब्ध है और मुख्य रूप से डेवलपर्स के उद्देश्य से है। ये मॉडल सीधे CHATGPT उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस में सुलभ नहीं हैं।
के लिए उपयुक्त:
GPT-4.1 परिवार के तीन वेरिएंट
नए मॉडल परिवार में तीन अलग -अलग वेरिएंट होते हैं, जिनमें से प्रत्येक को विभिन्न अनुप्रयोगों और आवश्यकताओं के लिए अनुकूलित किया गया है:
GPT-4.1: फ्लैगशिप मॉडल
GPT-4.1 श्रृंखला के सबसे शक्तिशाली मॉडल का प्रतिनिधित्व करता है और मुख्य रूप से पेशेवर सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स और अनुप्रयोगों की मांग करने के उद्देश्य से है। यह Openais आंतरिक पैमाने के अनुसार 4/4 के मूल्यांकन के साथ परिवार की उच्चतम बुद्धिमत्ता प्रदान करता है और विशेष रूप से जटिल कार्यों के अनुरूप है। मॉडल विशेष रूप से वैज्ञानिक अनुसंधान, जटिल डेटा रिकॉर्ड के विश्लेषण, सॉफ्टवेयर समाधानों की मांग के विकास और बारीक रचनात्मक सामग्री के निर्माण के लिए उपयुक्त है। प्रोग्राम कोड को उत्पन्न करने और संशोधित करने की अपनी उत्कृष्ट क्षमता के लिए धन्यवाद, GPT-4.1 कोडिंग अनुप्रयोगों के लिए एक प्रमुख मॉडल के रूप में खुद को स्थान देता है।
GPT-4.1 मिनी: संतुलित ऑल-राउंडर
GPT-4.1 मिनी खुफिया (रेटिंग 3/4), गति (4/5) और लागत के बीच एक संतुलित संतुलन प्रदान करता है। यह छोटे मॉडलों में महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है और यहां तक कि कई बेंचमार्क में पिछले GPT-4O से अधिक है। एक ऐसी गति के साथ जो पूर्ववर्ती की तुलना में लगभग दोगुनी है, और लागत जो 83% तक कम है, यह मॉडल खुद को एक विस्तृत श्रृंखला के लिए एक बहुमुखी ऑल -राउंडर के रूप में रखता है। GPT-4.1 मिनी GPT-4O की तुलना में एक प्रदर्शन को प्राप्त करता है, लेकिन कम विलंबता और काफी कम लागत के साथ।
GPT-4.1 नैनो: कुशल हल्के
GPT-4.1 नैनो परिवार का सबसे तेज़ और सबसे अधिक लागत प्रभावी मॉडल है और इसे विलंबता-महत्वपूर्ण या विशेष रूप से लागत-संवेदनशील अनुप्रयोगों के लिए विकसित किया गया है। यह सरल कार्यों जैसे कि वर्गीकरण, ऑटो पूरा होने और सूचना निष्कर्षण के लिए आदर्श है। इसके कॉम्पैक्ट आकार के बावजूद, यह एक मिलियन टोकन की पूर्ण संदर्भ विंडो का समर्थन करता है और MMLU (80.1%) और GPQA (50.3%) जैसे विशिष्ट बेंचमार्क में प्रभावशाली परिणाम प्रदान करता है।
तकनीकी सुधार और प्रदर्शन बढ़ता है
GPT-4.1 मॉडल परिवार पिछले मॉडल में महत्वपूर्ण तकनीकी सुधार लाता है:
विस्तारित संदर्भ विंडो
GPT-4.1 परिवार के सभी तीन मॉडल एक मिलियन टोकन तक की एक विस्तारित संदर्भ विंडो का समर्थन करते हैं, जो पिछले संस्करणों की तुलना में आठ गुना वृद्धि से मेल खाती है। यह विस्तार एक ही राउंड-फॉर तुलना में बहुत व्यापक दस्तावेजों या कोड बेस के प्रसंस्करण को सक्षम करता है: संपूर्ण प्रतिक्रिया स्रोत कोड इस संदर्भ में आठ बार फिट होगा। इसलिए मॉडल एक ही अनुरोध में लगभग 750,000 शब्दों तक की प्रक्रिया कर सकते हैं।
बेहतर प्रोग्रामिंग और कोडिंग कौशल
