OpenAI正式发布了GPT-4.1系列模型，该系列包含GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano三个模型，均通过API调用，已向所有开发者开放。这些模型在关键功能上提供了类似或更强的性能，同时成本和延迟更低，因此OpenAI将在三个月后（2025年7月14日）弃用GPT-4.5预览版。
性能提升
编程能力
- SWE-bench Verified测试：GPT-4.1得分为54.6%，比GPT-4o提升21.4%，比GPT-4.5提升26.6%。
- Aider多语言差异基准测试：GPT-4.1的得分是GPT-4o的两倍多，甚至比GPT-4.5高出8%。
- 前端编程：GPT-4.1在创建功能强大且美观的Web应用方面显著优于GPT-4o，人工评分结果显示其网站更受欢迎。
指令遵循
- Scale MultiChallenge基准测试：GPT-4.1得分为38.3%，比GPT-4o提升10.5%。
- 内部指令遵循评估系统：GPT-4.1在困难提示方面的表现优于GPT-4o，尤其在多轮指令遵循方面表现更佳。
长上下文理解
- Video-MME基准测试：GPT-4.1在长篇无字幕测试中得分为72.0%，比GPT-4o提升6.7%。
- OpenAI-MRCR评估：GPT-4.1在处理上下文长度高达100万个token时表现优异，能够准确提取与任务相关的信息。
视觉理解
- 图像基准测试：GPT-4.1 mini在多个图像基准测试中表现优于GPT-4o。
- Video-MME多模态长上下文理解：GPT-4.1得分为72.0%，高于GPT-4o的65.3%。
模型特点
GPT-4.1
- 全面超越GPT-4o：在编程、指令遵循和长上下文理解等方面均有显著提升。
- 支持100万个上下文token：能够处理更长的上下文，适合处理大型代码库或长文档。
GPT-4.1 mini
- 小型模型性能飞跃：在多项基准测试中超越GPT-4o，延迟降低近一半，成本降低83%。
- 适合多种任务：在智能评估、编程和多语言编码任务中表现优异。
GPT-4.1 nano
- 速度最快、成本最低：适合低延迟任务，如分类或自动补全。
- 性能卓越：在MMLU测试中得分为80.1%，在GPQA测试中得分为50.3%，高于GPT-4o mini。
实际效用与优化
GPT-4.1系列模型不仅在基准测试中表现出色，还注重实际效用。OpenAI与开发者社区密切合作，针对开发者应用最相关的任务优化了这些模型。以下是具体优化方向：
编程任务
- 代码diff格式：更可靠地遵循diff格式，减少无关编辑。
- 输出token限制：GPT-4.1的输出token限制增加到32,768个，高于GPT-4o的16,384个。
指令遵循
- 格式遵循：提供自定义格式的指令，如XML、YAML等。
- 负面指令：避免特定行为，如「不要要求用户联系支持人员」。
- 有序指令：按顺序执行多条指令。
- 内容要求：输出包含特定信息的内容。
- 排序：按特定方式对输出进行排序。
- 过度自信：在信息不可用时回答「我不知道」。
长上下文处理
- 多轮共指：能够识别并消除上下文中隐藏的多个「needle」。
- Graphwalks评估：在多跳长上下文推理中表现优异。
价格与成本优化
GPT-4.1系列模型在成本和延迟方面实现了显著优化：
- 中等规模查询成本：比GPT-4o低26%。
- GPT-4.1 nano：OpenAI迄今为止最便宜、速度最快的模型。
- 即时缓存折扣：从50%提升至75%，适用于重复传递相同上下文的查询。
- 长上下文请求：无需额外付费。
总结
GPT-4.1系列模型在性能、成本和实际效用方面都取得了显著进步，为开发者提供了更强大的工具。OpenAI的这一发布无疑将推动AI技术在各个领域的进一步应用和发展。
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