Décryptage GPT-4.1 : Tout savoir

OpenAI a lancé la nouvelle génération de modèles généraux – la série GPT-4.1, le 14 avril 2025. Cette série comprend trois modèles axés sur les développeurs : GPT-4.1, GPT-4.1 mini et GPT-4.1 nano.

OpenAI est l’un des fournisseurs les plus connus de l’ère de l’IA générative.

La pierre angulaire des travaux d’IA de la société est la série de modèles GPT, qui alimente également le service ChatGPT. ChatGPT était initialement alimenté par GPT-3 et a évolué progressivement à mesure qu’OpenAI développait de nouveaux modèles GPT, notamment GPT-4 et GPT-4o.

OpenAI fait face à une concurrence de plus en plus féroce de la part de nombreux concurrents sur le marché de la genAI, notamment Google Gemini, Anthropic Claude et Meta Llama. Cette concurrence a conduit à une publication rapide de nouvelles technologies de modèles. Ces modèles sont en concurrence dans différents aspects des performances, notamment la précision, les performances de codage et la capacité à suivre correctement les instructions.

Le 14 avril 2025, OpenAI a publié GPT-4.1, une nouvelle famille de modèles généraux. Avec un fort accent sur les développeurs, les nouveaux modèles GPT 4.1 ne sont initialement accessibles qu’avec une API.

Qu’est-ce que GPT-4.1 ?

GPT-4.1 est une famille de grands modèles linguistiques (LLM) basés sur des transformateurs, développée par OpenAI, qui sert de modèle général phare de l’entreprise. Il s’appuie sur l’architecture des modèles GPT-4 de l’ère précédente, tout en intégrant des avancées en matière de fiabilité et de traitement de l’information.

La famille GPT-4.1 comprend trois modèles : le modèle principal GPT-4.1, GPT-4.1 mini et GPT-4.1 nano. Pour les trois modèles de la famille, OpenAI a utilisé une méthode d’apprentissage avancée, qui, selon la société, a été conçue en fonction des commentaires directs des développeurs.

GPT-4.1 est utile comme LLM à usage général, mais possède un ensemble d’optimisations axées sur l’expérience du développeur. L’une de ces améliorations est l’optimisation des capacités de codage frontend. Par exemple, dans l’annonce en direct qu’OpenAI a faite concernant les nouveaux modèles, la société a montré comment GPT-4.1 peut créer une application à partir d’une seule invite et d’une interface utilisateur assez conviviale.

Les modèles GPT-4.1 ont également été optimisés pour améliorer les capacités de suivi des instructions. GPT-4.1 suivra les instructions d’invites complexes en plusieurs étapes de manière plus étroite et plus précise que les modèles précédents. Lors de tests d’évaluation internes du suivi des instructions par OpenAI, GPT-4.1 a obtenu un score de 49 %, ce qui est nettement meilleur que GPT-4o, qui n’a obtenu qu’un score de 29 %.

Comme GPT-4o, GPT-4.1 est un modèle multimodal prenant en charge l’analyse de texte et d’images. OpenAI a étendu la fenêtre contextuelle de GPT-4.1 pour prendre en charge jusqu’à 1 million de jetons, ce qui permet d’analyser des ensembles de données plus longs. Pour prendre en charge les fenêtres contextuelles plus longues, OpenAI a également amélioré le mécanisme d’attention de GPT-4.1 afin que le modèle puisse correctement analyser et récupérer des informations à partir d’ensembles de données longs.

En ce qui concerne la tarification, GPT-4.1 coûte 2 $ par million de jetons d’entrée et 8 $ par million de jetons de sortie, ce qui en fait une offre premium dans la famille GPT-4.1.

Qu’est-ce que GPT 4.1 Mini ?

Comme GPT-4o, GPT-4.1 dispose également d’une version mini. Le concept de base derrière la version mini est qu’un LLM peut avoir une empreinte plus petite et être exécuté à moindre coût.

GPT-4.1 mini est un modèle à empreinte réduite qui offre une latence réduite d’environ 50 % tout en conservant des performances comparables à GPT-4o. Selon OpenAI, il correspond ou surpasse GPT-4o dans plusieurs tests d’évaluation, notamment les tâches visuelles impliquant des graphiques, des schémas et des mathématiques visuelles.

Bien qu’il soit plus petit que le modèle phare GPT-4.1, GPT-4.1 mini prend toujours en charge la même fenêtre contextuelle d’un million de jetons à utiliser dans une seule invite.

Au lancement, GPT-4.1 mini coûte 0,40 $ par million de jetons d’entrée et 1,60 $ par million de jetons de sortie, ce qui est moins cher que le modèle GPT-4.1 complet.

Qu’est-ce que GPT 4.1 Nano ?

GPT-4.1 nano est le premier LLM de niveau nano lancé par OpenAI. Le niveau nano est encore plus petit et plus rentable que le niveau mini des LLM d’OpenAI.

