Opublikowano: 17 kwietnia 2025 / Aktualizacja od: 17 kwietnia 2025 r. - Autor: Konrad Wolfenstein
Model AI GPT-4.1 i Mini & Nano z OpenAI: BOOST programowania dla programowania oprogramowania-koniec GPT-4.5? - Zdjęcie: xpert.digital
Openai obniża ceny i znacznie poprawia GPT-4.1-Nowe pokolenie AI może naprawdę!
GPT-4.1 szczegółowo: wszystkie innowacje i ulepszenia na pierwszy rzut oka
Openaai przedstawił znaczący dalszy rozwój swojej technologii AI: rodzina modelowa GPT-4.1 stanowi ważny postęp w mechanicznym przetwarzaniu języka i oferuje znaczną poprawę wraz z jednoczesnym obniżeniem kosztów. Nowa linia modelu obejmuje trzy warianty o różnych cechach wydajności i poziomach cen, wszystkie z rozszerzonym stanem wiedzy do czerwca 2024 r. Modele charakteryzują się postępami w obszarach programowania, bardziej szczegółowej obserwacji i lepszym zrozumieniu obszernych kontekstów.
Rodzina modelu GPT-4.1 jest dostępna tylko za pośrednictwem API i jest głównie skierowana do programistów. Modele te nie są dostępne bezpośrednio w interfejsie użytkownika CHATGPT.
Nadaje się do:
Trzy warianty rodziny GPT-4.1
Nowa rodzina modelu składa się z trzech różnych wariantów, z których każde zostało zoptymalizowane pod kątem różnych zastosowań i wymagań:
GPT-4.1: Flagowy model
GPT-4.1 reprezentuje najpotężniejszy model serii i jest przede wszystkim skierowany do profesjonalnych programistów oprogramowania i wymagających aplikacji. Oferuje najwyższą inteligencję rodziny z oceną 4/4 według wewnętrznej skali OpenAis i jest specjalnie dostosowany do złożonych zadań. Model jest szczególnie odpowiedni do badań naukowych, analizy złożonych rekordów danych, rozwoju wymagających rozwiązań oprogramowania i tworzenia niuansowanych treści kreatywnych. Dzięki jego wyjątkowej zdolności do generowania i rewizji kodu programu GPT-4.1 pozycjonuje się jako wiodący model kodowania aplikacji.
GPT-4.1 Mini: zrównoważony wszechstronny
GPT-4.1 MINI oferuje zrównoważoną równowagę między inteligencją (ocenę 3/4), prędkością (4/5) i kosztami. Reprezentuje znaczny postęp w mniejszych modelach, a nawet przekracza poprzedni GPT-4O w wielu testach porównawczych. Z prędkością, która jest prawie dwa razy wyższa niż prędkość poprzednika, i koszty, które są nawet o 83% niższe, ten model pozycjonuje się jako wszechstronny całość dla szerokiego zakresu zastosowań. GPT-4.1 MINI osiąga wydajność porównywalną z GPT-4O, ale z mniejszym opóźnieniem i znacznie obniżonymi kosztami.
GPT-4.1 Nano: Wydajny lekki
GPT-4.1 Nano jest najszybszym i najbardziej opłacalnym modelem rodziny i został opracowany dla zastosowań o kluczowym znaczeniu lub szczególnie wrażliwym na opóźnienie. Jest idealny do prostszych zadań, takich jak klasyfikacja, automatyczne zakończenie i ekstrakcja informacji. Pomimo kompaktowego rozmiaru obsługuje pełne okno kontekstowe miliona tokenów i zapewnia imponujące wyniki w określonych testach porównawczych, takich jak MMLU (80,1%) i GPQA (50,3%).
Ulepszenia techniczne i wzrost wydajności
Rodzina modelu GPT-4.1 wprowadza znaczącą ulepszenia techniczne do poprzednich modeli:
Rozszerzone okno kontekstowe
Wszystkie trzy modele rodziny GPT-4.1 obsługują rozszerzone okno kontekstowe do miliona tokenów, co odpowiada ośmiokrotnego wzrostu w porównaniu z poprzednimi wersjami. To rozszerzenie umożliwia przetwarzanie bardzo obszernych dokumentów lub bazy kodu w jednym okrągłym porównaniu: cały kod źródłowy React pasowałby osiem razy w tym kontekście. Modele mogą zatem przetwarzać do około 750 000 słów w jednym żądaniu.
Ulepszone umiejętności programowania i kodowania
GPT-4.1 charakteryzuje się znacznie ulepszonymi umiejętnościami programowania i kodowania. W zweryfikowanym przez SWE Benchmark model osiąga imponujący wynik 54,6%, co stanowi poprawę o 21,4 punktu procentowego w porównaniu z GPT-4O i 26,6 punktu procentowego w porównaniu z GPT-4,5. Modele mogą opanować bardziej złożone zadania programowania i tworzyć bardziej precyzyjny kod w różnych językach programowania. Szczególnie godne uwagi jest zdolność kodowania front-end z minimalnym przetwarzaniem południowym, przy czym ludzcy ewaluatorzy wolą wynik GPT-4,1 w 80% przypadków.
