发布日期：2025年4月17日 / 更新日期：2025年4月17日 – 作者：Konrad Wolfenstein
OpenAI 的 GPT-4.1 及 mini 和 nano AI 模型：软件开发的编程利器——GPT-4.5 的终结？—— 图片来源：Xpert.Digital
OpenAI 降低了价格并大幅改进了 GPT-4.1——这才是新一代人工智能的真正实力！
GPT-4.1 详解：所有新功能和改进一览
OpenAI 发布了其人工智能技术的一项重大进展：GPT 4.1 模型系列代表了机器语言处理领域的一次重大飞跃，在显著提升性能的同时，还降低了成本。该系列新模型包含三个不同性能和价位的变体，所有模型的知识库均扩展至 2024 年 6 月。这些模型在编程能力、指令执行准确性和对复杂上下文的理解能力方面均有显著提升。.
GPT 4.1 模型系列仅可通过 API 获取，主要面向开发者。这些模型无法直接在 ChatGPT 用户界面中访问。.
适合：
GPT-4.1家族的三种变体
新车型系列包含三种不同的变体，每种变体都针对不同的应用和需求进行了优化：
GPT-4.1：旗舰型号
GPT-4.1 是该系列中最强大的模型，主要面向专业软件开发人员和高要求应用场景。它拥有该系列中最高的智能水平，在 OpenAI 的内部评分体系中获得 4/4 的满分，专为复杂任务而设计。该模型尤其适用于科学研究、复杂数据集分析、复杂软件解决方案开发以及精细创意内容的创作。凭借其卓越的程序代码生成和重写能力，GPT-4.1 已成为编码应用领域的领先模型。.
GPT-4.1 mini：均衡的全能型选手
GPT-4.1 mini 在智能（评分 3/4）、速度（评分 4/5）和成本方面实现了均衡的平衡。它代表了小型化模型的重大进步，甚至在许多基准测试中超越了之前的 GPT-4o。其速度几乎是前代产品的两倍，成本却降低了高达 83%，使其成为一款适用于各种应用的全能型产品。GPT-4.1 mini 的性能与 GPT-4o 相当，但延迟更低，成本也显著降低。.
GPT-4.1纳米：高效轻量化
GPT-4.1 nano 是该系列中速度最快、性价比最高的模型，专为对延迟要求极高或成本特别敏感的应用而开发。它非常适合分类、自动补全和信息提取等较为简单的任务。尽管体积小巧，它仍支持一百万个词元的完整上下文窗口，并在 MMLU (80.1%) 和 GPQA (50.3%) 等特定基准测试中取得了令人瞩目的成绩。.
技术改进和性能提升
GPT-4.1 模型系列相比其前代产品带来了显著的技术改进：
扩展上下文窗口
GPT 4.1 系列的三款模型均支持扩展的上下文窗口，最大可达一百万个词元，比之前的版本提升了八倍。这一增强功能使得模型能够一次性处理非常庞大的文档或代码库——举例来说，整个 React 源代码可以容纳八次这样的上下文。因此，这些模型在单次查询中最多可以处理约 75 万个单词。.
编程和编码技能提升
GPT-4.1 的显著特点是编程和编码能力大幅提升。在 SWE-bench 验证基准测试中，该模型取得了令人瞩目的 54.6% 的分数，比 GPT-40 提高了 21.4 个百分点，比 GPT-4.5 提高了 26.6 个百分点。该模型能够处理更复杂的编程任务，并能用多种编程语言生成更精确的代码。尤其值得一提的是，它能够以极少的后处理完成前端编码，在 80% 的情况下，人类评估者更倾向于 GPT-4.1 的结果。.
优化对指令的遵守情况
GPT-4.1 系列最显著的改进之一是其更精准的指令执行能力。在衡量指令执行能力的 MultiChallenge 基准测试中，GPT-4.1 的得分为 38.3%，比 GPT-40 提高了 10.5 个百分点。在 OpenAI 的内部指令执行测试（困难子集）中，GPT-4.1 的得分高达 49.1%，而 GPT-40 仅为 29.2%。实际应用来看，这意味着 GPT-4.1 在遵循有序步骤、拒绝错误输入以及以期望格式做出响应方面表现显著更佳。.
基准测试环境下的性能比较
可以使用各种基准来量化新模型的性能：
编码基准测试
在包含 500 个人类可解决的编程任务的 SWE-bench 验证基准测试中，GPT-4.1 取得了令人瞩目的 54.6% 的成绩。虽然这一成绩不及谷歌的 Gemini 2.5 Pro 和 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 等同类模型（二者成绩均约为 63%），但它显著优于其他 OpenAI 模型：GPT-4o（2024 年 11 月发布）的成绩为 33%，GPT-4.5 为 38%，OpenAI o3-mini 为 49%。.
在 Aider 的多语言基准测试中，GPT-4.1 测试了修改各种编程语言代码的能力，在 225 个问题中完成了约 53%，落后于 OpenAI o1 和 o3-mini（均为约 60%），但领先于 GPT-4o（18%）。.
