OpenAI، نیرویی پیشرو در عرصه هوش مصنوعی، به تازگی از سری جدید مدل‌های GPT-4.1 خود رونمایی کرده است که دارای پنجره متنی چشمگیر ۱ میلیون توکنی و قابلیت‌های عملکردی پیشرفته است. با این حال، قرارداد نام‌گذاری اتخاذ شده برای این مدل‌ها – GPT-4.1، GPT-4.1 mini و GPT-4.1 nano – باعث سردرگمی شده و سوالاتی را در مورد استراتژی نام‌گذاری کلی محصول OpenAI مطرح کرده است.
به گفته OpenAI، این مدل‌ها از جنبه‌های مختلف از GPT-4o فراتر می‌روند. به طور خاص، GPT-4.1 منحصراً از طریق API در دسترس توسعه‌دهندگان است و کاربران عادی نمی‌توانند مستقیماً آن را در رابط ChatGPT تجربه کنند.
ویژگی برجسته سری GPT-4.1 پنجره متنی گسترده ۱ میلیون توکنی آن است که آن را قادر می‌سازد تا تقریباً ۳۰۰۰ صفحه متن را پردازش کند. این قابلیت با مدل Gemini گوگل مطابقت دارد که از قبل از عملکردهای پردازش محتوای طولانی مشابه پشتیبانی می‌کند.
بازنشستگی GPT-4.5 و آینده ChatGPT
همزمان، OpenAI از توقف مدل پیش‌نمایش GPT-4.5 در API خبر داد. این محصول انتقالی که در فوریه ۲۰۲۵ عرضه شد و قبلاً مورد انتقاد قرار گرفته بود، قرار است در جولای ۲۰۲۵ بازنشسته شود و توسعه‌دهندگان را ملزم به مهاجرت سریع کند. با این حال، GPT-4.5 به طور موقت در ChatGPT در دسترس خواهد بود.
اذعان به هرج و مرج نام‌گذاری: حتی سام آلتمن هم موافق است
پیچیدگی روزافزون نام‌گذاری محصول OpenAI حتی از دید سام آلتمن، مدیرعامل، نیز دور نمانده است. در ماه فوریه، او در X (توییتر سابق) اذعان کرد که خط تولید و قراردادهای نام‌گذاری این شرکت بیش از حد پیچیده شده‌اند.
در داخل رابط ChatGPT، هر مدل دارای نقاط قوت و محدودیت‌های منحصر به فردی است، از جمله پشتیبانی از پردازش یا تولید تصویر. با این حال، کاربران اغلب برای تشخیص اینکه کدام مدل به بهترین وجه برای یک کار خاص مناسب است، تلاش می‌کنند.
در اینجا مروری بر لیست مدل‌های فعلی OpenAI آورده شده است:
GPT-4o: مدل زبان “استاندارد” فعلی، که به دلیل قابلیت‌های جامع و عملکرد کلی قوی خود مشهور است.
GPT-4o با جستجو: نسخه پیشرفته GPT-4o که قابلیت جستجوی وب در زمان واقعی را ادغام می‌کند.
GPT-4o با تحقیق عمیق: این نسخه از معماری تخصصی استفاده می‌کند که GPT-4o را قادر می‌سازد تا چندین جستجوی وب را انجام دهد و یافته‌ها را در یک گزارش جامع گردآوری کند.
GPT-4o با وظایف برنامه‌ریزی شده: به GPT-4o اجازه می‌دهد تا وظایف خاصی (به عنوان مثال، جستجوهای وب) را به طور منظم انجام دهد و به‌روزرسانی‌های دوره‌ای را به کاربران ارائه دهد.
o1: مدل “استدلال شبیه‌سازی شده (SR)” OpenAI برای استفاده فعال از یک رویکرد “تفکر گام به گام” برای حل مسئله طراحی شده است. این مدل در استدلال منطقی و کارهای ریاضی برتری دارد اما در نوشتن یا بیان خلاقانه کوتاهی می‌کند.
o3-mini: یک نسخه کوچک شده و سریع از مدل منتشر نشده “o3”. این جانشین o1 است اما به دلیل مسائل مربوط به علامت تجاری، از نام‌گذاری “o2” صرف نظر می‌کند.
o3-mini-high: نسخه پیشرفته o3-mini، که استدلال عمیق‌تری را ارائه می‌دهد اما عملکرد کندتری دارد.
o1 pro mode: قدرتمندترین مدل استدلال شبیه‌سازی شده که در حال حاضر توسط OpenAI ارائه می‌شود. این مدل کامل‌ترین قابلیت‌های منطق و استدلال را ارائه می‌دهد، البته با سرعت کمتری. این حالت منحصراً برای کاربران دارای حساب Pro پولی در دسترس است.
