Опубліковано: 17 квітня 2025 р. / Оновлення з: 17 квітня 2025 р. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Модель AI GPT-4.1 & Mini & Nano від OpenAI: Підвищення програмування для розробки програмного забезпечення-кінець GPT-4.5? - Зображення: xpert.digital
OpenAI знижує ціни та масово покращує GPT-4.1-Нове покоління AI може дійсно!
Детально GPT-4.1: всі нововведення та вдосконалення з першого погляду
OpenAai представив значну подальшу розробку своєї технології AI: Модель моделі GPT-4.1 є важливим прогресом у обробці механічної мови та пропонує значні вдосконалення при одночасному зменшенні витрат. Нова лінійка моделі включає три варіанти з різними характеристиками продуктивності та рівнем цін, все, що має розширений стан знань до червня 2024 року. Моделі особливо характеризуються прогресом у сферах програмування, більш детального наступного та вдосконаленого розуміння широких контекстів.
Сім'я моделей GPT-4.1 доступна лише через API і в першу чергу спрямована на розробників. Ці моделі недоступні безпосередньо в інтерфейсі користувача Chatgpt.
Підходить для цього:
Три варіанти родини GPT-4.1
Нова модель сімейства складається з трьох різних варіантів, кожна з яких була оптимізована для різних застосувань та вимог:
GPT-4.1: флагманська модель
GPT-4.1 являє собою найпотужнішу модель серії і в першу чергу спрямований на професійних розробників програмного забезпечення та вимогливих додатків. Він пропонує найвищий інтелект сім'ї з оцінкою 4/4 відповідно до внутрішніх масштабів OpenAis і спеціально підібраний до складних завдань. Модель особливо підходить для наукових досліджень, аналізу складних записів даних, розробки вимогливих програмних рішень та створення нюансованого творчого контенту. Завдяки своїй видатній здатності генерувати та переглянути код програми, GPT-4.1 позиціонує себе як провідну модель для кодування додатків.
GPT-4.1 Mini: збалансований всебічний
GPT-4.1 Mini пропонує збалансований баланс між інтелектом (рейтинг 3/4), швидкістю (4/5) та витратами. Він представляє значний прогрес у менших моделях і навіть перевищує попередній GPT-4O у багатьох орієнтирах. З швидкістю, яка майже вдвічі перевищує швидкість попередника, і витрати, які до 83% нижча, ця модель позиціонує себе як універсальний усім, що є для широкого спектру застосувань. GPT-4.1 Mini досягає продуктивності, порівнянної з GPT-4O, але з меншою затримкою та значно зниженими витратами.
GPT-4.1 Nano: Ефективна легка вага
GPT-4.1 Nano-це найшвидша і найбільш економічна модель сім'ї та була розроблена для критичних для затримки або особливо залежних від витрат. Він ідеально підходить для більш простих завдань, таких як класифікація, автоматичне завершення та видобуток інформації. Незважаючи на свій компактний розмір, він підтримує повне вікно контексту в мільйон жетонів і дає вражаючі результати в конкретних орієнтирах, таких як MMLU (80,1%) та GPQA (50,3%).
Технічні вдосконалення та підвищення продуктивності
Сім'я моделі GPT-4.1 приносить значні технічні вдосконалення попередніх моделей:
Розширене вікно контексту
Усі три моделі сім'ї GPT-4.1 підтримують розширене вікно контексту до мільйона жетонів, що відповідає восьмикратному збільшенню порівняно з попередніми версіями. Це розширення дозволяє обробляти дуже обширні документи або базу коду в одному раунді для порівняння: весь вихідний код React вдався в цей контекст. Таким чином, моделі можуть обробляти до одного запиту до приблизно 750 000 слів.
Вдосконалені навички програмування та кодування
GPT-4.1 характеризується значно вдосконаленими навичками програмування та кодування. У перевірці SWEE-Bench, модель досягає вражаючого балу 54,6%, що становить поліпшення на 21,4 процентного пункту порівняно з GPT-4O та 26,6 процентними пунктами порівняно з GPT-4,5. Моделі можуть освоїти більш складні завдання програмування та створювати більш точний код на різних мовах програмування. Особливо примітною є здатність кодування фронту з мінімальною післяобробкою, при цьому оцінювачі людини віддають перевагу результату GPT-4,1 у 80% випадків.