Zoptymalizowane kolejne instrukcje
Jedną z znakomitych ulepszeń rodziny GPT-4.1 jest bardziej precyzyjna zgodność instrukcji. W odniesieniu do interpretacji multiceletowej, który mierzy zdolność do przestrzegania instrukcji, GPT-4,1 osiąga 38,3%, co odpowiada wzrostowi o 10,5 punktu procentowego w porównaniu z GPT-4O. Dzięki wewnętrznej instrukcji OpenAis po teście (podzbiór twardy), GPT-4,1 osiąga imponujące 49,1% w porównaniu z zaledwie 29,2% w GPT-4O. W praktyce oznacza to, że GPT-4.1 jest znacznie lepszy w zakresie uporządkowanych kroków, odrzucając nieprawidłowe dane wejściowe i odpowiadając w pożądanym formacie.
Porównania konkurencji w kontekście porównawczym
Wydajność nowych modeli można określić ilościowo za pomocą różnych punktów odniesienia:
Kodowanie testów porównawczych
W zweryfikowanym punkcie odniesienia SWE, który obejmuje 500 osób jako rozpuszczalne zadania programowe, GPT-4.1 osiąga imponujący wynik z 54,6%. Chociaż pozostaje w tyle za porównywalnymi modelami z Google (Gemini 2.5 Pro) i antropika (Claude 3.7 Sonnet), z których oba wynoszą około 63%, wyraźnie przekracza inne modele OpenAI: GPT-4O (listopad 2024) osiągnął 33%, GPT-4,5 38%i OpenAai O3-Mini 49%.
W Aider's Polyglot Benchmark, który testuje zdolność do rewizji kodu w różnych językach programowania, GPT-4.1 osiąga około 53%z 225 problemów, które leży za OpenAai O1 i O3-Mini (około 60%każdy), ale przed GPT-4O (18%).
Instrukcja po testach porównawczych
GPT-4.1 pokazuje również znaczny postęp w obszarze zgodności z instrukcją. Dzięki IFEVAL, który sprawdza zgodność z jasno określonymi wymogami wydajności, GPT-4,1 87,4%osiąga znaczną poprawę w porównaniu z GPT-4O z 81%. Ulepszenia te obejmują różne aspekty instrukcji instrukcji, w tym wymagania formatu, negatywne instrukcje, uporządkowane instrukcje, wymagania treści i ranking.
Długie kontekstowe badania odniesienia
W przypadku MM wideo, odniesienia dla multimodalnego długiego zrozumienia, GPT-4.1 ustawia nowy punkt odniesienia z 72,0% w kategorii „Lang, bez napisów”, która jest poprawą 6,7 punktów procentowych w porównaniu z GPT-4O. W rozdzielczości Graphwalks, który testuje wieloetapowe wnioski w długich kontekstach, GPT-4.1 dochodzi do 61,7%-wyraźny skok w porównaniu z GPT-4O z 41,7%.
Ceny i efektywność kosztów
Ważnym aspektem modelowej rodziny GPT-4.1 jest ich lepsza wydajność kosztowa:
Modele cen trzech wariantów
Cena rodziny GPT-4.1 rozróżnia tokeny wejściowe (tokeny wysyłane do interfejsu API), tokenów wyjściowych (odpowiedzi wygenerowane przez model) i buforowane tokeny wejściowe (do wielokrotnych zapytań):
- GPT-4.1: 2,00 USD za milion tokenów wejściowych, 0,50 USD za milion tokenów buforowanych, 8,00 USD za milion tokenów produkcyjnych
- GPT-4,1 mini: 0,40 USD za milion tokenów wejściowych, 0,10 USD za milion buforowanych tokenów wejściowych, 1,60 USD za milion tokenów wyjściowych
- GPT-4,1 Nano: 0,10 USD za milion tokenów wejściowych, 0,025 USD za milion buforowanych tokenów wejściowych, 0,40 USD za milion tokenów produkcyjnych
Oszczędności kosztów w porównaniu z poprzednimi modelami
Nowa rodzina modelowa oferuje znaczne zalety kosztów: GPT-4.1 jest o 26% tańszy niż jego poprzednik średnich zapytań. GPT-4.1 Mini jest nawet o 83% tańszy niż GPT-4O z podobną lub lepszą wydajnością. GPT-4.1 nano pozycjonuje się jako najbardziej opłacalny model w portfolio Openai.
Szybkie pobudzenie i dalsze optymalizacje
W przypadku powtarzających się zapytań kontekstowych zniżka szybkiego pobicia została zwiększona do 75% (wcześniej 50%), co umożliwia dodatkowe oszczędności. Ponadto OpenAI oferuje długie żądania kontekstowe bez dodatkowych kosztów poza standardowymi kosztami tokena.
