رمزگشایی GPT-4.1: هر آنچه باید بدانید

OpenAI در تاریخ ۱۴ آوریل ۲۰۲۵ نسل جدیدی از مدل‌های عمومی را با نام سری GPT-4.1 منتشر کرد. این سری شامل سه مدل با تمرکز بر توسعه‌دهندگان است: GPT-4.1، GPT-4.1 mini و GPT-4.1 nano.

OpenAI یکی از شناخته‌شده‌ترین تامین‌کنندگان در عصر هوش مصنوعی مولد است.

سنگ بنای کار هوش مصنوعی این شرکت، مدل‌های سری GPT هستند که سرویس ChatGPT را نیز تامین می‌کنند. ChatGPT در ابتدا توسط GPT-3 پشتیبانی می‌شد و با توسعه مدل‌های جدید GPT توسط OpenAI، از جمله GPT-4 و GPT-4o، به طور پیوسته تکامل یافته است.

OpenAI در بازار genAI با رقابت فزاینده‌ای از سوی چندین رقیب، از جمله Google Gemini، Anthropic Claude و Meta Llama، روبرو است. این رقابت منجر به انتشار سریع فناوری مدل‌های جدید شده است. این مدل‌ها در جنبه‌های مختلف عملکرد، از جمله دقت، عملکرد کدنویسی و توانایی پیروی صحیح از دستورالعمل‌ها، با یکدیگر رقابت می‌کنند.

در ۱۴ آوریل ۲۰۲۵، OpenAI، GPT-4.1، یک سری مدل‌های عمومی جدید را منتشر کرد. با تمرکز قوی بر توسعه‌دهندگان، مدل‌های جدید GPT 4.1 در ابتدا فقط از طریق API قابل استفاده خواهند بود.

GPT-4.1 چیست؟

GPT-4.1 مجموعه‌ای از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مبتنی بر ترانسفورمر است که توسط OpenAI توسعه یافته است و به عنوان مدل عمومی شاخص این شرکت عمل می‌کند. این مدل بر اساس معماری مدل‌های دوره GPT-4 قبلی ساخته شده است، در حالی که پیشرفت‌هایی را در قابلیت اطمینان و پردازش اطلاعات ادغام می‌کند.

سری GPT-4.1 شامل سه مدل است: مدل اصلی GPT-4.1، GPT-4.1 mini و GPT-4.1 nano. برای هر سه مدل در این سری، OpenAI از یک روش آموزشی پیشرفته استفاده کرده است که این شرکت ادعا می‌کند بر اساس بازخورد مستقیم توسعه‌دهندگان طراحی شده است.

GPT-4.1 به عنوان یک LLM عمومی بسیار مفید است، اما مجموعه‌ای از بهینه‌سازی‌ها را دارد که بر تجربه توسعه‌دهندگان متمرکز است. یکی از این پیشرفت‌ها، توانایی کدنویسی بهینه شده در فرانت‌اند است. برای مثال، در اطلاعیه پخش زنده OpenAI برای مدل جدید، این شرکت نشان داد که چگونه GPT-4.1 می‌تواند با یک اعلان واحد و یک رابط کاربری نسبتاً دوستانه، یک برنامه بسازد.

مدل‌های GPT-4.1 همچنین برای بهبود توانایی پیروی از دستورالعمل‌ها بهینه شده‌اند. در مقایسه با مدل‌های قبلی، GPT-4.1 دستورالعمل‌ها را از اعلان‌های پیچیده چند مرحله‌ای، نزدیک‌تر و دقیق‌تر دنبال می‌کند. در یک بنچمارک داخلی پیروی از دستورالعمل OpenAI، GPT-4.1 امتیاز ۴۹٪ را کسب کرد، که به طور قابل توجهی بهتر از GPT-4o بود که فقط امتیاز ۲۹٪ را کسب کرد.

مانند GPT-4o، GPT-4.1 یک مدل چندوجهی است که از تجزیه و تحلیل متن و تصویر پشتیبانی می‌کند. OpenAI پنجره متن GPT-4.1 را گسترش داده است تا از حداکثر ۱ میلیون توکن پشتیبانی کند و امکان تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های طولانی‌تر را فراهم کند. برای پشتیبانی از پنجره متن طولانی‌تر، OpenAI همچنین مکانیسم توجه GPT-4.1 را بهبود بخشیده است تا مدل بتواند به درستی اطلاعات را در مجموعه داده‌های طولانی تجزیه و بازیابی کند.

در مورد قیمت‌گذاری، قیمت GPT-4.1، ۲ دلار به ازای هر میلیون توکن ورودی و ۸ دلار به ازای هر میلیون توکن خروجی است، که آن را به یک محصول درجه یک در سری GPT-4.1 تبدیل می‌کند.

