OpenAI ने 14 अप्रैल, 2025 को अगली पीढ़ी के जनरल-परपस मॉडल - GPT-4.1 श्रृंखला जारी की। इस श्रृंखला में तीन मॉडल शामिल हैं जो डेवलपर्स पर ध्यान केंद्रित करते हैं: GPT-4.1, GPT-4.1 मिनी और GPT-4.1 नैनो।
OpenAI जेनरेटिव AI युग में सबसे प्रसिद्ध आपूर्तिकर्ताओं में से एक है।
कंपनी के AI कार्य की आधारशिला GPT मॉडल श्रृंखला है, जो ChatGPT सेवा को भी शक्ति प्रदान करती है। ChatGPT को शुरू में GPT-3 द्वारा संचालित किया गया था, और OpenAI द्वारा नए GPT मॉडल (GPT-4 और GPT-4o सहित) विकसित करने के साथ यह लगातार विकसित हुआ है।
OpenAI को genAI बाजार में कई प्रतिस्पर्धियों से बढ़ती प्रतिस्पर्धा का सामना करना पड़ रहा है, जिसमें Google Gemini, Anthropic Claude और Meta Llama शामिल हैं। इस प्रतिस्पर्धा ने नई मॉडल प्रौद्योगिकियों की तेजी से रिलीज को बढ़ावा दिया है। ये मॉडल सटीकता, कोडिंग प्रदर्शन और निर्देशों का सही ढंग से पालन करने की क्षमता सहित विभिन्न प्रदर्शन पहलुओं में प्रतिस्पर्धा करते हैं।
14 अप्रैल, 2025 को, OpenAI ने GPT-4.1 जारी किया, जो एक नई जनरल-परपस मॉडल श्रृंखला है। डेवलपर्स पर विशेष ध्यान देने के साथ, नए GPT 4.1 मॉडल शुरू में केवल API के माध्यम से उपलब्ध थे।
GPT-4.1 क्या है?
GPT-4.1 OpenAI द्वारा विकसित ट्रांसफॉर्मर-आधारित बड़े भाषा मॉडल (LLM) का एक परिवार है, जो कंपनी के प्रमुख जनरल-परपस मॉडल के रूप में काम करता है। यह पिछले GPT-4 युग के मॉडलों की वास्तुकला पर निर्मित है, जबकि विश्वसनीयता और सूचना प्रसंस्करण में प्रगति को शामिल करता है।
GPT-4.1 श्रृंखला में तीन मॉडल शामिल हैं: मुख्य मॉडल GPT-4.1, GPT-4.1 मिनी और GPT-4.1 नैनो। श्रृंखला के सभी तीन मॉडलों के लिए, OpenAI ने एक उन्नत प्रशिक्षण विधि का उपयोग किया है, जिसके बारे में कंपनी का दावा है कि यह डेवलपर्स से सीधे प्रतिक्रिया के आधार पर डिज़ाइन की गई है।
GPT-4.1 एक सामान्य-उद्देश्य LLM के रूप में बहुत उपयोगी है, लेकिन इसमें कई अनुकूलन हैं जो डेवलपर अनुभव पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इन सुधारों में से एक फ्रंट-एंड कोडिंग क्षमताओं के लिए अनुकूलन है। उदाहरण के लिए, OpenAI द्वारा नए मॉडल के लिए जारी लाइव घोषणा में, कंपनी ने प्रदर्शित किया कि GPT-4.1 कैसे एक एकल संकेत और एक काफी अनुकूल उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के साथ एक एप्लिकेशन का निर्माण कर सकता है।
GPT-4.1 मॉडल को निर्देश पालन क्षमताओं को बेहतर बनाने के लिए भी अनुकूलित किया गया है। पिछले मॉडलों की तुलना में, GPT-4.1 जटिल बहु-चरणीय संकेतों के निर्देशों का अधिक बारीकी से और सटीक रूप से पालन करेगा। OpenAI के आंतरिक निर्देश पालन बेंचमार्क में, GPT-4.1 ने 49% का स्कोर किया, जो GPT-4o से काफी बेहतर है, जिसने केवल 29% का स्कोर किया।
GPT-4o की तरह, GPT-4.1 एक बहु-मोडल मॉडल है जो टेक्स्ट और इमेज विश्लेषण का समर्थन करता है। OpenAI ने GPT-4.1 की संदर्भ विंडो को 1 मिलियन टोकन तक का समर्थन करने के लिए विस्तारित किया है, जिससे यह लंबी डेटासेट का विश्लेषण करने में सक्षम है। लंबी संदर्भ विंडो का समर्थन करने के लिए, OpenAI ने GPT-4.1 के ध्यान तंत्र में भी सुधार किया है ताकि मॉडल लंबे डेटासेट में जानकारी को सही ढंग से पार्स और पुनर्प्राप्त कर सके।
कीमत निर्धारण के बारे में, GPT-4.1 की कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन $2 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $8 है, जो इसे GPT-4.1 श्रृंखला में एक प्रीमियम उत्पाद बनाती है।
GPT 4.1 मिनी क्या है?