GPT-4.1 nano est le modèle le plus petit et le plus économique de la nouvelle famille GPT-4.1 d’OpenAI. Son empreinte réduite le rend le plus rapide, avec une latence inférieure à celle de GPT-4.1 ou de GPT-4.1 mini. Bien qu’il s’agisse d’un modèle plus petit, le modèle nano conserve la fenêtre contextuelle d’un million de jetons de ses homologues plus grands, ce qui lui permet de traiter de grandes quantités de documents et d’ensembles de données.

OpenAI positionne GPT-4.1 nano comme étant bien adapté au traitement d’applications spécifiques où la vitesse a priorité sur les capacités de raisonnement complètes. Le modèle nano a été optimisé pour une utilisation dans des tâches rapides et ciblées telles que les suggestions de saisie semi-automatique, la catégorisation de contenu et l’extraction d’informations à partir de grands documents.

Au lancement, GPT-4.1 nano coûte 0,10 $ par million de jetons d’entrée et 0,40 $ par million de jetons de sortie.

Comparaison de la famille de modèles GPT

Le tableau suivant présente une comparaison de certains paramètres clés pour GPT-4o, GPT-4.5 et GPT-4.1 :

Analyse approfondie des caractéristiques techniques de GPT-4.1

Pour mieux comprendre la puissance de GPT-4.1, examinons les détails techniques qui la sous-tendent. En tant que modèle universel phare d’OpenAI, GPT-4.1 repose sur son architecture de grand modèle linguistique (LLM) basée sur un transformateur. Cette architecture lui permet de traiter et de générer des textes et des images complexes, et d’exceller dans diverses tâches.

Avantages de l’architecture de transformateur

L’architecture de transformateur est une technologie révolutionnaire dans le domaine du traitement du langage naturel (TLN) ces dernières années. Grâce au mécanisme d’auto-attention, elle peut capturer les relations entre différents mots dans le texte, afin de mieux comprendre la signification du texte. Par rapport aux réseaux neuronaux récurrents (RNN) traditionnels, l’architecture de transformateur présente les avantages suivants :

• Calcul parallèle : L’architecture de transformateur peut traiter en parallèle tous les mots du texte, ce qui améliore considérablement l’efficacité du calcul.
• Dépendance à longue distance : L’architecture de transformateur peut capturer efficacement les dépendances à longue distance dans le texte, ce qui est essentiel pour comprendre les textes longs.
• Interprétabilité : Le mécanisme d’auto-attention de l’architecture de transformateur peut être visualisé, ce qui nous aide à comprendre comment le modèle effectue des prédictions.

GPT-4.1 hérite de ces avantages de l’architecture de transformateur et l’améliore, ce qui lui permet d’exceller dans diverses tâches.

Diversité des données d’apprentissage

La puissance de GPT-4.1 réside également dans l’utilisation de données d’apprentissage vastes et diversifiées. Ces données comprennent :

• Données textuelles : Divers textes provenant d’Internet, notamment des articles de presse, des blogs, des livres, du code, etc.
• Données d’image : Diverses images provenant d’Internet, notamment des photos, des graphiques, des schémas, etc.

En utilisant ces données d’apprentissage diversifiées, GPT-4.1 est en mesure d’acquérir de vastes connaissances et compétences, ce qui lui permet d’exceller dans diverses tâches.

Amélioration des capacités multimodales

GPT-4.1 peut non seulement traiter des données textuelles, mais également traiter des données d’image, ce qui lui confère de puissantes capacités multimodales. En combinant le texte et les images, GPT-4.1 est en mesure de mieux comprendre le monde et de générer un contenu plus riche et utile.

Par exemple, GPT-4.1 peut :

• Générer une description à partir d’une image : Étant donné une image, GPT-4.1 peut générer un texte décrivant le contenu de l’image.
• Générer une image à partir d’un texte : Étant donné un texte, GPT-4.1 peut générer une image liée au contenu du texte.
• Répondre à des questions liées à l’image : Étant donné une image et une question, GPT-4.1 peut répondre à la question en fonction du contenu de l’image.

Ces capacités multimodales rendent GPT-4.1 très prometteur dans diverses applications.

Optimisation des capacités de suivi des instructions

GPT-4.1 a été optimisé en termes de capacités de suivi des instructions, ce qui lui permet de mieux comprendre les intentions des utilisateurs et de générer un contenu qui répond davantage à leurs besoins. Pour atteindre cet objectif, OpenAI a utilisé une méthode d’apprentissage avancée, basée sur les commentaires directs des développeurs.

En utilisant cette méthode, GPT-4.1 est en mesure d’apprendre à mieux comprendre les instructions des utilisateurs et à générer un contenu plus précis, complet et utile.

