Pubblicato il: 17 aprile 2025 / Aggiornato il: 17 aprile 2025 – Autore: Konrad Wolfenstein
Modelli di intelligenza artificiale GPT-4.1 e mini e nano di OpenAI: una spinta alla programmazione per lo sviluppo del software – La fine di GPT-4.5? – Immagine: Xpert.Digital
OpenAI abbassa i prezzi e migliora notevolmente GPT-4.1: ecco cosa può realmente fare la nuova generazione di intelligenza artificiale!
GPT-4.1 in dettaglio: tutte le nuove funzionalità e i miglioramenti in sintesi
OpenAI ha presentato un significativo progresso nella sua tecnologia di intelligenza artificiale: la famiglia di modelli GPT 4.1 rappresenta un importante passo avanti nell'elaborazione del linguaggio macchina, offrendo miglioramenti sostanziali e riducendo al contempo i costi. La nuova linea di modelli comprende tre varianti con caratteristiche prestazionali e fasce di prezzo diverse, tutte con basi di conoscenza ampliate fino a giugno 2024. I modelli si distinguono in particolare per i miglioramenti nella programmazione, la maggiore precisione nell'aderenza alle istruzioni e la migliore comprensione di contesti complessi.
La famiglia di modelli GPT 4.1 è disponibile esclusivamente tramite API ed è destinata principalmente agli sviluppatori. Questi modelli non sono direttamente accessibili dall'interfaccia utente di ChatGPT.
Adatto a:
Le tre varianti della famiglia GPT-4.1
La nuova famiglia di modelli è composta da tre diverse varianti, ciascuna ottimizzata per diverse applicazioni e requisiti:
GPT-4.1: Il modello di punta
GPT-4.1 rappresenta il modello più potente della serie ed è rivolto principalmente a sviluppatori software professionisti e casi d'uso complessi. Offre la più alta intelligenza della famiglia, con una valutazione di 4/4 sulla scala interna di OpenAI, ed è specificamente progettato per attività complesse. Il modello è particolarmente adatto alla ricerca scientifica, all'analisi di set di dati complessi, allo sviluppo di soluzioni software sofisticate e alla creazione di contenuti creativi complessi. Grazie alla sua eccezionale capacità di generare e riscrivere codice di programma, GPT-4.1 si posiziona come modello leader per le applicazioni di coding.
GPT-4.1 mini: il tuttofare equilibrato
GPT-4.1 mini offre una combinazione equilibrata di intelligenza (valutata 3/4), velocità (4/5) e costo. Rappresenta un significativo progresso nei modelli più piccoli e supera persino il precedente GPT-4o in molti benchmark. Con velocità quasi doppie rispetto al suo predecessore e costi fino all'83% inferiori, questo modello si posiziona come un versatile tuttofare per un'ampia gamma di applicazioni. GPT-4.1 mini raggiunge prestazioni paragonabili a GPT-4o, ma con una latenza inferiore e costi significativamente ridotti.
GPT-4.1 nano: efficiente e leggero
GPT-4.1 nano è il modello più veloce ed economico della famiglia ed è stato sviluppato per applicazioni critiche in termini di latenza o particolarmente sensibili ai costi. È ideale per attività più semplici come la classificazione, il completamento automatico e l'estrazione di informazioni. Nonostante le sue dimensioni compatte, supporta l'intera finestra di contesto di un milione di token e offre risultati impressionanti in benchmark specifici come MMLU (80,1%) e GPQA (50,3%).
Miglioramenti tecnici e potenziamenti delle prestazioni
La famiglia di modelli GPT-4.1 apporta notevoli miglioramenti tecnici rispetto ai suoi predecessori:
Finestra di contesto estesa
Tutti e tre i modelli della famiglia GPT 4.1 supportano una finestra di contesto estesa fino a un milione di token, ovvero otto volte superiore rispetto alle versioni precedenti. Questo miglioramento consente l'elaborazione di documenti o basi di codice di grandi dimensioni in un'unica operazione: per fare un confronto, l'intero codice sorgente di React rientrerebbe in questo contesto otto volte. I modelli possono quindi elaborare fino a circa 750.000 parole in una singola query.
Miglioramento delle capacità di programmazione e codifica
GPT-4.1 è caratterizzato da capacità di programmazione e codifica significativamente migliorate. Nel benchmark verificato SWE-bench, il modello ha ottenuto un punteggio impressionante del 54,6%, con un miglioramento di 21,4 punti percentuali rispetto a GPT-40 e di 26,6 punti percentuali rispetto a GPT-4.5. I modelli possono gestire attività di programmazione più complesse e generare codice più preciso in vari linguaggi di programmazione. Particolarmente degna di nota è la sua capacità di eseguire la codifica front-end con post-elaborazione minima, con i valutatori umani che hanno preferito il risultato di GPT-4.1 nell'80% dei casi.