GPT-4o की तरह, GPT-4.1 का भी एक मिनी संस्करण है। मिनी संस्करण के पीछे मूल अवधारणा यह है कि LLM आकार में छोटा है और इसे कम लागत पर चलाया जा सकता है।
GPT-4.1 मिनी एक छोटा आकार का मॉडल है जो GPT-4o के बराबर प्रदर्शन बनाए रखते हुए लगभग 50% तक विलंबता को कम करता है। OpenAI के अनुसार, यह कई बेंचमार्क में GPT-4o से मेल खाता है या उससे अधिक है, जिसमें आरेख, योजनाबद्ध चित्र और दृश्य गणित से जुड़े दृश्य कार्य शामिल हैं।
फ्लैगशिप GPT-4.1 मॉडल से छोटा होने के बावजूद, GPT-4.1 मिनी अभी भी एकल संकेत में उपयोग किए जाने वाले समान 1 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो का समर्थन करता है।
रिलीज के समय, GPT-4.1 मिनी की कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.40 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $1.60 थी, जो पूर्ण संस्करण GPT-4.1 मॉडल से सस्ता है।
GPT 4.1 नैनो क्या है?
GPT-4.1 नैनो OpenAI द्वारा लॉन्च किया गया पहला नैनो-स्तरीय LLM है। नैनो-स्तरीय OpenAI के LLM के मिनी स्तर से भी छोटा और अधिक लागत प्रभावी है।
GPT-4.1 नैनो OpenAI द्वारा लॉन्च की गई नई GPT-4.1 श्रृंखला में सबसे छोटा और सबसे अधिक किफायती मॉडल है। यह आकार में छोटा है, इसलिए यह सबसे तेज़ है और GPT-4.1 या GPT-4.1 मिनी से कम विलंबता है। एक छोटा मॉडल होने के बावजूद, नैनो मॉडल अपने बड़े समकक्षों के 1 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो को बनाए रखता है, जिससे यह बड़ी संख्या में दस्तावेजों और डेटासेट को संसाधित करने में सक्षम होता है।
OpenAI ने GPT-4.1 नैनो को उन विशिष्ट अनुप्रयोगों को संभालने के लिए बहुत उपयुक्त के रूप में तैनात किया है जहां गति व्यापक तर्क क्षमता से अधिक महत्वपूर्ण है। नैनो मॉडल को त्वरित, लक्षित कार्यों के लिए अनुकूलित किया गया है, जैसे कि ऑटो-कंप्लीट सुझाव, सामग्री वर्गीकरण और बड़े दस्तावेजों से जानकारी निकालना।
रिलीज के समय, GPT-4.1 नैनो की कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.10 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $0.40 थी।
GPT मॉडल श्रृंखला की तुलना
निम्नलिखित तालिका GPT-4o, GPT-4.5 और GPT-4.1 के कुछ प्रमुख मापदंडों की तुलना दर्शाती है:
| आइटम | GPT-4o | GPT-4.5 | GPT-4.1 |
|---|---|---|---|
| रिलीज़ की तारीख | 13 मई, 2024 | 27 फरवरी, 2025 | 14 अप्रैल, 2025 |
| फोकस | मल्टीमॉडल एकीकरण | बड़े पैमाने पर पर्यवेक्षण रहित शिक्षण | डेवलपर और कोडिंग सुधार |
| मोड | टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो | टेक्स्ट और इमेज | टेक्स्ट और इमेज |
| संदर्भ विंडो | 128,000 टोकन | 128,000 टोकन | 1,000,000 टोकन |
| ज्ञान कटऑफ तारीख | अक्टूबर 2023 | अक्टूबर 2024 | जून 2024 |
| SWE-बेंच सत्यापित (कोडिंग) | 33% | 38% | 55% |
| MMMU | 69% | 75% | 75% |
GPT-4.1 की तकनीकी विशेषताओं का गहन विश्लेषण