Potentiel de GPT-4.1 dans les applications pratiques

En tant que modèle universel puissant, GPT-4.1 a un potentiel énorme dans diverses applications pratiques. Voici quelques scénarios d’application potentiels de GPT-4.1 :

• Service client : GPT-4.1 peut être utilisé pour créer des robots de service client intelligents, ce qui améliore l’efficacité et la qualité du service client.
• Création de contenu : GPT-4.1 peut être utilisé pour aider à la création de contenu, par exemple pour rédiger des articles de presse, des blogs, des livres, etc.
• Éducation : GPT-4.1 peut être utilisé pour créer des systèmes de tutorat intelligents, ce qui améliore la personnalisation et l’efficacité de l’éducation.
• Recherche scientifique : GPT-4.1 peut être utilisé pour aider à la recherche scientifique, par exemple pour analyser des données, générer des hypothèses, rédiger des articles, etc.
• Soins médicaux : GPT-4.1 peut être utilisé pour aider aux soins médicaux, par exemple pour diagnostiquer des maladies, élaborer des plans de traitement, fournir des conseils de santé, etc.

Avec le développement continu de la technologie GPT-4.1, son potentiel dans les applications pratiques ne fera que croître.

GPT-4.1 Mini et Nano : des choix plus légers

Outre le modèle phare GPT-4.1, OpenAI a également lancé deux modèles plus légers : GPT-4.1 Mini et GPT-4.1 Nano. Tout en conservant certaines performances, ces deux modèles réduisent les coûts de calcul et la latence, ce qui les rend plus adaptés à certains scénarios d’application limités en ressources.

GPT-4.1 Mini : un équilibre entre performances et efficacité

GPT-4.1 Mini est un modèle de taille réduite qui offre une latence réduite d’environ 50 % tout en conservant des performances comparables à GPT-4o. Cela rend GPT-4.1 Mini très adapté à certains scénarios d’application qui nécessitent une réponse rapide, tels que la traduction en temps réel, la reconnaissance vocale, etc.

Bien qu’il soit de petite taille, GPT-4.1 Mini prend toujours en charge la même fenêtre contextuelle d’un million de jetons à utiliser dans une seule invite. Cela permet à GPT-4.1 Mini de toujours traiter de grandes quantités de données et d’exceller dans diverses tâches.

GPT-4.1 Nano : l’outil pour une réponse ultra-rapide

GPT-4.1 Nano est le premier LLM de niveau nano lancé par OpenAI. Le niveau nano est encore plus petit et plus rentable que le niveau mini des LLM d’OpenAI. Cela rend GPT-4.1 Nano très adapté à certains scénarios d’application qui nécessitent une réponse ultra-rapide, tels que les suggestions de saisie semi-automatique, la catégorisation de contenu, etc.

Bien qu’il soit de la plus petite taille, GPT-4.1 Nano conserve toujours la fenêtre contextuelle d’un million de jetons de ses homologues plus grands. Cela permet à GPT-4.1 Nano de toujours traiter de grandes quantités de données et d’exceller dansdiverses tâches.

En résumé, GPT-4.1 Mini et GPT-4.1 Nano sont deux choix plus légers qui, tout en conservant certaines performances, réduisent les coûts de calcul et la latence, ce qui les rend plus adaptés à certains scénarios d’application limités en ressources.

Stratégie de tarification de GPT-4.1

OpenAI a adopté différentes stratégies de tarification pour la famille de modèles GPT-4.1 afin de répondre aux besoins des différents utilisateurs.

• GPT-4.1 : 2 $ par million de jetons d’entrée, 8 $ par million de jetons de sortie.
• GPT-4.1 Mini : 0,40 $ par million de jetons d’entrée, 1,60 $ par million de jetons de sortie.
• GPT-4.1 Nano : 0,10 $ par million de jetons d’entrée, 0,40 $ par million de jetons de sortie.

La stratégie de tarification montre que GPT-4.1 est un produit haut de gamme, adapté aux scénarios d’application qui nécessitent des performances et une qualité élevées. GPT-4.1 Mini et GPT-4.1 Nano sont plus abordables et conviennent à certains scénarios d’application limités en ressources.

Conclusion

GPT-4.1 est la dernière famille de modèles universels lancée par OpenAI, comprenant trois modèles : GPT-4.1, GPT-4.1 Mini et GPT-4.1 Nano. GPT-4.1 a été optimisé en termes de performances, de capacités multimodales et de capacités de suivi des instructions, ce qui lui confère un potentiel énorme dans diverses applications. GPT-4.1 Mini et GPT-4.1 Nano sont plus légers et conviennent à certains scénarios d’application limités en ressources.

Avec le développement continu de la technologie GPT-4.1, son potentiel dans les applications pratiques ne fera que croître. Nous nous attendons à ce que GPT-4.1 nous apporte plus de surprises à l’avenir.