Aderenza ottimizzata alle istruzioni
Uno dei miglioramenti più significativi della famiglia GPT-4.1 è la maggiore precisione nel seguire le istruzioni. Nel benchmark MultiChallenge, che misura la capacità di seguire le istruzioni, GPT-4.1 ottiene un punteggio del 38,3%, con un aumento di 10,5 punti percentuali rispetto a GPT-40. Nel test interno di OpenAI sull'Instruction Following (Hard Subset), GPT-4.1 raggiunge un impressionante 49,1%, rispetto al solo 29,2% di GPT-40. In termini pratici, ciò significa che GPT-4.1 è significativamente migliore nel seguire passaggi ordinati, rifiutare input errati e rispondere nel formato desiderato.
Confronti delle prestazioni in un contesto di benchmark
Le prestazioni dei nuovi modelli possono essere quantificate utilizzando vari parametri di riferimento:
Benchmark di codifica
Nel benchmark verificato SWE-bench, che comprende 500 attività di programmazione classificate come risolvibili dagli esseri umani, GPT-4.1 raggiunge un risultato impressionante del 54,6%. Sebbene sia inferiore ai modelli comparabili di Google (Gemini 2.5 Pro) e Anthropic (Claude 3.7 Sonnet), che raggiungono entrambi circa il 63%, supera significativamente altri modelli OpenAI: GPT-4o (novembre 2024) ha raggiunto il 33%, GPT-4.5 il 38% e OpenAI o3-mini il 49%.
Nel Polyglot Benchmark di Aider, che testa la capacità di rivedere il codice in vari linguaggi di programmazione, GPT-4.1 risolve circa il 53% dei 225 problemi, posizionandosi dietro OpenAI o1 e o3-mini (ciascuno intorno al 60%), ma davanti a GPT-4o (18%).
Benchmark di esecuzione delle istruzioni
GPT-4.1 mostra anche progressi significativi nella conformità delle istruzioni. In IFEval, che valuta l'aderenza a requisiti prestazionali chiaramente definiti, GPT-4.1 raggiunge l'87,4%, un netto miglioramento rispetto all'81% di GPT-40. Questi miglioramenti riguardano vari aspetti della conformità delle istruzioni, tra cui requisiti di formattazione, istruzioni negative, istruzioni ordinate, requisiti di contenuto e precedenza.
Benchmark contestuali a lungo termine
Nel Video-MME, un benchmark per la comprensione multimodale di contesti lunghi, GPT-4.1 stabilisce un nuovo standard con il 72,0% nella categoria "lungo, senza sottotitoli", con un miglioramento di 6,7 punti percentuali rispetto a GPT-40. Nel benchmark Graphwalks, che testa il ragionamento multifase in contesti lunghi, GPT-4.1 raggiunge il 61,7%, un balzo significativo rispetto al 41,7% di GPT-40.
Prezzi ed efficienza dei costi
Un aspetto fondamentale della famiglia di modelli GPT-4.1 è la sua migliore efficienza dei costi:
Modelli di prezzo delle tre varianti
Il prezzo della famiglia GPT-4.1 differenzia tra token di input (token inviati all'API), token di output (risposte generate dal modello) e token di input memorizzati nella cache (per richieste ripetute):
- GPT-4.1: $ 2,00 per milione di token di input, $ 0,50 per milione di token di input memorizzati nella cache, $ 8,00 per milione di token di output
- GPT-4.1 mini: $ 0,40 per milione di token di input, $ 0,10 per milione di token di input memorizzati nella cache, $ 1,60 per milione di token di output
- GPT-4.1 nano: $ 0,10 per milione di token di input, $ 0,025 per milione di token di input memorizzati nella cache, $ 0,40 per milione di token di output
Risparmio sui costi rispetto ai modelli precedenti
La nuova famiglia di modelli offre significativi vantaggi in termini di costi: GPT-4.1 è il 26% più economico del suo predecessore per le query medie. GPT-4.1 mini è addirittura l'83% più economico di GPT-40, con prestazioni simili o migliori. GPT-4.1 nano si posiziona come il modello più conveniente nel portfolio di OpenAI.
Memorizzazione nella cache rapida e altre ottimizzazioni
Per le richieste di contesto ricorrenti, lo sconto sulla memorizzazione nella cache dei prompt è stato aumentato al 75% (in precedenza era del 50%), consentendo ulteriori risparmi sui costi. Inoltre, OpenAI offre richieste di contesto lunghe senza costi aggiuntivi rispetto al costo standard del token.