GPT-4o mini: نسخه سبک وزن GPT-4o اصلی، طراحی شده برای کاربران رایگان، ارائه سرعت بیشتر و هزینه‌های کمتر. OpenAI این نسخه را برای حفظ سازگاری با الزامات خاص سریع نگه می‌دارد.
GPT-4: مدل GPT-4 اصلی که در سال ۲۰۲۳ عرضه شد، اکنون نسل قدیمی‌تر محسوب می‌شود.
Advanced Voice Mode: یک نوع GPT-4o که به طور خاص برای تعامل صوتی طراحی شده است و از ورودی و خروجی صدا در زمان واقعی پشتیبانی می‌کند.
ChatGPT اکنون دارای طیف متنوعی از مدل‌ها است، از جمله GPT-4o، GPT-4o mini، o1-pro، o3-mini، GPT-4 و GPT-4.5، کههر کدام تفاوت‌های ظریفی دارند که اغلب کاربران را متحیر می‌کند.
آلتمن اظهار داشت که این شرکت قصد دارد سری GPT و o را تحت چتر GPT-5 ادغام کند. با این حال، معرفی GPT-4.1 به نظر می‌رسد با این هدف “ادغام برند” مغایرت دارد و بیشتر شبیه یک مدل موقت و انتقالی است که انتشار آن را تضمین می‌کند اما فاقد تأثیر قابل توجهی است.
GPT-4.1 در مقابل GPT-4.5: مقایسه متنی
در حالی که GPT-4.1 از جنبه‌های خاصی مانند آزمون کد تأیید شده SWE-bench (54.6٪ در مقابل 38.0٪) از GPT-4.5 پیشی می‌گیرد، GPT-4.5 در آزمون‌های دانش آکادمیک، درک دستورالعمل و کارهای مرتبط با تصویر برتری دارد. OpenAI ادعا می‌کند که GPT-4.1، علی‌رغم اینکه به طور کلی برتر نیست، یک نتیجه عملی “به اندازه کافی خوب” با سرعت بیشتر و هزینه‌های کمتر ارائه می‌دهد.
GPT-4.5 هزینه‌های عملیاتی قابل توجهی دارد و برای هر میلیون توکن ورودی ۷۵ دلار (تقریباً ۲۴۳۰ NT$) و برای هر میلیون توکن خروجی ۱۵۰ دلار (تقریباً ۴۸۶۰ NT$) دریافت می‌کند. در مقابل، GPT-4.1 به طور قابل توجهی مقرون به صرفه‌تر است، به طوری که ورودی ۲ دلار (تقریباً ۶۵ NT$) و خروجی ۸ دلار (تقریباً ۲۶۰ NT$) هزینه دارد.
نسخه‌های mini و nano حتی مقرون به صرفه‌تر هستند:
GPT-4.1 mini: ورودی 0.40 دلار (تقریباً 13 NT$)، خروجی 1.60 دلار (تقریباً 52 NT$)
GPT-4.1 nano: ورودی 0.10 دلار (تقریباً 3 NT$)، خروجی 0.40 دلار (تقریباً 13 NT$)
چرا GPT-4.1 برای کاربران ChatGPT در دسترس نیست
OpenAI بیان می‌کند که بهبودهای حاصل از مدل‌های تحقیقاتی مانند GPT-4.1 “به تدریج در” نسخه GPT-4o مورد استفاده توسط ChatGPT ادغام می‌شود و اطمینان می‌دهد که ChatGPT به طور مداوم به‌روزرسانی می‌شود. این بدان معناست که ChatGPT روی یک مدل متحد اما تا حدودی مبهم و پویا کار می‌کند، در حالی که توسعه‌دهندگانی که از API استفاده می‌کنند می‌توانند دقیقاً نسخه‌های مدل خاصی را انتخاب کنند که نیازهای آنها را برآورده می‌کند.
این رویکرد یک استراتژی دو مسیره ایجاد می‌کند: کاربران ChatGPT یک تجربه متحد اما تا حدودی مبهم را تجربه می‌کنند، در حالی که توسعه‌دهندگان از گزینه‌های دقیق‌تر و واضح‌تر بهره‌مند می‌شوند.
