⭐ Artificial Intelligence (KI) - AI -blogg, hotspot och innehållsnav ⭐ Digital intelligens ⭐ Press - Xpert Press Work | Råd och erbjudande ⭐ Xpaper

Röstval 📢

API AI-modellerna GPT-4.1 & Mini & Nano från OpenAAI: Programmering Boost för mjukvaruutveckling-Slutet på GPT-4.5?

Publicerad: 17 april 2025 / UPDATE Från: 17 april 2025 - Författare: Konrad Wolfenstein

AI Model GPT-4.1 & Mini & Nano från OpenAI: Programmering Boost för mjukvaruutveckling-Slutet på GPT-4.5? - Bild: xpert.digital

OpenAI sänker priserna och förbättrar massivt GPT-4.1-den nya AI-generationen verkligen!

GPT-4.1 i detalj: Alla innovationer och förbättringar med en överblick

OpenAAI har presenterat en betydande vidareutveckling av sin AI-teknik: GPT-4.1-modellfamiljen representerar viktiga framsteg inom mekanisk språkbearbetning och erbjuder betydande förbättringar med samtidig minskning av kostnaderna. Den nya modelllinjen omfattar tre varianter med olika prestandafunktioner och prisnivåer, alla med ett utökat kunskapstillstånd fram till juni 2024. Modellerna kännetecknas särskilt av framsteg inom områdena programmering, mer detaljerad uppföljning och en förbättrad förståelse av omfattande sammanhang.

GPT-4.1-modellfamiljen är endast tillgänglig via API och riktar sig främst till utvecklare. Dessa modeller är inte tillgängliga direkt i ChatGPT -användargränssnittet.

Lämplig för detta:

Chatgpt blir en super-ki-agent: Openais nya AI-modeller O3 och O4-Mini tänker nu!

De tre varianterna i GPT-4.1-familjen

Den nya modellfamiljen består av tre olika varianter, som var och en har optimerats för olika applikationer och krav:

GPT-4.1: Flaggskeppsmodellen

GPT-4.1 representerar seriens mest kraftfulla modell och riktar sig främst till professionella mjukvaruutvecklare och krävande applikationer. Det erbjuder familjens högsta intelligens med en utvärdering av 4/4 enligt OpenAis interna skala och är speciellt anpassad till komplexa uppgifter. Modellen är särskilt lämplig för vetenskaplig forskning, analys av komplexa dataposter, utvecklingen av krävande mjukvarulösningar och skapandet av nyanserat kreativt innehåll. Tack vare sin enastående förmåga att generera och revidera programkoden positionerar GPT-4.1 sig som en ledande modell för kodningsapplikationer.

GPT-4.1 MINI: Den balanserade allroundaren

GPT-4.1 Mini erbjuder en balanserad balans mellan intelligens (betyg 3/4), hastighet (4/5) och kostnader. Det representerar betydande framsteg i mindre modeller och överskrider till och med den tidigare GPT-4O i många riktmärken. Med en hastighet som är nästan dubbelt så hög som för föregångaren och kostnaderna som är upp till 83% lägre, positionerar denna modell sig som en mångsidig all -rounder för ett brett utbud av applikationer. GPT-4.1 Mini uppnår en prestanda som kan jämföras med GPT-4O, men med mindre latens och avsevärt minskade kostnader.

GPT-4.1 Nano: Effektiv lättvikt

GPT-4.1 Nano är den snabbaste och mest kostnadseffektiva modellen i familjen och har utvecklats för latenskritiska eller särskilt kostnadskänsliga applikationer. Det är idealiskt för enklare uppgifter som klassificering, automatisk slutförande och extraktion av information. Trots sin kompakta storlek stöder det hela sammanhangsfönstret på en miljon symboler och ger imponerande resultat i specifika riktmärken som MMLU (80,1%) och GPQA (50,3%).

Tekniska förbättringar och prestanda ökar

GPT-4.1-modellfamiljen ger betydande tekniska förbättringar av de tidigare modellerna:

Utökat sammanhangsfönster

Alla tre modellerna i GPT-4.1-familjen stöder ett utökat sammanhangsfönster på upp till en miljon symboler, vilket motsvarar en åttafaldig ökning jämfört med tidigare versioner. Denna utvidgning möjliggör behandling av mycket omfattande dokument eller kodbas i en enda rund-för-jämförelse: hela React-källkoden skulle passa åtta gånger i detta sammanhang. Modellerna kan därför bearbeta upp till cirka 750 000 ord i en enda begäran.