GPT-4.1 की शक्ति को बेहतर ढंग से समझने के लिए, आइए इसकी अंतर्निहित तकनीकी विवरणों में गहराई से उतरें। OpenAI के प्रमुख जनरल-परपस मॉडल के रूप में, GPT-4.1 का मूल ट्रांसफॉर्मर-आधारित बड़े भाषा मॉडल (LLM) आर्किटेक्चर में निहित है। यह आर्किटेक्चर इसे जटिल टेक्स्ट और इमेज को संसाधित और उत्पन्न करने और विभिन्न कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करने में सक्षम बनाता है।
ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के लाभ
ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर हाल के वर्षों में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) के क्षेत्र में एक अभूतपूर्व तकनीक है। यह स्व-ध्यान तंत्र के माध्यम से, टेक्स्ट में विभिन्न शब्दों के बीच संबंधों को कैप्चर करने में सक्षम है, जिससे टेक्स्ट के अर्थ को बेहतर ढंग से समझा जा सकता है। पारंपरिक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) की तुलना में, ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के निम्नलिखित लाभ हैं:
- समानांतर गणना: ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर टेक्स्ट में सभी शब्दों को समानांतर में संसाधित कर सकता है, जिससे गणना दक्षता में काफी सुधार होता है।
- लंबी दूरी की निर्भरता: ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर टेक्स्ट में लंबी दूरी की निर्भरता को प्रभावी ढंग से कैप्चर कर सकता है, जो लंबे टेक्स्ट को समझने के लिए महत्वपूर्ण है।
- व्याख्या करने की क्षमता: ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के स्व-ध्यान तंत्र को देखा जा सकता है, जिससे हमें यह समझने में मदद मिलती है कि मॉडल भविष्यवाणी कैसे करता है।
GPT-4.1 ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के इन लाभों को विरासत में मिला है, और इस आधार पर सुधार किए गए हैं, जिससे यह विभिन्न कार्यों में और भी बेहतर प्रदर्शन कर सकता है।
प्रशिक्षण डेटा की विविधता
GPT-4.1 की शक्ति इस तथ्य में भी निहित है कि इसने बड़ी मात्रा में विविध प्रशिक्षण डेटा का उपयोग किया है। इस डेटा में शामिल हैं:
- टेक्स्ट डेटा: इंटरनेट पर विभिन्न टेक्स्ट, जिसमें समाचार लेख, ब्लॉग, पुस्तकें, कोड आदि शामिल हैं।
- इमेज डेटा: इंटरनेट पर विभिन्न इमेज, जिसमें तस्वीरें, आरेख, योजनाबद्ध चित्र आदि शामिल हैं।
इन विविध प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके, GPT-4.1 व्यापक ज्ञान और कौशल सीखने में सक्षम है, जिससे यह विभिन्न कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन कर सकता है।
मल्टीमॉडल क्षमताओं में वृद्धि
GPT-4.1 न केवल टेक्स्ट डेटा को संसाधित करने में सक्षम है, बल्कि इमेज डेटा को भी संसाधित करने में सक्षम है, जो इसे शक्तिशाली मल्टीमॉडल क्षमताएं प्रदान करता है। टेक्स्ट और इमेज को मिलाकर, GPT-4.1 दुनिया को बेहतर ढंग से समझने और अधिक समृद्ध और उपयोगी सामग्री उत्पन्न करने में सक्षम है।
उदाहरण के लिए, GPT-4.1 कर सकता है:
- इमेज के अनुसार विवरण उत्पन्न करना: एक इमेज को देखते हुए, GPT-4.1 एक टेक्स्ट उत्पन्न कर सकता है जो इमेज की सामग्री का वर्णन करता है।