با این حال، سردرگمی نام‌گذاری همچنان ادامه دارد و این سوال را مطرح می‌کند: چرا OpenAI به فکر استفاده از ChatGPT برای حل چالش‌های نام‌گذاری خود نبوده است؟
پیچیدگی‌های اندازه پنجره متن در مدل‌های زبان مدرن
پنجره متن یک مدل زبان به میزان متنی اشاره دارد که مدل می‌تواند در یک زمان هنگام تولید پاسخ در نظر بگیرد. این مانند حافظه کوتاه مدت مدل است. یک پنجره متنی بزرگتر به مدل اجازه می‌دهد تا روابط پیچیده‌تر و ظریف‌تر را در متن درک کند و منجر به خروجی‌های منسجم‌تر، مرتبط‌تر و دقیق‌تر شود.
در مورد پنجره متنی ۱ میلیون توکنی GPT-4.1، این ظرفیت عظیم مدل را قادر می‌سازد تا اطلاعات را از تقریباً ۳۰۰۰ صفحه متن حفظ و پردازش کند. این امکان درک عمیق‌تری از متن را فراهم می‌کند و تولید پاسخ‌هایی را امکان‌پذیر می‌کند که بیشتر با معنا و قصد کلی ورودی هماهنگ هستند.
اهمیت شمارش توکن
توکن‌ها واحدهای اساسی هستند که یک مدل زبان برای پردازش متن از آنها استفاده می‌کند. آنها می‌توانند کلمات منفرد، بخش‌هایی از کلمات یا حتی علائم نگارشی باشند. هرچه یک مدل بتواند توکن‌های بیشتری را مدیریت کند، اطلاعات بیشتری را می‌تواند پردازش کند و منجر به درک بهتر و خروجی‌های دقیق‌تر شود.
پنجره متنی ۱ میلیون توکنی یک پیشرفت قابل توجه است که نشان دهنده یک جهش اساسی در توانایی مدل‌های زبان برای مدیریت محتوای پیچیده و طولانی است. این قابلیت امکانات جدیدی را برای برنامه‌های کاربردی مانند:
- ایجاد محتوای طولانی: نوشتن کتاب‌ها، فیلمنامه‌ها و سایر اسناد طولانی.
- تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده: پردازش و تجزیه و تحلیل مجموعه‌های داده بزرگ.
- پشتیبانی مشتری پیشرفته: رسیدگی به سوالات پیچیده مشتری و ارائه پشتیبانی شخصی.
- قابلیت‌های تحقیق بهبود یافته: انجام تحقیقات و تجزیه و تحلیل عمیق.
تأثیر مقرون به صرفه بودن بر پذیرش مدل
هزینه استفاده از یک مدل زبان یک عامل مهم است که بر پذیرش آن تأثیر می‌گذارد. هر چه هزینه بیشتر باشد، استفاده از آن محدودتر می‌شود. هزینه کمتر GPT-4.1 در مقایسه با GPT-4.5 آن را به گزینه جذاب‌تری برای توسعه‌دهندگان و مشاغلی تبدیل می‌کند که به دنبال ادغام هوش مصنوعی در گردش کار خود هستند.
ساختار قیمت‌گذاری لایه‌ای سری GPT-4.1، با نسخه‌های mini و nano که هزینه‌های حتی کمتری را ارائه می‌دهند، هوش مصنوعی را برای طیف گسترده‌تری از کاربران و برنامه‌های کاربردی در دسترس قرار می‌دهد. این افزایش دسترسی می‌تواند پذیرش هوش مصنوعی را تسریع کند و نوآوری را در صنایع مختلف هدایت کند.
هدایت پیچیدگی‌های انتخاب مدل
فراوانی مدل‌های موجود از OpenAI می‌تواند برای کاربران طاقت‌فرسا باشد. برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه در مورد اینکه کدام یک را برای یک کار خاص استفاده کنید، درک نقاط قوت و محدودیت‌های خاص هر مدل ضروری است.
عواملی که هنگام انتخاب یک مدل باید در نظر گرفت عبارتند از:
- اندازه پنجره متن: میزان متنی که مدل می‌تواند در یک زمان پردازش کند.
- هزینه: قیمت هر توکن.
- عملکرد: دقت و سرعت مدل.
- قابلیت‌های خاص: اینکه آیا مدل از ویژگی‌هایی مانند پردازش تصویر یا جستجوی بی‌درنگ پشتیبانی می‌کند یا خیر.