Förbättrade programmerings- och kodningsförmågor

GPT-4.1 kännetecknas av betydligt förbättrad programmerings- och kodningsförmåga. I Swe-Bench Verified Benchmark når modellen en imponerande poäng på 54,6%, vilket representerar en förbättring på 21,4 procentenheter jämfört med GPT-4O och 26,6 procentenheter jämfört med GPT-4,5. Modellerna kan behärska mer komplexa programmeringsuppgifter och skapa mer exakt kod på olika programmeringsspråk. Särskilt anmärkningsvärt är förmågan hos den främre kodningen med minimal efterbehandling, med mänskliga utvärderare som föredrar resultatet av GPT-4,1 i 80% av fallen.

Optimerad Följ -upp instruktioner

En av de enastående förbättringarna av familjen GPT-4.1 är den mer exakta efterlevnaden av instruktionerna. På Multiceletry-riktmärket, som mäter förmågan att följa instruktionerna, uppnår GPT-4.1 38,3%, vilket motsvarar en ökning med 10,5 procentenheter jämfört med GPT-4O. Med OpenAis interna instruktioner efter testet (hård delmängd) uppnår GPT-4.1 imponerande 49,1% jämfört med endast 29,2% i GPT-4O. I praktiken innebär detta att GPT-4.1 är mycket bättre i enlighet med ordnade steg, avvisar felaktiga ingångar och svarar i önskat format.

Konkurrensjämförelser i benchmark -sammanhanget

Prestandan för de nya modellerna kan kvantifieras med olika riktmärken:

Kodande riktmärken

I Swe-Bench Verified Benchmark, som inkluderar 500 människor som en lösbar klassificerad programmeringsuppgifter, uppnår GPT-4.1 ett imponerande resultat med 54,6%. Även om det förblir bakom jämförbara modeller från Google (Gemini 2.5 Pro) och Anthropic (Claude 3.7 Sonnet), som båda är cirka 63%, överstiger det tydligt andra OpenAI-modeller: GPT-4O (november 2024) nådde 33%, GPT-4,5 38%och OpenAAI O3-Mini 49%.

Vid Aiders Polyglot-riktmärke, som testar förmågan att revidera koden på olika programmeringsspråk, uppnår GPT-4.1 cirka 53%av de 225 problemen, som ligger bakom OpenAAI O1 och O3-Mini (cirka 60%vardera), men före GPT-4O (18%).

Instruktion efter riktmärken

GPT-4.1 visar också betydande framsteg inom området för instruktion. Med Ifeval, som kontrollerar efterlevnaden av tydligt definierade prestandakrav, uppnår GPT-4,1 87,4%en betydande förbättring jämfört med GPT-4O med 81%. Dessa förbättringar inkluderar olika aspekter av instruktionerna för instruktioner, inklusive formatkrav, negativa instruktioner, ordnade instruktioner, innehållskrav och ranking.

Long Context Benchmarks

Med Video MM, ett riktmärke för multimodal långsammandragande förståelse, sätter GPT-4.1 ett nytt riktmärke med 72,0% i kategorin "Lang, utan undertexter", vilket är en förbättring av 6,7 procentenheter jämfört med GPT-4O. I Graphwalks-Benchmark, som testar slutsatsen för flera steg i långa sammanhang, når GPT-4,1 61,7%-e klart hopp jämfört med GPT-4O med 41,7%.

Prissättning och kostnadseffektivitet

En viktig aspekt av GPT-4.1-modellfamiljen är deras förbättrade kostnadseffektivitet:

Prismodeller för de tre varianterna

Prissättningen av GPT-4.1-familjen skiljer mellan inmatningstokens (tokens som skickas till API), utgångstokens (svar genererade av modellen) och cachade ingångstokens (för upprepade förfrågningar):

GPT-4,1: $ 2,00 per miljon ingångstokens, $ 0,50 per miljon cachade ingångstokens, $ 8,00 per miljon utgångstokens
GPT-4,1 mini: $ 0,40 per miljon ingångstokens, $ 0,10 per miljon cachade ingångstokens, $ 1,60 per miljon utgångstokens
GPT-4,1 Nano: $ 0,10 per miljon ingångstokens, $ 0,025 per miljon cachade ingångstokens, $ 0,40 per miljon utgångstokens

Kostnadsbesparingar jämfört med tidigare modeller

Den nya modellfamiljen erbjuder betydande kostnadsfördelar: GPT-4.1 är 26% billigare än föregångaren för genomsnittliga förfrågningar. GPT-4.1 MINI är till och med 83% billigare än GPT-4O med liknande eller bättre prestanda. GPT-4.1 Nano positionerar sig som den mest kostnadseffektiva modellen i OpenAI-portföljen.