- टेक्स्ट के अनुसार इमेज उत्पन्न करना: एक टेक्स्ट को देखते हुए, GPT-4.1 एक इमेज उत्पन्न कर सकता है जो टेक्स्ट की सामग्री से संबंधित है।
- इमेज सेसंबंधित प्रश्नों का उत्तर देना: एक इमेज और एक प्रश्न को देखते हुए, GPT-4.1 इमेज की सामग्री के अनुसार प्रश्न का उत्तर दे सकता है।
ये मल्टीमॉडल क्षमताएं GPT-4.1 को विभिन्न अनुप्रयोग परिदृश्यों में बड़ी क्षमता प्रदान करती हैं।
निर्देश पालन क्षमताओं का अनुकूलन
GPT-4.1 ने निर्देश पालन क्षमताओं के संबंध में अनुकूलन किए हैं, जिससे यह उपयोगकर्ता के इरादों को बेहतर ढंग से समझ सकता है और अधिक उपयोगकर्ता की जरूरतों के अनुरूप सामग्री उत्पन्न कर सकता है। इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, OpenAI ने एक उन्नत प्रशिक्षण विधि का उपयोग किया है, जो डेवलपर्स की प्रत्यक्ष प्रतिक्रिया पर आधारित है।
इस विधि का उपयोग करके, GPT-4.1 यह सीखने में सक्षम है कि उपयोगकर्ता के निर्देशों को बेहतर ढंग से कैसे समझा जाए और अधिक सटीक, पूर्ण और उपयोगी सामग्री कैसे उत्पन्न की जाए।
GPT-4.1 की वास्तविक अनुप्रयोगों में क्षमता
GPT-4.1, एक शक्तिशाली सामान्य-उद्देश्य मॉडल के रूप में, विभिन्न वास्तविक अनुप्रयोगों में बड़ी क्षमता रखता है। GPT-4.1 के कुछ संभावित अनुप्रयोग परिदृश्य निम्नलिखित हैं:
- ग्राहक सेवा: GPT-4.1 का उपयोग बुद्धिमान ग्राहक सेवा रोबोट बनाने के लिए किया जा सकता है, जिससे ग्राहक सेवा की दक्षता और गुणवत्ता में सुधार होता है।
- सामग्री निर्माण: GPT-4.1 का उपयोग सामग्री निर्माण में सहायता के लिए किया जा सकता है, जैसे कि समाचार लेख, ब्लॉग, पुस्तकें आदि लिखना।
- शिक्षा: GPT-4.1 का उपयोग बुद्धिमान ट्यूशन सिस्टम बनाने के लिए किया जा सकता है, जिससे शिक्षा के वैयक्तिकरण और दक्षता में सुधार होता है।
- वैज्ञानिक अनुसंधान: GPT-4.1 का उपयोग वैज्ञानिक अनुसंधान में सहायता के लिए किया जा सकता है, जैसे कि डेटा का विश्लेषण करना, परिकल्पनाएँ उत्पन्न करना, शोध पत्र लिखना आदि।
- चिकित्सा: GPT-4.1 का उपयोग चिकित्सा में सहायता के लिए किया जा सकता है, जैसे कि बीमारियों का निदान करना, उपचार योजनाएँ विकसित करना, स्वास्थ्य सलाह प्रदान करना आदि।
GPT-4.1 तकनीक के निरंतर विकास के साथ, वास्तविक अनुप्रयोगों में इसकी क्षमता और भी अधिक होगी।
GPT-4.1 मिनी और नैनो: अधिक हल्के विकल्प
फ्लैगशिप मॉडल GPT-4.1 के अलावा, OpenAI ने GPT-4.1 मिनी और GPT-4.1 नैनो दो और हल्के मॉडल भी लॉन्च किए हैं। ये दोनों मॉडल कुछ प्रदर्शन बनाए रखते हुए कंप्यूटिंग लागत और विलंबता को कम करते हैं, जिससे वे कुछ संसाधन-बाधित अनुप्रयोग परिदृश्यों के लिए अधिक उपयुक्त हो जाते हैं।
GPT-4.1 मिनी: प्रदर्शन और दक्षता का संतुलन
GPT-4.1 मिनी एक छोटा आकार का मॉडल है जो GPT-4o के बराबर प्रदर्शन बनाए रखते हुए लगभग 50% तक विलंबता को कम करता है। यह GPT-4.1 मिनी को कुछ ऐसे अनुप्रयोग परिदृश्यों के लिए बहुत उपयुक्त बनाता है जिनके लिए त्वरित प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है, जैसे कि रीयल-टाइम अनुवाद, वाक् पहचान आदि।