GPT 4.1 Mini چیست؟

مانند GPT-4o، GPT-4.1 نیز دارای یک نسخه mini است. مفهوم اساسی پشت نسخه mini این است که LLM کوچکتر است و می‌تواند با هزینه کمتری اجرا شود.

GPT-4.1 mini یک مدل با اندازه کوچک است که ضمن حفظ عملکرد قابل مقایسه با GPT-4o، تأخیر را تقریباً ۵۰٪ کاهش می‌دهد. به گفته OpenAI، این مدل در چندین بنچمارک با GPT-4o مطابقت دارد یا از آن فراتر می‌رود، از جمله وظایف بصری مربوط به نمودارها، شماتیک‌ها و ریاضیات بصری.

با وجود کوچکتر بودن از مدل شاخص GPT-4.1، GPT-4.1 mini همچنان از پنجره متن ۱ میلیون توکنی مشابهی که در یک اعلان واحد استفاده می‌شود، پشتیبانی می‌کند.

در زمان انتشار، قیمت GPT-4.1 mini ۰.۴۰ دلار به ازای هر میلیون توکن ورودی و ۱.۶۰ دلار به ازای هر میلیون توکن خروجی است که ارزان‌تر از مدل کامل GPT-4.1 است.

GPT 4.1 Nano چیست؟

GPT-4.1 nano اولین LLM در سطح نانو است که توسط OpenAI معرفی شده است. سطح نانو کوچکتر و مقرون به صرفه‌تر از سطح mini LLM های OpenAI است.

GPT-4.1 nano کوچکترین و مقرون به صرفه‌ترین مدل در سری GPT-4.1 جدید OpenAI است. اندازه آن کوچکتر است، بنابراین سریعترین است و تأخیر کمتری نسبت به GPT-4.1 یا GPT-4.1 mini دارد. با وجود کوچکتر بودن مدل نانو، مدل نانو پنجره متن ۱ میلیون توکنی همتایان بزرگتر خود را حفظ می‌کند و آن را قادر می‌سازد تا حجم زیادی از اسناد و مجموعه‌داده‌ها را پردازش کند.

OpenAI، GPT-4.1 nano را به عنوان مدلی قرار می‌دهد که برای برنامه‌های کاربردی خاص که سرعت در آنها بر توانایی استدلال جامع اولویت دارد، بسیار مناسب است. مدل نانو برای وظایف سریع و هدفمند مانند پیشنهادات تکمیل خودکار، طبقه‌بندی محتوا و استخراج اطلاعات از اسناد بزرگ بهینه شده است.

در زمان انتشار، قیمت GPT-4.1 nano ۰.۱۰ دلار به ازای هر میلیون توکن ورودی و ۰.۴۰ دلار به ازای هر میلیون توکن خروجی است.

مقایسه سری مدل‌های GPT

جدول زیر برخی از پارامترهای کلیدی GPT-4o، GPT-4.5 و GPT-4.1 را نشان می‌دهد:

بررسی عمیق ویژگی‌های فنی GPT-4.1

برای درک بهتر قدرت GPT-4.1، اجازه دهید به جزئیات فنی پشت آن بپردازیم. GPT-4.1 به عنوان مدل عمومی شاخص OpenAI، هسته اصلی آن در معماری مدل زبانی بزرگ (LLM) مبتنی بر ترانسفورمر است. این معماری آن را قادر می‌سازد تا متن و تصاویر پیچیده را پردازش و تولید کند و در وظایف مختلف عالی عمل کند.

مزایای معماری ترانسفورمر

معماری ترانسفورمر یک فناوری پیشگامانه در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) در سال‌های اخیر است. این معماری از طریق مکانیسم توجه به خود، قادر است روابط بین کلمات مختلف را در متن ثبت کند، در نتیجه درک بهتری از معنای متن به دست می‌آورد. در مقایسه با شبکه‌های عصبی بازگشتی سنتی (RNN)، معماری ترانسفورمر دارای مزایای زیر است:

• محاسبات موازی: معماری ترانسفورمر می‌تواند تمام کلمات موجود در متن را به صورت موازی پردازش کند، در نتیجه کارایی محاسباتی را تا حد زیادی بهبود می‌بخشد.
• وابستگی‌های طولانی: معماری ترانسفورمر می‌تواند به طور موثر وابستگی‌های طولانی را در متن ثبت کند، که برای درک متن‌های طولانی بسیار مهم است.
• قابلیت تفسیر: مکانیسم توجه به خود در معماری ترانسفورمر را می‌توان تجسم کرد، در نتیجه به ما کمک می‌کند تا درک کنیم که مدل چگونه پیش‌بینی‌ها را انجام می‌دهد.