Snabb caching och ytterligare optimeringar

För återkommande sammanhangsförfrågningar ökades snabb-cache-rabatten till 75% (tidigare 50%), vilket möjliggör ytterligare kostnadsbesparingar. Dessutom erbjuder OpenAI långa kontextförfrågningar utan extra kostnader utöver standardtokenkostnaderna.

Lämplig för detta:

Nuvarande utveckling i Chatgpt von OpenAAI (mars 2025)

Ansökningsfall och möjliga användningar

De olika modellerna i GPT-4.1-familjen är lämpliga för olika applikationer:

Applikationer för mjukvaruutvecklare

GPT-4.1 riktar sig främst till mjukvaruutvecklare och erbjuder betydande fördelar inom programmering. Det är särskilt lämpligt för front-end-kodning, som kräver mindre efterbehandling och för utvecklingen av gränssnitt, där det är tillgängligt för att revidera enskilda kodblock utan att ersätta hela filen. Modellerna kan behärska mer komplexa programmeringsuppgifter och skapa mer exakt kod på olika programmeringsspråk.

Företagsansökningar

Familjen GPT-4.1 erbjuder olika användningsområden för företag. Flaggskeppsmodellen GPT-4.1 är lämplig för vetenskaplig forskning, analys av komplexa dataposter, utvecklingen av krävande mjukvarulösningar och skapandet av nyanserat kreativt innehåll. GPT-4.1 MINI erbjuder en balanserad balans för vardagliga applikationer, medan GPT-4.1 Nano är idealisk för kostnadskänsliga uppgifter som klassificering eller automatisk slutförande.

Modell -specifika ansökningsfall

Varje familj i familjen har specifika styrkor:

GPT-4.1: Idealisk för komplexa kodningsarbetsflöden, behandlingen av stora dokument och krävande uppgifter med flera steg
GPT-4.1 MINI: Lämplig för interaktiva verktyg som kräver snabba svar, med tillräcklig intelligens för att följa detaljerade instruktioner
GPT-4.1 NANO: Optimal för uppgifter som automatisk komplettering, klassificering och informationsuttag från stora dokument där hastighets- och kostnadseffektiviteten är i förgrunden

Tillgänglighet och framtidsutsikter

API -tillgänglighet och integration

GPT-4.1-modellfamiljen är endast tillgänglig via OpenAI API. Enligt OpenAAI planeras inte direkt integration i chatgpt. Ändå har vissa förbättringar av GPT-4.1 redan överförts till Chatbots GPT 4O-version, och andra funktioner läggs gradvis till.

Finjusteringsalternativ

OpenAI erbjuder finjusteringsstöd för GPT-4.1 och GPT-4.1 mini från dag för marknadslanseringen, medan stöd för GPT-4.1 Nano planeras. Detta öppnar ytterligare alternativ för att anpassa modellerna till specifika affärskrav och applikationer.

Effekter på befintliga modeller

Med introduktionen av GPT-4.1 har OpenAI meddelat att stödet för GPT-4.5-modellen i API har avslutats, sedan GPT-4.1 erbjuder liknande funktioner under billigare förhållanden. Detta understryker den strategiska justeringen av OpenAI på mer kraftfulla och mer kostnadseffektiva modeller.

Skräddarsydd AI-kraft: GPT-4.1, mini och nano den perfekta AI-lösningen för varje behov

GPT-4.1-modellfamiljen representerar betydande framsteg inom AI-tekniken i OpenAAI. Genom att kombinera förbättrad prestanda, utökade funktioner och lägre kostnader hanterar det direkt de praktiska kraven från utvecklare och företag. Fokus på programmering, mer exakta instruktioner för instruktioner och en utvidgad sammanhangsförståelse understryker OpenAIS för att utveckla AI -modeller som kan användas mer effektivt i riktiga scenarier.

Den differentierade positioneringen av de tre modellvarianterna gör det möjligt för användare att välja rätt lösning beroende på krav och budget. Medan GPT-4.1 är utformad för de mest krävande uppgifterna, erbjuder GPT-4,1 mini och GPT-4.1 Nano kostnadseffektiva alternativ för specifika tillämpningsområden. Denna strategi kan hjälpa till att ytterligare påskynda spridningen av AI -tekniker inom olika branscher och tillämpningsområden.

Med denna modellfamilj tar OpenAI ytterligare ett steg mot visionen att utveckla AI-system som kan fungera som ”agentisk programvaruingenjör”-som är, som en oberoende AI-agent som kan ta på sig komplexa uppgifter från utveckling till kvalitetssäkring. Förbättringarna i GPT-4.1-familjen kan därför betraktas som viktiga byggstenar för nästa generation av AI-applikationer.