Adatto a:
Casi d'uso e applicazioni
I vari modelli della famiglia GPT-4.1 sono adatti a diverse applicazioni:
Applicazioni per sviluppatori di software
GPT-4.1 è rivolto principalmente agli sviluppatori software e offre vantaggi significativi nella programmazione. È particolarmente adatto per la codifica front-end, dove è richiesta una minore post-elaborazione, e per lo sviluppo di interfacce, dove consente la revisione di singoli blocchi di codice senza sostituire l'intero file. I modelli possono gestire attività di programmazione più complesse e generare codice più preciso in vari linguaggi di programmazione.
Applicazioni aziendali
La famiglia GPT-4.1 offre un'ampia gamma di applicazioni per le aziende. Il modello di punta, GPT-4.1, è adatto alla ricerca scientifica, all'analisi di set di dati complessi, allo sviluppo di soluzioni software sofisticate e alla creazione di contenuti creativi e articolati. GPT-4.1 mini offre prestazioni bilanciate per le applicazioni quotidiane, mentre GPT-4.1 nano è ideale per attività economiche come la classificazione o il completamento automatico.
Casi d'uso specifici del modello
Ogni modello della famiglia ha punti di forza specifici:
- GPT-4.1: ideale per flussi di lavoro di codifica complessi, elaborazione di documenti di grandi dimensioni e attività complesse che prevedono più fasi
- GPT-4.1 mini: adatto per strumenti interattivi che richiedono risposte rapide, ma che possiedono un'intelligenza sufficiente per seguire istruzioni dettagliate
- GPT-4.1 nano: ottimale per attività quali completamento automatico, classificazione ed estrazione di informazioni da documenti di grandi dimensioni, in cui velocità ed efficienza dei costi sono fondamentali
Disponibilità e prospettive future
Disponibilità e integrazione delle API
La famiglia di modelli GPT-4.1 è disponibile esclusivamente tramite l'API OpenAI. Secondo OpenAI, non è prevista l'integrazione diretta in ChatGPT. Tuttavia, alcuni miglioramenti di GPT-4.1 sono già stati incorporati nella versione GPT-40 del chatbot e ulteriori funzionalità verranno aggiunte gradualmente.
Opzioni di messa a punto
OpenAI offre un supporto ottimizzato per GPT-4.1 e GPT-4.1 mini fin dal primo giorno, mentre è in programma il supporto per GPT-4.1 nano. Questo apre ulteriori possibilità di adattamento dei modelli a specifici requisiti aziendali e casi d'uso.
Impatto sui modelli esistenti
Con l'introduzione di GPT-4.1, OpenAI ha annunciato che avrebbe interrotto il supporto per il modello GPT-4.5 nella sua API, poiché GPT-4.1 offre funzionalità simili a condizioni più favorevoli. Ciò sottolinea il riallineamento strategico di OpenAI verso modelli più potenti ma economicamente più convenienti.
Potenza AI su misura: GPT-4.1, Mini e Nano: la soluzione AI perfetta per ogni esigenza
La famiglia di modelli GPT-4.1 rappresenta un significativo progresso nella tecnologia di intelligenza artificiale di OpenAI. Combinando prestazioni migliorate, funzionalità avanzate e costi ridotti, risponde direttamente alle esigenze pratiche di sviluppatori e aziende. L'attenzione alla programmazione, alla maggiore precisione nell'esecuzione delle istruzioni e alla migliore comprensione del contesto sottolinea l'impegno di OpenAI nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale che possano essere implementati in modo più efficace in scenari reali.
Il posizionamento differenziato delle tre varianti di modello consente agli utenti di scegliere la soluzione più adatta alle proprie esigenze e al proprio budget. Mentre il GPT-4.1 è progettato per le attività più impegnative, il GPT-4.1 mini e il GPT-4.1 nano offrono alternative convenienti per applicazioni specifiche. Questa strategia potrebbe contribuire ad accelerare ulteriormente l'adozione delle tecnologie di intelligenza artificiale in diversi settori e aree applicative.
Con questa famiglia di modelli, OpenAI compie un ulteriore passo avanti verso la sua visione di sviluppare sistemi di intelligenza artificiale in grado di funzionare come "agenti software", ovvero come agenti di intelligenza artificiale indipendenti in grado di gestire attività complesse, dallo sviluppo al controllo qualità. I miglioramenti della famiglia GPT-4.1 potrebbero quindi essere considerati elementi costitutivi importanti per la prossima generazione di applicazioni di intelligenza artificiale.
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