Nadaje się do:
Przypadki aplikacji i możliwe zastosowania
Różne modele rodziny GPT-4.1 są odpowiednie do różnych aplikacji:
Aplikacje dla programistów
GPT-4.1 ma głównie na celu programistów oprogramowania i oferuje znaczące zalety w programowaniu. Jest szczególnie odpowiedni do kodowania front-end, który wymaga mniejszego przetwarzania i opracowywania interfejsów, gdzie jest dostępny do rewizji poszczególnych bloków kodu bez wymiany całego pliku. Modele mogą opanować bardziej złożone zadania programowania i tworzyć bardziej precyzyjny kod w różnych językach programowania.
Aplikacje korporacyjne
Rodzina GPT-4.1 oferuje różnorodne zastosowania dla firm. Flagowy model GPT-4.1 jest odpowiedni do badań naukowych, analizy złożonych rekordów danych, rozwoju wymagających rozwiązań oprogramowania i tworzenia niuansowanych treści kreatywnych. GPT-4.1 MINI oferuje zrównoważone saldo dla codziennych aplikacji, podczas gdy GPT-4.1 Nano jest idealny do zadań wrażliwych na koszty, takich jak klasyfikacja lub automatyczne zakończenie.
Model -specyficzne przypadki aplikacji
Każda rodzina rodziny ma określone mocne strony:
- GPT-4.1: Idealny do złożonych przepływów pracy kodowania, przetwarzanie dużych dokumentów i wymagających zadań z kilkoma krokami
- GPT-4.1 Mini: odpowiednie do interaktywnych narzędzi, które wymagają szybkich odpowiedzi, z wystarczającą inteligencją do przestrzegania szczegółowych instrukcji
- GPT-4.1 Nano: Optymalny dla zadań, takich jak automatyczne ukończenie, klasyfikacja i ekstrakcja informacji z dużych dokumentów, w których prędkość i wydajność kosztów znajdują się na pierwszym planie
Dostępność i przyszłe perspektywy
Dostępność i integracja API
Rodzina modelu GPT-4.1 jest dostępna tylko za pośrednictwem API Openai. Według Openaai bezpośrednia integracja z Chatgpt nie jest planowana. Niemniej jednak pewne ulepszenia GPT-4.1 zostały już przeniesione do wersji GPT 4O Chatbota, a inne funkcje są stopniowo dodawane.
Opcje dostrajania
OpenAI oferuje wsparcie dostrajania dla GPT-4.1 i GPT-4.1 Mini od dnia premiery rynku, podczas gdy planowane jest wsparcie dla GPT-4.1 Nano. Otwiera to dodatkowe opcje dostosowania modeli do określonych wymagań biznesowych i aplikacji.
Wpływ na istniejące modele
Wraz z wprowadzeniem GPT-4.1 OpenAI ogłosił, że wsparcie dla modelu GPT-4.5 w API zakończyło się, ponieważ GPT-4.1 oferuje podobne funkcje w tańszych warunkach. Podkreśla to strategiczne dostosowanie Openai w bardziej potężnych i bardziej opłacalnych modelach.
Moc wykonana przez AI: GPT-4.1, Mini i Nano-idealne rozwiązanie AI dla każdej potrzeby
Rodzina modelowa GPT-4.1 reprezentuje znaczny postęp w technologii AI OpenAai. Łącząc lepszą wydajność, rozszerzone funkcje i niższe koszty, bezpośrednio odnosi się do praktycznych wymagań programistów i firm. Koncentracja na programowaniu, dokładniejszych instrukcjach dotyczących instrukcji i rozszerzonego zrozumienia kontekstu podkreśla OpenAis w celu opracowania modeli AI, które można skuteczniej stosować w prawdziwych scenariuszach.
Zróżnicowane pozycjonowanie trzech wariantów modelu umożliwia użytkownikom wybór odpowiedniego rozwiązania w zależności od wymagań i budżetu. Podczas gdy GPT-4.1 jest przeznaczony do najbardziej wymagających zadań, GPT-4.1 Mini i GPT-4.1 Nano oferują opłacalne alternatywy dla określonych obszarów zastosowania. Ta strategia może pomóc w dalszym przyspieszeniu rozprzestrzeniania się technologii AI w różnych branżach i obszarach zastosowania.
Dzięki tej modelowej rodzinie Openai robi kolejny krok w kierunku wizji opracowywania systemów AI, które mogą działać jako „agencyjny inżynier oprogramowania”-to znaczy jako niezależny agent AI, który może podejmować złożone zadania od rozwoju po zapewnienie jakości. Ulepszenia rodziny GPT-4.1 można zatem uznać za ważne elementy konstrukcyjne dla następnej generacji aplikacji AI.
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrada Wolfensteina
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