GPT-4.1 این مزایای معماری ترانسفورمر را به ارث برده است و بر اساس آن پیشرفت‌هایی را ایجاد کرده است که آن را در وظایف مختلف برتر می‌کند.

تنوع داده‌های آموزشی

قدرت GPT-4.1 همچنین به دلیل استفاده از حجم زیادی از داده‌های آموزشی متنوع است. این داده‌ها شامل موارد زیر است:

• داده‌های متنی: متون مختلف از اینترنت، از جمله مقالات خبری، وبلاگ‌ها، کتاب‌ها، کد و غیره.
• داده‌های تصویری: تصاویر مختلف از اینترنت، از جمله عکس‌ها، نمودارها، شماتیک‌ها و غیره.

با استفاده از این داده‌های آموزشی متنوع، GPT-4.1 می‌تواند دانش و مهارت‌های غنی را بیاموزد، در نتیجه در وظایف مختلف عالی عمل می‌کند.

افزایش قابلیت‌های چندوجهی

GPT-4.1 نه تنها قادر به پردازش داده‌های متنی است، بلکه قادر به پردازش داده‌های تصویری نیز هست، که به آن قابلیت‌های چندوجهی قدرتمندی می‌بخشد. با ترکیب متن و تصویر، GPT-4.1 می‌تواند جهان را بهتر درک کند و محتوای غنی‌تر و مفیدتری تولید کند.

برای مثال، GPT-4.1 می‌تواند:

• تولید توضیحات بر اساس تصویر: با توجه به یک تصویر، GPT-4.1 می‌تواند متنی را تولید کند که محتوای تصویر را توصیف کند.
• تولید تصویر بر اساس متن: با توجه به یک متن، GPT-4.1 می‌تواند تصویری را تولید کند که مربوط به محتوای متن باشد.
• پاسخ به سوالات مربوط به تصویر: با توجه به یک تصویر و یک سوال، GPT-4.1 می‌تواند بر اساس محتوای تصویر به سوال پاسخ دهد.

این قابلیت‌های چندوجهی باعث می‌شود GPT-4.1 در سناریوهای کاربردی مختلف پتانسیل عظیمی داشته باشد.

بهینه‌سازی قابلیت پیروی از دستورالعمل

GPT-4.1 در قابلیت پیروی از دستورالعمل بهینه شده است، که آن را قادر می‌سازد تا نیت کاربر را بهتر درک کند و محتوایی را تولید کند که بیشتر مطابق با نیازهای کاربر باشد. برای دستیابی به این هدف، OpenAI از یک روش آموزشی پیشرفته استفاده کرده است که بر اساس بازخورد مستقیم توسعه‌دهندگان است.

با استفاده از این روش، GPT-4.1 می‌تواند یاد بگیرد که چگونه دستورالعمل‌های کاربر را بهتر درک کند و محتوایی را تولید کند که دقیق‌تر، کامل‌تر و مفیدتر باشد.

پتانسیل GPT-4.1 در کاربردهای عملی

GPT-4.1 به عنوان یک مدل عمومی قدرتمند، پتانسیل عظیمی در کاربردهای عملی مختلف دارد. در زیر برخی از سناریوهای کاربردی بالقوه GPT-4.1 آورده شده است:

• خدمات مشتری: GPT-4.1 می‌تواند برای ساخت ربات‌های خدمات مشتری هوشمند استفاده شود، در نتیجه کارایی و کیفیت خدمات مشتری را بهبود می‌بخشد.
• ایجاد محتوا: GPT-4.1 می‌تواند برای کمک به ایجاد محتوا استفاده شود، مانند نوشتن مقالات خبری، وبلاگ‌ها، کتاب‌ها و غیره.
• آموزش: GPT-4.1 می‌تواند برای ساخت سیستم‌های تدریس هوشمند استفاده شود، در نتیجه فردی‌سازی و کارایی آموزش را بهبود می‌بخشد.
• تحقیقات علمی: GPT-4.1 می‌تواند برای کمک به تحقیقات علمی استفاده شود، مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها، تولید فرضیه‌ها، نوشتن مقالات و غیره.
• مراقبت‌های بهداشتی: GPT-4.1 می‌تواند برای کمک به مراقبت‌های بهداشتی استفاده شود، مانند تشخیص بیماری‌ها، ایجاد برنامه‌های درمانی، ارائه توصیه‌های بهداشتی و غیره.

با توسعه مداوم فناوری GPT-4.1، پتانسیل آن در کاربردهای عملی بیشتر و بیشتر خواهد شد.