اهمیت تجربه کاربر
در نهایت، موفقیت یک مدل زبان به تجربه کاربر آن بستگی دارد. مدلی که استفاده یا درک آن دشوار باشد، صرف نظر از قابلیت‌های فنی آن، احتمالاً پذیرفته نخواهد شد. اذعان OpenAI به سردرگمی نام‌گذاری و برنامه‌های آن برای ادغام سری GPT و o گام‌هایی در جهت درست است.
ساده‌سازی فرآیند انتخاب مدل و ارائه راهنمایی روشن در مورد اینکه کدام مدل برای وظایف خاص مناسب‌تر است، برای هدایت پذیرش و به حداکثر رساندن ارزش پیشنهادات OpenAI بسیار مهم خواهد بود. یک تجربه کاربری ساده و شهودی به کاربران قدرت می‌دهد تا از قدرت هوش مصنوعیبه طور موثر و کارآمد استفاده کنند.
جهت‌های آینده: رسیدگی به معضل نام‌گذاری
اذعان OpenAI به پیچیدگی نام‌گذاری پیرامون مدل‌های مختلف آن نشانه امیدوارکننده‌ای است. قصد ادغام سری GPT و o تحت چتر GPT-5 نشان‌دهنده یک راه‌حل بالقوه برای ساده‌سازی خط تولید و کاهش سردرگمی کاربر است.
با این حال، معرفی GPT-4.1 در میان این ادغام برنامه‌ریزی شده، نگرانی‌هایی را در مورد قابلیت زیست‌پذیری بلندمدت استراتژی نام‌گذاری فعلی ایجاد می‌کند. OpenAI باید به دقت در نظر بگیرد که چگونه پیشنهادات مدل خود را به کاربران ارائه می‌کند و اطمینان حاصل کند که قراردادهای نام‌گذاری واضح، منسجم و شهودی هستند.
بررسی استراتژی‌های نام‌گذاری جایگزین
چندین استراتژی نام‌گذاری جایگزین می‌توانند به طور بالقوه چالش‌های پیش روی OpenAI را برطرف کنند:
- نام‌گذاری مبتنی بر ویژگی: مدل‌ها می‌توانند بر اساس ویژگی‌ها یا قابلیت‌های اصلی خود نام‌گذاری شوند. به عنوان مثال، مدلی با قابلیت‌های پردازش تصویر پیشرفته می‌تواند “GPT-Image” یا “Vision-Pro” نامیده شود.
- نام‌گذاری مبتنی بر عملکرد: مدل‌ها می‌توانند بر اساس معیارهای عملکرد خود نام‌گذاری شوند. به عنوان مثال، مدلی با امتیاز دقت بالاتر می‌تواند “GPT-Elite” یا “Precision-Max” نامیده شود.
- نام‌گذاری کاربر محور: مدل‌ها می‌توانند بر اساس مخاطب هدف یا مورد استفاده خود نام‌گذاری شوند. به عنوان مثال، مدلی که برای پشتیبانی مشتری طراحی شده است می‌تواند “Help-Bot” یا “Service-AI” نامیده شود.
- نام‌گذاری مبتنی بر نسخه: مدل‌ها می‌توانند با استفاده از یک سیستم نسخه‌بندی ساده، مانند “GPT-V1”، “GPT-V2” و غیره نام‌گذاری شوند. این رویکرد یک راه واضح و منسجم برای پیگیری به‌روزرسانی‌ها و بهبودهای مدل ارائه می‌دهد.
مسیر پیش رو: فراخوانی برای وضوح
چشم‌انداز در حال تحول مدل‌های زبان هم فرصت‌ها و هم چالش‌هایی را ارائه می‌دهد. تعهد OpenAI به نوآوری ستودنی است، اما باید به تجربه کاربر نیز اولویت دهد و اطمینان حاصل کند که پیشنهادات آن در دسترس و آسان برای درک هستند.
رسیدگی به سردرگمی نام‌گذاری برای هدایت پذیرش، تقویت نوآوری و به حداکثر رساندن ارزش هوش مصنوعی برای کاربران در صنایع مختلف بسیار مهم است. مراحل بعدی OpenAI در پالایش قراردادهای نام‌گذاری خود به دقت توسط جامعه هوش مصنوعی تماشا خواهد شد و بدون شک آینده دسترسی و قابلیت استفاده مدل زبان را شکل خواهد داد.