छोटे आकार के बावजूद, GPT-4.1 मिनी अभी भी एकल संकेत में उपयोग किए जाने वाले समान 1 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो का समर्थन करता है। यह GPT-4.1 मिनी को बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने और विभिन्न कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करने में सक्षम बनाता है।
GPT-4.1 नैनो: तेज प्रतिक्रिया के लिए एक उपकरण
GPT-4.1 नैनो OpenAI द्वारा लॉन्च किया गया पहला नैनो-स्तरीय LLM है। नैनो-स्तरीय OpenAI के LLM के मिनी स्तर से भी छोटा और अधिक लागत प्रभावी है। यह GPT-4.1 नैनो को कुछ ऐसे अनुप्रयोग परिदृश्यों के लिए बहुत उपयुक्त बनाता है जिनके लिए अत्यंत तेज़ प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है, जैसे कि ऑटो-कंप्लीट सुझाव, सामग्री वर्गीकरण आदि।
सबसे छोटे आकार के बावजूद, GPT-4.1 नैनो अभी भी अपने बड़े समकक्षों के 1 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो को बनाए रखता है। यह GPT-4.1 नैनो को बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने और विभिन्न कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करने में सक्षम बनाता है।
संक्षेप में, GPT-4.1 मिनी और GPT-4.1 नैनो दो और हल्के विकल्प हैं, जो कुछ प्रदर्शन बनाए रखते हुए कंप्यूटिंग लागत और विलंबता को कम करते हैं, जिससे वे कुछ संसाधन-बाधित अनुप्रयोग परिदृश्यों के लिए अधिक उपयुक्त हो जाते हैं।
GPT-4.1 की मूल्य निर्धारण रणनीति
OpenAI ने विभिन्न उपयोगकर्ताओं की जरूरतों को पूरा करने के लिए GPT-4.1 श्रृंखला के मॉडलों के लिए अलग-अलग मूल्य निर्धारण रणनीतियों को अपनाया है।
- GPT-4.1: प्रति मिलियन इनपुट टोकन $2, प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $8।
- GPT-4.1 मिनी: प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.40, प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $1.60।
- GPT-4.1 नैनो: प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.10, प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $0.40।
मूल्य निर्धारण रणनीति से यह देखा जा सकता है कि GPT-4.1 एक प्रीमियम उत्पाद है, जो उन अनुप्रयोग परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है जिनके लिए उच्च प्रदर्शन और उच्च गुणवत्ता की आवश्यकता होती है। GPT-4.1 मिनी और GPT-4.1 नैनो अधिक किफायती हैं, जो कुछ संसाधन-बाधित अनुप्रयोग परिदृश्यों के लिए उपयुक्त हैं।
निष्कर्ष
GPT-4.1 OpenAI द्वारा लॉन्च की गई नवीनतम जनरल-परपस मॉडल श्रृंखला है, जिसमें GPT-4.1, GPT-4.1 मिनी और GPT-4.1 नैनो तीन मॉडल शामिल हैं। GPT-4.1 को प्रदर्शन, मल्टीमॉडल क्षमताओं और निर्देश पालन क्षमताओं के मामले में अनुकूलित किया गया है, जिससे यह विभिन्न अनुप्रयोग परिदृश्यों में बड़ी क्षमता रखता है। GPT-4.1 मिनी और GPT-4.1 नैनो हल्के हैं, जो कुछ संसाधन-बाधित अनुप्रयोग परिदृश्यों के लिए उपयुक्त हैं।
GPT-4.1 तकनीक के निरंतर विकास के साथ, वास्तविक अनुप्रयोगों में इसकी क्षमता और भी अधिक होगी। हम उम्मीद करते हैं कि GPT-4.1 भविष्य में हमें और अधिक आश्चर्य देगा।