OpenAI пусна ново поколение универсални модели - серията GPT-4.1 на 14 април 2025 г. Тази серия включва три модела, фокусирани върху разработчици: GPT-4.1, GPT-4.1 mini и GPT-4.1 nano.
OpenAI е един от най-известните доставчици в ерата на генеративния AI.
Крайъгълният камък на работата на компанията в областта на AI е серията модели GPT, която също захранва услугата ChatGPT. Първоначално ChatGPT беше захранван от GPT-3 и постепенно се развиваше, докато OpenAI разработваше нови GPT модели, включително GPT-4 и GPT-4o.
OpenAI е изправена пред нарастваща конкуренция на пазара на genAI от множество конкуренти, включително Google Gemini, Anthropic Claude и Meta Llama. Тази конкуренция доведе до бързо пускане на нови моделни технологии. Тези модели се конкурират в различни аспекти на производителността, включително точност, производителност на кодиране и способност за правилно следване на инструкции.
На 14 април 2025 г. OpenAI пусна GPT-4.1, нова серия универсални модели. Със силен фокус върху разработчиците, новите модели GPT 4.1 първоначално са достъпни само чрез API.
Какво е GPT-4.1?
GPT-4.1 е серия от големи езикови модели (LLM), базирани на Transformer, разработени от OpenAI като водещи универсални модели на компанията. Той се основава на архитектурата на предишните модели от ерата на GPT-4, като същевременно включва подобрения в надеждността и обработката на информация.
Серията GPT-4.1 включва три модела: основният модел GPT-4.1, GPT-4.1 mini и GPT-4.1 nano. За всичките три модела в серията OpenAI използва усъвършенстван метод на обучение, за който компанията твърди, че е разработен въз основа на преки отзиви от разработчици.
GPT-4.1 е полезен като универсален LLM, но притежава набор от оптимизации, фокусирани върху опита на разработчиците. Едно от подобренията е оптимизацията на възможностите за кодиране на предния край. Например, в обявяването на живо, публикувано от OpenAI за новия модел, компанията демонстрира как GPT-4.1 може да изгради приложение с една подкана и доста приятелски потребителски интерфейс.
Моделите GPT-4.1 също са оптимизирани за подобряване на способността за следване на инструкции. В сравнение с предишните модели, GPT-4.1 ще следва по-тясно и точно инструкциите от сложни подкани с много стъпки. Във вътрешните бенчмаркове за следване на инструкции на OpenAI, GPT-4.1 отбелязва 49%, значително надминавайки GPT-4o, който отбелязва само 29%.
Подобно на GPT-4o, GPT-4.1 е мултимодален модел, който поддържа анализ на текст и изображения. OpenAI разшири контекстния прозорец на GPT-4.1, за да поддържа до 1 милион токена, което позволява анализиране на по-дълги набори от данни. За да поддържа по-дългия контекстен прозорец, OpenAI също така подобри механизма за внимание на GPT-4.1, така че моделът да може правилно да анализира и извлича информация от дълги набори от данни.
По отношение на ценообразуването, GPT-4.1 е на цена от 2 долара на милион входни токена и 8 долара на милион изходни токена, което го прави продукт от висок клас в серията GPT-4.1.
Какво е GPT 4.1 Mini?
Подобно на GPT-4o, GPT-4.1 също има mini версия. Основната концепция зад mini версията е, че LLM е с по-малък размер и може да работи на по-ниска цена.
GPT-4.1 mini е модел с намален размер, който намалява латентността с приблизително 50%, като същевременно поддържа сравнима производителност с GPT-4o. Според OpenAI, той съвпада или надминава GPT-4o в множество бенчмаркове, включително визуални задачи, включващи графики, схеми и визуална математика.
Въпреки че е по-малък от водещия модел GPT-4.1, GPT-4.1 mini все още поддържа същия контекстен прозорец от 1 милион токена, който се използва в една подкана.
При пускането, GPT-4.1 mini е на цена от 0,40 долара на милион входни токена и 1,60 долара на милион изходни токена, което е по-евтино от пълната версия на модела GPT-4.1.
Какво е GPT 4.1 Nano?
GPT-4.1 nano е първият nano-level LLM, пуснат от OpenAI. Nano-level е по-малък и по-рентабилен от mini-level LLM на OpenAI.
GPT-4.1 nano е най-малкият и най-икономичен модел в нововъведената серия GPT-4.1 на OpenAI. Той е с по-малък размер, така че е най-бърз, с по-ниска латентност от GPT-4.1 или GPT-4.1 mini. Въпреки че е по-малък модел, nano моделът поддържа контекстния прозорец от 1 милион токена на своите по-големи аналози, което му позволява да обработва големи обеми от документи и набори от данни.
