Świat sztucznej inteligencji rozwija się w zawrotnym tempie, a OpenAI pozostaje na czele dzięki uruchomieniu GPT-4.1, zaprezentowany 14 kwietnia 2025 r. Ten nowy model, wraz z wariantami GPT-4.1 mini i GPT-4.1 nano, na nowo definiuje standardy pod względem Generatywna sztuczna inteligencja, charakteryzujący się wyjątkową wydajnością kodowania i przetwarzania długich kontekstów. W domu CzatGPTFfrancuskiprzeanalizowaliśmy ten model, aby przedstawić jego mocne strony, różnice w porównaniu do GPT-4o oraz jego potencjalny wpływ na deweloperów i przedsiębiorstwa.
Czym jest GPT-4.1?
GPT-4.1 jest znaczącą ewolucją modeli językowych OpenAI, zaprojektowaną w celu spełnienia rosnących potrzeb złożonych aplikacji. Dostępne tylko poprzezInterfejs API OpenAI, ten model wyróżnia się w dwóch kluczowych obszarach:
- Programowanie:Ze zwiększoną dokładnością i zaawansowanymi możliwościami generowania, debugowania i optymalizacji kodu.
- Długie przetwarzanie kontekstowe:Możliwość obsługi do 1 milion tokenówlub około 750 000 słów, co jest wartością idealną do analizy obszernych dokumentów lub baz kodów.
Wiedza będzie aktualizowana do czerwca 2024 r., co zapewni trafne i aktualne odpowiedzi. Przeciw GPT-4o, który jest zintegrowany z ChatGPT, GPT-4.1 jest skierowany przede wszystkim do deweloperów za pośrednictwem API, chociaż niektóre z jego udoskonaleń można znaleźć w zoptymalizowanej wersji GPT-4o w ChatGPT.
Najważniejsze informacje o GPT-4.1
1. Bezkonkurencyjna wydajność programowania
GPT-4.1 ustanawia nowy rekord z wynikiem 54,6% na podstawie odniesienia Zweryfikowano na ławce SWE, przewyższając GPT-4o (33,2%) o 21,4%. Oznacza to, że umożliwia wydajniejsze rozwiązywanie złożonych problemów kodowania, takich jak debugowanie czy generowanie kodu front-end. Programiści doceniają także możliwość ograniczenia liczby niepotrzebnych zmian – z 9% do zaledwie 2% w porównaniu z poprzednią wersją.
„GPT-4.1 naprawił wszystkie otwarte problemy, jakie miałem z innymi modelami i które generowały niekompletny kod” – powiedział jeden z użytkowników podczas fazy testowania pod nazwą kodową „Alpha Quasar”.
2. Rewolucyjne przetwarzanie długiego kontekstu
Z wyskakującym okienkiem 1 milion tokenówGPT-4.1 umożliwia przetwarzanie dużych dokumentów lub całych projektów w jednym żądaniu. Na podstawie odniesienia OpenAI-MRCRosiągnął 57,2% przy 128 000 tokenów i 46,3% przy 1 milionie tokenów, znacznie przewyższając GPT-4o (31,9% przy 128 000 tokenów). Dzięki temu jest to idealne narzędzie do zadań takich jak:
- Analizuj złożone umowy prawne.
- Zarządzanie dużymi bazami kodu.
- Zautomatyzuj dokumentację projektu.
3. Zoptymalizowane koszty i szybka wydajność
OpenAI obniżyło koszty korzystania z GPT-4.1 dzięki 26% w porównaniu do GPT-4o, ze średnią ceną 1,84 USD za milion tokenów. Wariant GPT-4.1 nano jest jeszcze bardziej ekonomiczny, kosztuje zaledwie 0,12 dolara za milion tokenów. Jeśli chodzi o szybkość, GPT-4.1 jest 40% szybciej, z czasem reakcji wynoszącym 15 sekund dla 128 000 tokenów i 1 minutę dla 1 miliona tokenów.
4. Zdolności wzrokowe i multimodalne
Wariant GPT-4.1 mini przewyższa GPT-4o w zadaniach wzrokowych, uzyskując wynik 74,8% MMMU (w porównaniu z 68,7%) i 72,2% na MathVista (w porównaniu z 61,4%). W przypadku materiałów wideo GPT-4.1 osiąga wynik 72% lepszy od Video-MME, co stanowi znaczną poprawę w przypadku aplikacji wymagających analizy treści multimedialnych.
Co odróżnia GPT-4.1 od GPT-4o
Podczas gdy GPT-4o doskonale sprawdza się w interakcjach konwersacyjnych i multimodalnych, GPT-4.1 skupia się na przypadkach użycia technicznego:
| Kryterium | GPT-4.1 | GPT-4o |
| Maksymalny kontekst. | 1 milion tokenów | 128 000 tokenów |
| Ławka SWE | 54,6% | 33,2% |
| Koszt (za milion tokenów) | 1,84 USD | 2,50 USD |
| Maksymalna wydajność. | 32 768 tokenów | 16 384 tokenów |
Ponadto GPT-4.1 jest bardziej rygorystyczny w przestrzeganiu instrukcji, co może wymagać bardziej precyzyjnych wskazówek, ale gwarantuje wiarygodne wyniki w przypadku zadań technicznych.
Konkretne zastosowania i integracje
GPT-4.1 sprawdza się w praktyce:
- windsurfing informuje o 60% poprawie generowania kodu i o 50% mniejszej liczbie niepotrzebnych zmian.
- Thomson Reuters zaobserwowano 17% wzrost dokładności analizy różnorodnych dokumentów.
- Carlyle zwiększa ekstrakcję danych finansowych o 50%.
Model jest zintegrowany z Azure firmy Microsoft et Drugi pilot GitHub, gdzie jest dostępna jako publiczna wersja zapoznawcza dla wszystkich użytkowników, nawet korzystających z bezpłatnego planu Copilot. Programiści mogą używać go do debugowania, refaktoryzacji i testowania kodu bezpośrednio w programie Visual Studio Code.
Ograniczenia, o których należy pamiętać
Mimo swoich udoskonaleń GPT-4.1 stawia pewne wyzwania:
- Zmniejszona dokładność w bardzo długich kontekstach:Wydajność wzrasta z 84% przy 8 tokenach do 000% przy 50 milionie tokenów w OpenAI-MRCR.
- Ścisłe przestrzeganie instrukcji:Użytkownicy powinni udzielać jasnych wskazówek, aby uniknąć zbyt dosłownych odpowiedzi.
Ograniczenia te można złagodzić dzięki starannej i szybkiej inżynierii, jak wyjaśniono w Przewodnik po podpowiedziach.
Podsumowanie
GPT-4.1 to kamień milowy w rozwoju sztucznej inteligencji, oferujący niezrównane możliwości kodowania, przetwarzania długiego kontekstu i optymalizacji kosztów. Choć wymaga precyzyjnych komend, jego wydajność i integracja z platformami takimi jak Azure i GitHub sprawiają, że jest to niezbędne narzędzie dla deweloperów i przedsiębiorstw. Podążać CzatGPTFfrancuski aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie sztucznej inteligencji!
Czy próbowałeś już GPT-4.1? Podziel się swoimi doświadczeniami w komentarzach lub skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się więcej!