GPT-4.1 को काफी बेहतर प्रोग्रामिंग और कोडिंग कौशल की विशेषता है। SWE-Bench सत्यापित बेंचमार्क में, मॉडल 54.6%के प्रभावशाली स्कोर तक पहुंचता है, जो GPT-4O की तुलना में GPT-4O और 26.6 प्रतिशत अंक की तुलना में 21.4 प्रतिशत अंक के सुधार का प्रतिनिधित्व करता है। मॉडल अधिक जटिल प्रोग्रामिंग कार्यों में महारत हासिल कर सकते हैं और विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में अधिक सटीक कोड बना सकते हैं। विशेष रूप से उल्लेखनीय न्यूनतम पोस्ट-प्रोसेसिंग के साथ फ्रंट-एंड कोडिंग की क्षमता है, मानव मूल्यांकनकर्ताओं के साथ 80% मामलों में GPT-4.1 के परिणाम को प्राथमिकता देना।
निर्देशों का अनुकूलित अनुसरण -अप
GPT-4.1 परिवार के लिए उत्कृष्ट सुधारों में से एक निर्देश का अधिक सटीक अनुपालन है। मल्टीक्लेमेट्री बेंचमार्क पर, जो निर्देशों का पालन करने की क्षमता को मापता है, GPT-4.1 38.3%प्राप्त करता है, जो GPT-4O की तुलना में 10.5 प्रतिशत अंक की वृद्धि से मेल खाता है। Openais आंतरिक निर्देश के साथ परीक्षण (हार्ड सबसेट) के बाद, GPT-4.1 GPT-4O में केवल 29.2% की तुलना में 49.1% प्रभावशाली 49.1% प्राप्त करता है। व्यवहार में, इसका मतलब है कि GPT-4.1 व्यवस्थित कदमों के अनुपालन में बहुत बेहतर है, गलत इनपुट को अस्वीकार करना और वांछित प्रारूप में प्रतिक्रिया देना।
बेंचमार्क संदर्भ में प्रतिस्पर्धा तुलना
विभिन्न बेंचमार्क का उपयोग करके नए मॉडलों के प्रदर्शन को निर्धारित किया जा सकता है:
कोडिंग बेंचमार्क
SWE-BENCH सत्यापित बेंचमार्क में, जिसमें 500 लोग एक सॉल्वेबल वर्गीकृत प्रोग्रामिंग कार्यों के रूप में शामिल हैं, GPT-4.1 54.6%के साथ एक प्रभावशाली परिणाम प्राप्त करता है। यद्यपि यह Google (मिथुन 2.5 प्रो) और एन्थ्रोपिक (क्लाउड 3.7 सॉनेट) से तुलनीय मॉडल के पीछे रहता है, दोनों में से दोनों 63%हैं, यह स्पष्ट रूप से अन्य ओपनईई मॉडल से अधिक है: जीपीटी -4 ओ (नवंबर 2024) 33%, जीपीटी -4.5 38%और ओपनई ओ 3-मिनी 49%तक पहुंच गया।
Aider के पॉलीग्लॉट बेंचमार्क में, जो विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड को संशोधित करने की क्षमता का परीक्षण करता है, GPT-4.1 225 समस्याओं का लगभग 53%प्राप्त करता है, जो Openaai O1 और O3-Mini (लगभग 60%प्रत्येक) के पीछे स्थित है, लेकिन GPT-4O (18%) से पहले।
बेंचमार्क निम्नलिखित निर्देश
GPT-4.1 भी निर्देश अनुपालन के क्षेत्र में काफी प्रगति दिखाता है। IFeval के साथ, जो स्पष्ट रूप से परिभाषित प्रदर्शन आवश्यकताओं के अनुपालन की जांच करता है, GPT-4.1 87.4%GPT-4O की तुलना में 81%के साथ एक महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त करता है। इन सुधारों में निर्देशों के लिए निर्देशों के विभिन्न पहलू शामिल हैं, जिसमें प्रारूप आवश्यकताएं, नकारात्मक निर्देश, व्यवस्थित निर्देश, सामग्री आवश्यकताएं और रैंकिंग शामिल हैं।
लंबे संदर्भ बेंचमार्क
वीडियो मिमी के साथ, मल्टीमॉडल लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट अंडरस्टैंडिंग के लिए एक बेंचमार्क, GPT-4.1 "लैंग, विदाउट सबटाइटल" श्रेणी में 72.0% के साथ एक नया बेंचमार्क सेट करता है, जो GPT-4O की तुलना में 6.7 प्रतिशत अंक का सुधार है। ग्राफवॉक-बेंचमार्क में, जो लंबे संदर्भों में मल्टी-स्टेज निष्कर्ष का परीक्षण करता है, GPT-4.1 41.7%के साथ GPT-4O की तुलना में 61.7%-A स्पष्ट कूद तक पहुंचता है।
मूल्य निर्धारण और लागत दक्षता
GPT-4.1 मॉडल परिवार का एक महत्वपूर्ण पहलू उनकी बेहतर लागत दक्षता है:
तीन वेरिएंट के मूल्य मॉडल
GPT-4.1 परिवार की कीमत इनपुट टोकन (एपीआई को भेजे गए टोकन), आउटपुट टोकन (मॉडल द्वारा उत्पन्न उत्तर) और कैश्ड इनपुट टोकन (बार-बार पूछताछ के लिए) के बीच अंतर करती है:
- GPT-4.1: $ 2.00 प्रति मिलियन इनपुट टोकन, $ 0.50 प्रति मिलियन कैश्ड इनपुट टोकन, $ 8,00 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन
- GPT-4.1 मिनी: $ 0.40 प्रति मिलियन इनपुट टोकन, $ 0.10 प्रति मिलियन कैश्ड इनपुट टोकन, $ 1.60 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन
- GPT-4.1 नैनो: $ 0.10 प्रति मिलियन इनपुट टोकन, $ 0.025 प्रति मिलियन कैश्ड इनपुट टोकन, $ 0.40 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन
पिछले मॉडल की तुलना में लागत बचत
नया मॉडल परिवार महत्वपूर्ण लागत लाभ प्रदान करता है: GPT-4.1 औसत पूछताछ के लिए अपने पूर्ववर्ती की तुलना में 26% सस्ता है। GPT-4.1 मिनी समान या बेहतर प्रदर्शन के साथ GPT-4O की तुलना में 83% सस्ता है। GPT-4.1 नैनो खुद को OpenAI पोर्टफोलियो में सबसे अधिक लागत प्रभावी मॉडल के रूप में रखता है।
त्वरित-कैचिंग और आगे के अनुकूलन
पुनरावर्ती संदर्भ पूछताछ के लिए, शीघ्र कैशिंग छूट को 75% (पूर्व में 50%) तक बढ़ाया गया, जो अतिरिक्त लागत बचत को सक्षम बनाता है। इसके अलावा, OpenAI मानक टोकन लागत से परे अतिरिक्त लागत के बिना लंबे संदर्भ अनुरोध प्रदान करता है।
के लिए उपयुक्त:
आवेदन के मामले और संभावित उपयोग
GPT-4.1 परिवार के विभिन्न मॉडल विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त हैं:
सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए अनुप्रयोग
GPT-4.1 मुख्य रूप से सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के उद्देश्य से है और प्रोग्रामिंग में महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है। यह विशेष रूप से फ्रंट-एंड कोडिंग के लिए उपयुक्त है, जिसमें कम पोस्ट-प्रोसेसिंग और इंटरफेस के विकास के लिए, जहां यह पूरी फ़ाइल को प्रतिस्थापित किए बिना व्यक्तिगत कोड ब्लॉकों को संशोधित करने के लिए उपलब्ध है। मॉडल अधिक जटिल प्रोग्रामिंग कार्यों में महारत हासिल कर सकते हैं और विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में अधिक सटीक कोड बना सकते हैं।
कॉर्पोरेट अनुप्रयोग
GPT-4.1 परिवार कंपनियों के लिए विभिन्न प्रकार के उपयोग प्रदान करता है। फ्लैगशिप मॉडल GPT-4.1 वैज्ञानिक अनुसंधान, जटिल डेटा रिकॉर्ड के विश्लेषण, सॉफ्टवेयर समाधानों की मांग के विकास और बारीक रचनात्मक सामग्री के निर्माण के लिए उपयुक्त है। GPT-4.1 मिनी रोजमर्रा के अनुप्रयोगों के लिए एक संतुलित संतुलन प्रदान करता है, जबकि GPT-4.1 नैनो लागत-संवेदनशील कार्यों जैसे कि वर्गीकरण या ऑटो पूरा होने के लिए आदर्श है।
मॉडल -विशिष्ट अनुप्रयोग मामले
परिवार के प्रत्येक परिवार में विशिष्ट ताकत होती है:
- GPT-4.1: जटिल कोडिंग वर्कफ़्लोज़ के लिए आदर्श, बड़े दस्तावेजों का प्रसंस्करण और कई चरणों के साथ मांग कार्यों
- GPT-4.1 मिनी: इंटरैक्टिव टूल्स के लिए उपयुक्त है जिनके लिए त्वरित उत्तर की आवश्यकता होती है, विस्तृत निर्देशों का पालन करने के लिए पर्याप्त बुद्धिमत्ता के साथ