Оптимізоване слідування -інструкції
Одним із видатних вдосконалень родини GPT-4.1 є більш точне дотримання інструкцій. На орієнтирі мультиелетрії, який вимірює здатність дотримуватися інструкцій, GPT-4.1 досягає 38,3%, що відповідає збільшенню на 10,5 процентних пунктів порівняно з GPT-4O. За допомогою внутрішньої інструкції OpenAis після тесту (жорстка підмножина) GPT-4.1 досягає вражаючих 49,1% порівняно з лише 29,2% у GPT-4o. На практиці це означає, що GPT-4.1 набагато кращий у відповідності з впорядкованими кроками, відкидаючи неправильні входи та реагуючи у потрібному форматі.
Порівняння конкуренції в базовій контексті
Продуктивність нових моделей можна кількісно визначити за допомогою різних орієнтирів:
Кодування орієнтирів
У перевірці SWEE-Bench, який включає 500 людей як завдання класифікованого програмування, GPT-4.1 досягає вражаючого результату з 54,6%. Незважаючи на те, що він залишається відстає від порівнянних моделей від Google (Gemini 2.5 Pro) та антропічного (Claude 3,7 сонет), обидва з яких становить близько 63%, він явно перевищує інші моделі OpenAI: GPT-4O (листопад 2024) досяг 33%, GPT-4,5 38%та OpenAai O3-Mini 49%.
У Benthglot Police's Aider, який перевіряє можливість переглянути код різними мовами програмування, GPT-4.1 досягає близько 53%з 225 проблем, що лежить за OpenAai O1 та O3-Mini (близько 60%кожна), але перед GPT-4o (18%).
Інструкція після орієнтирів
GPT-4.1 також показує значний прогрес у сфері дотримання інструкцій. З ifeval, який перевіряє дотримання чітко визначених вимог до ефективності, GPT-4,1 87,4%досягає значного поліпшення порівняно з GPT-4O з 81%. Ці вдосконалення включають різні аспекти інструкцій щодо інструкцій, включаючи вимоги до формату, негативні інструкції, впорядковані інструкції, вимоги до вмісту та рейтинг.
Довгі контекстні орієнтири
З відео MM, орієнтиром для багатомодального розуміння довгим контекком, GPT-4.1 встановлює новий орієнтир із 72,0% у категорії «Ланг, без субтитрів», що є поліпшенням на 6,7 відсоткового пункту порівняно з GPT-4O. У GraphWalks-Benchmark, який тестує багатоступеневий висновок у довгих контекстах, GPT-4.1 досягає 61,7%-алі чіткого стрибка порівняно з GPT-4O з 41,7%.
Ціни та ефективність витрат
Важливим аспектом родини моделей GPT-4.1 є їх підвищена ефективність витрат:
Цінові моделі трьох варіантів
Ціни сімейства GPT-4.1 розрізняють вхідні жетони (жетони, що надсилаються в API), виводні жетони (відповіді, створені моделлю) та кешовані вхідні жетони (для повторних запитів):
- GPT-4,1: 2,00 долара за мільйон вхідних жетонів, 0,50 долара за мільйон вхідних жетонів, 8,00 за мільйон випускних жетонів
- GPT-4,1 Mini: 0,40 долара за мільйон вхідних жетонів, 0,10 долара за мільйон вхідних жетонів, 1,60 долара за мільйон випускних жетонів
- GPT-4,1 Nano: 0,10 дол.
Економія витрат порівняно з попередніми моделями
Нова модель сім'ї пропонує значні переваги витрат: GPT-4,1 на 26% дешевший, ніж попередник для середніх запитів. GPT-4,1 міні навіть на 83% дешевший, ніж GPT-4o з подібними або кращими показниками. GPT-4.1 Nano позиціонує себе як найбільш економічну модель у портфоліо OpenAI.
Оперативне касування та подальші оптимізації
Для повторюваних контекстних запитів знижка на оперативне руйнування була збільшена до 75% (раніше 50%), що дозволяє забезпечити додаткову економію витрат. Крім того, OpenAI пропонує тривалі контекстні запити без додаткових витрат, що перевищують стандартні витрати на маркер.