OpenAI позиционира GPT-4.1 nano като много подходящ за специфични приложения, където скоростта има предимство пред възможностите за цялостно разсъждение. Nano моделът е оптимизиран за използване за бързи, целенасочени задачи, като например предложения за автоматично довършване, класификация на съдържание и извличане на информация от големи документи.
При пускането, GPT-4.1 nano е на цена от 0,10 долара на милион входни токена и 0,40 долара на милион изходни токена.
Сравнение на серията модели GPT
Следната таблица показва сравнение на някои ключови параметри на GPT-4o, GPT-4.5 и GPT-4.1:
| Елемент | GPT-4o | GPT-4.5 | GPT-4.1 |
|---|---|---|---|
| Дата на пускане | 13 май 2024 г. | 27 февруари 2025 г. | 14 април 2025 г. |
| Фокус | Мултимодална интеграция | Мащабно неконтролирано обучение | Подобрения за разработчици и кодиране |
| Модалност | Текст, изображение и аудио | Текст и изображение | Текст и изображение |
| Контекстен прозорец | 128 000 токена | 128 000 токена | 1 000 000 токена |
| Краен срок на знанията | Октомври 2023 г. | Октомври 2024 г. | Юни 2024 г. |
| SWE-bench Verified (кодиране) | 33% | 38% | 55% |
| MMMU | 69% | 75% | 75% |
Задълбочен анализ на техническите характеристики на GPT-4.1
За да разберем по-добре силата на GPT-4.1, нека се задълбочим в техническите подробности зад него. GPT-4.1, като водещ универсален модел на OpenAI, в основата си е базирана на Transformer архитектура на голям езиков модел (LLM). Тази архитектура му позволява да обработва и генерира сложен текст и изображения и да се отличава в различни задачи.
Предимствата на Transformer архитектурата
Transformer архитектурата е революционна технология в областта на обработката на естествен език (NLP) през последните години. Чрез механизма за самовнимание, тя е в състояние да улавя връзките между различни думи в текста, като по този начин разбира по-добре значението на текста. В сравнение с традиционните рекурентни невронни мрежи (RNN), Transformer архитектурата има следните предимства:
- Паралелни изчисления: Transformer архитектурата може да обработва паралелно всички думи в текста, което значително подобрява ефективността на изчисленията.
- Зависимости на дълги разстояния: Transformer архитектурата може ефективно да улавя зависимостите на дълги разстояния в текста, което е от съществено значение за разбирането на дълги текстове.
- Обяснимост: Механизмът за самовнимание на Transformer архитектурата може да бъде визуализиран, което ни помага да разберем как моделът прави прогнози.
GPT-4.1 наследява тези предимства на Transformer архитектурата и се подобрява на тази основа, което го прави още по-добър в различни задачи.
Разнообразието на данните за обучение
Силата на GPT-4.1 се крие и в използването на голям обем от разнообразни данни за обучение. Тези данни включват:
- Текстови данни: Различен текст от интернет, включително новинарски статии, блогове, книги, код и т.н.
- Изображения: Различни изображения от интернет, включително снимки, графики, схеми и т.н.
Използвайки тези разнообразни данни за обучение, GPT-4.1 е в състояние да научи богати знания и умения, като по този начин се отличава в различни задачи.
Подобрение на мултимодалните възможности
GPT-4.1 е в състояние не само да обработва текстови данни, но и да обработва данни за изображения, което му дава мощни мултимодални възможности. Чрез комбиниране на текст и изображения, GPT-4.1 е в състояние да разбере по-добре света и да генерира по-богато и полезно съдържание.
Например, GPT-4.1 може:
- Генериране на описания въз основа на изображения: Като се има предвид изображение, GPT-4.1 може да генерира текст, който описва съдържанието на изображението.
- Генериране на изображения въз основа на текст: Като се има предвид текст, GPT-4.1 може да генерира изображение, което е свързано със съдържанието на текста.
- Отговаряне на въпроси, свързани с изображения: Като се има предвид изображение и въпрос, GPT-4.1 може да отговори на въпроса въз основа на съдържанието на изображението.
Тези мултимодални възможности правят GPT-4.1 огромен потенциал в различни сценарии на приложение.
Оптимизиране на способността за следване на инструкции
GPT-4.1 е оптимизиран по отношение на способността за следване на инструкции, което му позволява да разбира по-добре намеренията на потребителите и да генерира съдържание, което е по-съвместимо с нуждите на потребителите. За да постигне тази цел, OpenAI използва усъвършенстван метод на обучение, който се основава на преки отзиви от разработчици.