GPT-4.1 Mini و Nano: انتخاب‌های سبک‌تر

علاوه بر مدل شاخص GPT-4.1، OpenAI همچنین دو مدل سبک‌تر GPT-4.1 Mini و GPT-4.1 Nano را معرفی کرده است. این دو مدل در حالی که عملکرد خاصی را حفظ می‌کنند، هزینه‌های محاسباتی و تأخیر را کاهش می‌دهند، که آنها را برای برخی از سناریوهای کاربردی با محدودیت منابع مناسب‌تر می‌کند.

GPT-4.1 Mini: تعادل بین عملکرد و کارایی

GPT-4.1 Mini یک مدل با اندازه کوچک است که ضمن حفظ عملکرد قابل مقایسه با GPT-4o، تأخیر را تقریباً ۵۰٪ کاهش می‌دهد. این امر GPT-4.1 Mini را برای برخی از سناریوهای کاربردی که نیاز به پاسخ سریع دارند، مانند ترجمه همزمان، تشخیص صدا و غیره، بسیار مناسب می‌کند.

با وجود کوچکتر بودن، GPT-4.1 Mini همچنان از پنجره متن ۱ میلیون توکنی مشابهی که در یک اعلان واحد استفاده می‌شود، پشتیبانی می‌کند. این امر GPT-4.1 Mini را قادر می‌سازد تا حجم زیادی از داده‌ها را پردازش کند و در وظایف مختلف عالی عمل کند.

GPT-4.1 Nano: یک ابزار قدرتمند برای پاسخگویی بسیار سریع

GPT-4.1 Nano اولین LLM در سطح نانو است که توسط OpenAI معرفی شده است. سطح نانو کوچکتر و مقرون به صرفه‌تر از سطح mini LLM های OpenAI است. این امر GPT-4.1 Nano را برای برخی از سناریوهای کاربردی که نیاز به پاسخگویی بسیار سریع دارند، مانند پیشنهادات تکمیل خودکار، طبقه‌بندی محتوا و غیره، بسیار مناسب می‌کند.

با وجود کوچکتر بودن، GPT-4.1 Nano همچنان پنجره متن ۱ میلیون توکنی همتایان بزرگتر خود را حفظ می‌کند. این امر GPT-4.1 Nano را قادر می‌سازد تا حجم زیادی از داده‌ها را پردازش کند و در وظایف مختلف عالی عمل کند.

به طور خلاصه، GPT-4.1 Mini و GPT-4.1 Nano دو انتخاب سبک‌تر هستند که ضمن حفظ عملکرد خاصی، هزینه‌های محاسباتی و تأخیر را کاهش می‌دهند، که آنها را برای برخی از سناریوهای کاربردی با محدودیت منابع مناسب‌تر می‌کند.

استراتژی قیمت‌گذاری GPT-4.1

OpenAI برای مدل‌های سری GPT-4.1 استراتژی‌های قیمت‌گذاری متفاوتی را اتخاذ کرده است تا نیازهای کاربران مختلف را برآورده کند.

• GPT-4.1: ۲ دلار به ازای هر میلیون توکن ورودی و ۸ دلار به ازای هر میلیون توکن خروجی.
• GPT-4.1 Mini: ۰.۴۰ دلار به ازای هر میلیون توکن ورودی و ۱.۶۰ دلار به ازای هر میلیون توکن خروجی.
• GPT-4.1 Nano: ۰.۱۰ دلار به ازای هر میلیون توکن ورودی و ۰.۴۰ دلار به ازای هر میلیون توکن خروجی.

از استراتژی قیمت‌گذاری می‌توان دریافت که GPT-4.1 یک محصول رده بالا است که برای سناریوهای کاربردی که نیاز به عملکرد بالا و کیفیت بالا دارند، مناسب است. GPT-4.1 Mini و GPT-4.1 Nano مقرون به صرفه‌تر هستند و برای برخی از سناریوهای کاربردی با محدودیت منابع مناسب هستند.

نتیجه‌گیری

GPT-4.1 جدیدترین سری مدل‌های عمومی است که توسط OpenAI معرفی شده است، که شامل سه مدل GPT-4.1، GPT-4.1 Mini و GPT-4.1 Nano است. GPT-4.1 در عملکرد، قابلیت‌های چندوجهی و قابلیت پیروی از دستورالعمل بهینه شده است، که آن را در سناریوهای کاربردی مختلف پتانسیل عظیمی می‌بخشد. GPT-4.1 Mini و GPT-4.1Nano سبک‌تر هستند و برای برخی از سناریوهای کاربردی با محدودیت منابع مناسب هستند.

با توسعه مداوم فناوری GPT-4.1، پتانسیل آن در کاربردهای عملی بیشتر و بیشتر خواهد شد. ما مشتاقانه منتظر GPT-4.1 هستیم تا در آینده شگفتی‌های بیشتری را برای ما به ارمغان بیاورد.