遵循指令的基准测试
GPT-4.1 在指令遵循性方面也取得了显著进步。在评估对明确定义的性能要求的 IFEval 测试中，GPT-4.1 的符合率达到了 87.4%，相比 GPT-40 的 81% 有了显著提升。这些改进涵盖了指令遵循性的各个方面，包括格式要求、否定指令、指令顺序、内容要求和优先级。.
长期背景基准
在多模态长上下文理解基准测试 Video-MME 中，GPT-4.1 在“长文本，无字幕”类别中取得了 72.0% 的成绩，创下新纪录，比 GPT-40 提高了 6.7 个百分点。在测试长上下文多阶段推理能力的 Graphwalks 基准测试中，GPT-4.1 的成绩为 61.7%，相比 GPT-40 的 41.7% 有了显著提升。.
定价和成本效益
GPT-4.1 模型系列的一个关键方面是其成本效益的提高：
三种型号的定价模式
GPT-4.1 系列的定价区分输入令牌（发送到 API 的令牌）、输出令牌（模型生成的响应）和缓存的输入令牌（用于重复请求）：
- GPT-4.1：每百万输入令牌 2.00 美元，每百万缓存输入令牌 0.50 美元，每百万输出令牌 8.00 美元
- GPT-4.1 mini：每百万输入令牌 0.40 美元，每百万缓存输入令牌 0.10 美元，每百万输出令牌 1.60 美元
- GPT-4.1 nano：每百万输入令牌 0.10 美元，每百万缓存输入令牌 0.025 美元，每百万输出令牌 0.40 美元
与之前的型号相比，成本有所降低
新模型系列具有显著的成本优势：GPT-4.1 在处理一般查询时比其前代产品便宜 26%。GPT-4.1 mini 甚至比 GPT-40 便宜 83%，且性能相近甚至更优。GPT-4.1 nano 被定位为 OpenAI 产品组合中最具性价比的模型。.
提示缓存和其他优化
对于重复的上下文请求，缓存折扣已提高至 75%（之前为 50%），从而进一步节省成本。此外，OpenAI 还提供长时间上下文请求，且不收取标准令牌费用之外的额外费用。.
适合：
用例和应用
GPT-4.1 系列的各种型号适用于不同的应用场景：
软件开发人员的应用
GPT-4.1 主要面向软件开发人员，在编程方面具有显著优势。它尤其适用于前端编码（所需的后处理较少）和界面开发（允许修改单个代码块而无需替换整个文件）。该模型能够处理更复杂的编程任务，并生成更精确的多种编程语言代码。.
企业应用
GPT-4.1 系列产品为企业提供了广泛的应用场景。旗舰型号 GPT-4.1 适用于科学研究、复杂数据集分析、复杂软件解决方案开发以及精细创意内容创作。GPT-4.1 mini 性能均衡，可满足日常应用需求，而 GPT-4.1 nano 则非常适合对成本要求较高的任务，例如分类或自动补全。.
模型特定用例
该系列中的每款车型都有其独特的优势：
- GPT-4.1：非常适合复杂的编码工作流程、处理大型文档和要求较高的多步骤任务。
- GPT-4.1 mini：适用于需要快速响应的交互式工具，同时具备足够的智能来遵循详细的指令。
- GPT-4.1 nano：最适合自动补全、分类以及从大型文档中提取信息等任务，在这些任务中速度和成本效益至关重要。
可用性和未来前景
API可用性和集成
GPT-4.1 模型系列仅可通过 OpenAI API 获取。OpenAI 表示，目前没有计划将其直接集成到 ChatGPT 中。不过，GPT-4.1 的一些改进已经融入到聊天机器人的 GPT-40 版本中，并且更多功能正在逐步添加。.
微调选项
OpenAI 从一开始就为 GPT-4.1 和 GPT-4.1 mini 提供微调支持，并计划支持 GPT-4.1 nano。这为根据特定业务需求和用例调整模型提供了更多可能性。.
对现有模型的影响
随着 GPT-4.1 的发布，OpenAI 宣布将在其 API 中停止支持 GPT-4.5 模型，因为 GPT-4.1 在更有利的条件下提供了类似的功能。这凸显了 OpenAI 的战略调整，即转向开发功能更强大且更具成本效益的模型。.
量身定制的人工智能：GPT-4.1、Mini 和 Nano——满足各种需求的完美人工智能解决方案
GPT-4.1 模型系列代表了 OpenAI 人工智能技术的重大进步。它融合了更高的性能、更强大的功能和更低的成本，直接满足了开发者和企业的实际需求。该模型专注于编程、更精确的指令执行以及更强的上下文理解能力，彰显了 OpenAI 致力于开发能够更有效地部署于实际场景的人工智能模型的决心。.
这三款机型的差异化定位使用户能够根据自身需求和预算选择合适的解决方案。GPT-4.1 专为最严苛的任务而设计，而 GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano 则为特定应用提供了经济高效的替代方案。这一策略有望进一步加速人工智能技术在各行各业和应用领域的普及。.
凭借这一模型系列，OpenAI 向其愿景又迈进了一步，即开发能够作为“智能软件工程师”运行的人工智能系统——也就是说，能够独立处理从开发到质量保证等复杂任务的人工智能代理。因此，GPT-4.1 系列的改进可以被视为下一代人工智能应用的重要构建模块。.
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