Използвайки този метод, GPT-4.1 е в състояние да научи как да разбира по-добре инструкциите на потребителите и да генерира съдържание, което е по-точно, пълно и полезно.
Потенциалът на GPT-4.1 в практически приложения
GPT-4.1, като мощен универсален модел, има огромен потенциал в различни практически приложения. Ето някои потенциални сценарии на приложение на GPT-4.1:
- Обслужване на клиенти: GPT-4.1 може да се използва за изграждане на интелигентни роботи за обслужване на клиенти, като по този начин се подобрява ефективността и качеството на обслужването на клиенти.
- Създаване на съдържание: GPT-4.1 може да се използва за подпомагане на създаването на съдържание, като например писане на новинарски статии, блогове, книги и т.н.
- Образование: GPT-4.1 може да се използва за изграждане на интелигентни системи за обучение, като по този начин се подобрява персонализацията и ефективността на образованието.
- Научни изследвания: GPT-4.1 може да се използва за подпомагане на научни изследвания, като например анализиране на данни, генериране на хипотези, писане на статии и т.н.
- Медицина: GPT-4.1 може да се използва за подпомагане на медицината, като например диагностициране на заболявания, разработване на планове за лечение, предоставяне на здравни съвети и т.н.
С непрекъснатото развитие на технологията GPT-4.1, нейният потенциал в практически приложения ще става все по-голям.
GPT-4.1 Mini и Nano: По-леки опции
В допълнение към водещия модел GPT-4.1, OpenAI също пусна GPT-4.1 Mini и GPT-4.1 Nano, два по-леки модела. Тези два модела намаляват изчислителните разходи и латентността, като същевременно поддържат определена производителност, което ги прави по-подходящи за някои сценарии на приложение с ограничени ресурси.
GPT-4.1 Mini: Баланс между производителност и ефективност
GPT-4.1 Mini е модел с намален размер, който намалява латентността с приблизително 50%, като същевременно поддържа сравнима производителност с GPT-4o. Това прави GPT-4.1 Mini много подходящ за някои сценарии на приложение, които изискват бърза реакция, като например превод в реално време, разпознаване на глас и т.н.
Въпреки че е с по-малък размер, GPT-4.1 Mini все още поддържа същия контекстен прозорец от 1 милион токена, който се използва в една подкана. Това прави GPT-4.1 Mini все още в състояние да обработва големи обеми от данни и да се отличава в различни задачи.
GPT-4.1 Nano: Мощен инструмент за бърза реакция
GPT-4.1 Nano е първият nano-level LLM, пуснат от OpenAI. Nano-level е по-малък и по-рентабилен от mini-level LLM на OpenAI. Това прави GPT-4.1 Nano много подходящ за някои сценарии на приложение, които изискват изключително бърза реакция, като например предложения за автоматично довършване, класификация на съдържание и т.н.
Въпреки че е с най-малък размер, GPT-4.1 Nano все още поддържа контекстния прозорец от 1 милион токена на своите по-големи аналози. Това прави GPT-4.1 Nano все още в състояние да обработва големи обеми от данни и да се отличава в различни задачи.
Накратко, GPT-4.1 Mini и GPT-4.1 Nano са две по-леки опции, които намаляват изчислителните разходи и латентността, като същевременно поддържат определена производителност, което ги прави по-подходящи за някои сценарии на приложение с ограничени ресурси.
Ценова политика на GPT-4.1
OpenAI прие различна ценова политика за серията модели GPT-4.1, за да отговори на нуждите на различните потребители.
- GPT-4.1: 2 долара на милион входни токена и 8 долара на милион изходни токена.
- GPT-4.1 Mini: 0,40 долара на милион входни токена и 1,60 долара на милион изходни токена.
- GPT-4.1 Nano: 0,10 долара на милион входни токена и 0,40 долара на милион изходни токена.
От ценовата политика може да се види, че GPT-4.1 е продукт от висок клас, подходящ за сценарии на приложение, които изискват висока производителност и високо качество. GPT-4.1 Mini и GPT-4.1 Nano са по-икономични и са подходящи за някои сценарии на приложение с ограничени ресурси.
Заключение
GPT-4.1 е най-новата серия универсални модели, пусната от OpenAI, включително три модела: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini и GPT-4.1 Nano. GPT-4.1 е оптимизиран по отношение на производителността, мултимодалните възможности и способността за следване на инструкции, което го прави огромен потенциал в различни сценарии на приложение. GPT-4.1 Mini и GPT-4.1 Nano са по-леки и са подходящи за някои сценарии на приложение с ограничени ресурси.
С непрекъснатото развитие на технологията GPT-4.1, нейният потенциал в практически приложения ще става все по-голям. Очакваме GPT-4.1 да ни донесе още повече изненади в бъдеще.