Підходить для цього:
Випадки застосування та можливе використання
Різні моделі сімейства GPT-4.1 підходять для різних застосувань:
Програми для розробників програмного забезпечення
GPT-4.1 в першу чергу спрямований на розробників програмного забезпечення та пропонує значні переваги в програмуванні. Особливо він підходить для кодування переднього кінця, яке вимагає менше післяобробки та для розробки інтерфейсів, де він доступний для перегляду окремих блоків коду, не замінюючи весь файл. Моделі можуть освоїти більш складні завдання програмування та створювати більш точний код на різних мовах програмування.
Корпоративні програми
Сім'я GPT-4.1 пропонує різноманітні використання для компаній. Флагманська модель GPT-4.1 підходить для наукових досліджень, аналізу складних записів даних, розробки вимогливих програмних рішень та створення нюансованого творчого контенту. GPT-4.1 Mini пропонує збалансований баланс для повсякденних додатків, тоді як NANO GPT-4.1 ідеально підходить для залежних від витрат, таких як класифікація або автоматичне виконання.
Модель -конкретно випадки застосування
Кожна родина родини має конкретні сильні сторони:
- GPT-4.1: Ідеально підходить для складних робочих процесів кодування, обробка великих документів та вимогливих завдань з декількома кроками
- GPT-4.1 Mini: підходить для інтерактивних інструментів, які потребують швидких відповідей, з достатнім інтелектом для дотримання детальних інструкцій
- GPT-4.1 Nano: оптимальний для таких завдань, як автоматичне завершення, класифікація та видобуток інформації з великих документів, в яких швидкість та економічна ефективність знаходяться на передньому плані
Наявність та майбутні перспективи
Наявність та інтеграція API
Сім'я моделей GPT-4.1 доступна лише через API OpenAI. За словами OpenAai, пряма інтеграція в чатгпт не планується. Тим не менш, деякі вдосконалення GPT-4.1 вже були перенесені на версію GPT 4O Chatbot, а інші функції поступово додаються.
Параметри тонкої настройки
OpenAI пропонує тонкий налаштування підтримки для GPT-4.1 та GPT-4,1 міні з дня запуску ринку, тоді як підтримка Nano GPT-4.1 планується. Це відкриває додаткові варіанти адаптації моделей до конкретних бізнес -вимог та додатків.
Вплив на існуючі моделі
Завдяки впровадженню GPT-4.1, OpenAI оголосив, що підтримка моделі GPT-4.5 в API закінчилася, оскільки GPT-4.1 пропонує подібні функції в дешевших умовах. Це підкреслює стратегічне перестановку OpenAI на більш потужних та більш економічних моделях.
Індивідуальна потужність AI: GPT-4.1, Mini та Nano-ідеальне рішення AI для кожної потреби
Сім'я моделі GPT-4.1 являє собою значний прогрес у технології AI OpenAai. Поєднуючи вдосконалену ефективність, розширені функції та нижчі витрати, він безпосередньо відповідає практичним вимогам розробників та компаній. Орієнтація на програмування, більш точні інструкції для інструкцій та розширене розуміння контексту підкреслюють OpenAis для розробки моделей AI, які можна використовувати більш ефективно в реальних сценаріях.
Диференційоване позиціонування трьох варіантів моделі дозволяє користувачам вибирати правильне рішення залежно від вимоги та бюджету. Незважаючи на те, що GPT-4.1 розроблений для найвибагливіших завдань, GPT-4.1 Mini та GPT-4.1 Nano пропонують економічно ефективні альтернативи для конкретних областей застосування. Ця стратегія може допомогти додатково прискорити поширення технологій AI в різних галузях та сферах застосування.
Завдяки цій модельній родині OpenAI робить ще один крок до бачення розробки систем AI, які можуть виступати "інженером-агентним програмним забезпеченням", тобто як незалежним агентом AI, який може взяти на себе складні завдання від розвитку до забезпечення якості. Таким чином, вдосконалення сім'ї GPT-4.1 можна вважати важливими будівельними блоками для наступного покоління додатків AI.
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Конрад Вольфенштейн
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.