- GPT-4.1 नैनो: बड़े दस्तावेजों से ऑटो-पूर्णता, वर्गीकरण और सूचना निष्कर्षण जैसे कार्यों के लिए इष्टतम जिसमें गति और लागत दक्षता अग्रभूमि में होती है
उपलब्धता और भविष्य की संभावनाएं
एपीआई उपलब्धता और एकीकरण
GPT-4.1 मॉडल परिवार केवल Openai API के माध्यम से उपलब्ध है। Openaai के अनुसार, CHATGPT में प्रत्यक्ष एकीकरण की योजना नहीं है। फिर भी, GPT-4.1 के कुछ सुधारों को पहले ही चैटबोट के GPT 4O संस्करण में स्थानांतरित कर दिया गया है, और अन्य कार्यों को धीरे-धीरे जोड़ा गया है।
ठीक ट्यूनिंग विकल्प
Openai बाजार लॉन्च के दिन से GPT-4.1 और GPT-4.1 मिनी के लिए ठीक ट्यूनिंग समर्थन प्रदान करता है, जबकि GPT-4.1 नैनो के लिए समर्थन की योजना बनाई जा रही है। यह विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं और अनुप्रयोगों के लिए मॉडल को अपनाने के लिए अतिरिक्त विकल्प खोलता है।
मौजूदा मॉडलों पर प्रभाव
GPT-4.1 की शुरूआत के साथ, Openai ने घोषणा की है कि API में GPT-4.5 मॉडल के लिए समर्थन समाप्त हो गया है, क्योंकि GPT-4.1 सस्ती परिस्थितियों में समान कार्य प्रदान करता है। यह अधिक शक्तिशाली और अधिक लागत -प्रभावी मॉडल पर Openai के रणनीतिक पुनरावृत्ति को रेखांकित करता है।
दर्जी-निर्मित एआई पावर: जीपीटी -4.1, मिनी और नैनो-हर जरूरत के लिए एकदम सही एआई समाधान
GPT-4.1 मॉडल परिवार Openaai की AI तकनीक में महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। बेहतर प्रदर्शन, विस्तारित कार्यों और कम लागतों को मिलाकर, यह सीधे डेवलपर्स और कंपनियों की व्यावहारिक आवश्यकताओं को संबोधित करता है। प्रोग्रामिंग पर ध्यान, निर्देशों के लिए अधिक सटीक निर्देश और एक विस्तारित संदर्भ समझ AI मॉडल को विकसित करने के लिए OpenAIS को रेखांकित करता है जो वास्तविक परिदृश्यों में अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा सकता है।
तीन मॉडल वेरिएंट की विभेदित स्थिति उपयोगकर्ताओं को आवश्यकता और बजट के आधार पर सही समाधान चुनने में सक्षम बनाती है। जबकि GPT-4.1 को सबसे अधिक मांग वाले कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है, GPT-4.1 मिनी और GPT-4.1 नैनो आवेदन के विशिष्ट क्षेत्रों के लिए लागत प्रभावी विकल्प प्रदान करते हैं। यह रणनीति विभिन्न उद्योगों और आवेदन के क्षेत्रों में एआई प्रौद्योगिकियों के प्रसार को और बढ़ाने में मदद कर सकती है।
इस मॉडल परिवार के साथ, Openai AI सिस्टम को विकसित करने की दृष्टि की ओर एक और कदम उठाता है जो "एजेंटिक सॉफ्टवेयर इंजीनियर" के रूप में कार्य कर सकता है-यह एक स्वतंत्र AI एजेंट के रूप में है, जो विकास से गुणवत्ता आश्वासन तक जटिल कार्यों को ले सकता है। इसलिए GPT-4.1 परिवार में सुधार को AI अनुप्रयोगों की अगली पीढ़ी के लिए महत्वपूर्ण बिल्डिंग ब्लॉक माना जा सकता है।
आपका वैश्विक विपणन और व्यवसाय विकास भागीदार
☑️ हमारी व्यावसायिक भाषा अंग्रेजी या जर्मन है
☑️ नया: आपकी राष्ट्रीय भाषा में पत्राचार!
कोनराड वोल्फेंस्टीन
मुझे निजी सलाहकार के रूप में आपकी और मेरी टीम की सेवा करने में खुशी होगी।
संपर्क फ़ॉर्म भरकर मुझसे संपर्क कर सकते हैं +49 89 89 674 804 (म्यूनिख) पर कॉल कर सकते हैं । मेरा ईमेल पता है: वोल्फेंस्टीन ∂ xpert.digital
मैं हमारी संयुक्त परियोजना की प्रतीक्षा कर रहा हूं।
