Model GPT-4.1 OpenAI: Lompatan dalam Coding & Kinerja

OpenAI baru-baru ini memperkenalkan trio model baru yang dapat diakses melalui API mereka: GPT-4.1, GPT-4.1 mini, dan GPT-4.1 nano. Model-model ini mewakili kemajuan signifikan dibandingkan pendahulunya, GPT-4o dan GPT-4o mini, dengan menunjukkan peningkatan substansial dalam kemampuan coding dan mengikuti instruksi. Selain itu, mereka menawarkan jendela konteks yang diperluas, mampu menangani hingga 1 juta token, dan menunjukkan kemahiran yang ditingkatkan dalam memanfaatkan konteks yang diperluas ini melalui pemahaman konteks panjang yang ditingkatkan. Khususnya, model-model ini menampilkan basis pengetahuan yang diperbarui, menggabungkan informasi hingga Juni 2024. Artikel ini membahas secara spesifik model-model ini, memeriksa tolok ukur kinerja, struktur harga, dan implikasinya bagi para pengembang.

Memperkenalkan GPT-4.1: Merevolusi Coding dalam Model Baru OpenAI

Model GPT-4.1 memperkenalkan perubahan paradigma di beberapa area utama, khususnya unggul dalam pengkodean, mengikuti instruksi, dan penanganan konteks panjang. Arsitekturnya dirancang untuk mengatasi masalah kompleks dengan lebih efisien dan akurat, menjadikannya sebagai model terkemuka dalam berbagai aplikasi.

Tolok Ukur Kinerja

  • Coding: GPT-4.1 mencapai skor 54,6% pada tolok ukur SWE-bench Verified, menandai peningkatan substansial sebesar 21,4% dibandingkan dengan GPT-4o dan 26,6% dibandingkan dengan GPT-4. Pencapaian ini menggarisbawahi kemampuannya yang unggul dalam menangani tugas pengkodean, memposisikannya sebagai pemimpin industri.
  • Mengikuti Instruksi: Pada tolok ukur Scale’s MultiChallenge, GPT-4.1 mencapai skor 38,3%, meningkat 10,5% dibandingkan dengan GPT-4o. Peningkatan ini menyoroti kemampuannya yang ditingkatkan untuk memahami dan menjalankan instruksi yang kompleks, menjadikannya lebih andal untuk aplikasi yang rumit.
  • Konteks Panjang: Dalam tolok ukur Video-MME, yang menilai pemahaman konteks panjang multimodal, GPT-4.1 menetapkan hasil state-of-the-art baru dengan skor 72,0% dalam kategori panjang, tanpa teks terjemahan, melampaui GPT-4o sebesar 6,7%. Hal ini menunjukkan kemampuannya untuk memproses dan memahami aliran data yang luas dan beragam.

Meskipun tolok ukur menawarkan wawasan kuantitatif, OpenAI menekankan bahwa model-model ini dikembangkan dengan penekanan yang kuat pada aplikasi dunia nyata. Fokus strategis ini, dikombinasikan dengan kolaborasi erat dengan komunitas pengembang, telah memungkinkan OpenAI untuk menyempurnakan model untuk tugas-tugas yang paling relevan dan berharga bagi pengguna.

Kegunaan Dunia Nyata

Model GPT-4.1 telah dioptimalkan untuk memberikan kinerja luar biasa dengan biaya yang lebih rendah, yang merupakan kemajuan signifikan di seluruh kurva latensi. Hal ini tidak hanya membuat AI lebih mudah diakses, tetapi juga mendorong inovasi di berbagai aplikasi. Bagi para pengembang, ini berarti menciptakan solusi yang lebih efisien dan hemat biaya tanpa mengorbankan kinerja.

GPT-4.1 Mini: Lompatan Signifikan dalam Kinerja Model Kecil

GPT-4.1 mini memperkenalkan lompatan signifikan dalam kinerja model kecil. Model ini melampaui GPT-4o dalam berbagai tolok ukur, mencapai hasil yang lebih cepat dengan biaya yang lebih rendah, menjadikannya pilihan yang menarik bagi pengembang yang mengutamakan efisiensi.

Atribut utama GPT-4.1 mini meliputi:

  • Pengurangan latensi hampir separuhnya dibandingkan dengan generasi sebelumnya.
  • Pengurangan biaya sebesar 83%.

Peningkatan ini menjadikan GPT-4.1 mini sebagai solusi ideal untuk aplikasi yang menuntut respons cepat tanpa mengorbankan akurasi. Perpaduan antara kinerja dan efisiensi mengisi celah penting dalam spektrum model AI yang tersedia.

GPT-4.1 Nano: Model Tercepat dan Paling Terjangkau yang Tersedia

GPT-4.1 nano menonjol sebagai model tercepat dan paling terjangkau dalam keluarga GPT-4.1. Model ini sangat cocok untuk aktivitas latensi rendah seperti klasifikasi atau autocompletion, di mana pemrosesan cepat sangat penting.

Fitur utama GPT-4.1 nano meliputi:

  • Waktu pemrosesan tercepat di antara model GPT-4.1.
  • Struktur harga terendah.
  • Jendela konteks 1 juta token.

Kombinasi ini menjadikan GPT-4.1 nano sebagai pembangkit tenaga listrik untuk aplikasi yang membutuhkan pemrosesan data yang cepat, menawarkan solusi hemat biaya untuk tugas bervolume tinggi.

Metrik Kinerja

  • MMLU: 80,1%
  • GPQA: 50,3%
  • Coding poliglota Aider: 9,8%

Tolok ukur ini menunjukkan kemahiran GPT-4.1 nano dalam berbagai tugas, menyoroti kemampuan seimbangnya di seluruh pemahaman bahasa, menjawab pertanyaan, dan pengkodean.

Peningkatan Keandalan dan Pemahaman Konteks Panjang

Model GPT-4.1 memberikan keandalan yang ditingkatkan dan pemahaman konteks panjang yang komprehensif, menjadikannya sangat cocok untuk memberdayakan agen yang dapat secara mandiri melakukan tugas atas nama pengguna. Penguji awal telah mencatat bahwa GPT-4.1 dapat menunjukkan interpretasi perintah yang lebih literal, yang menunjukkan perlunya instruksi yang eksplisit dan spesifik. Ketepatan ini memungkinkan model untuk menjalankan instruksi dengan cermat, menjamin respons yang dimaksudkan.

Implikasi untuk Pratinjau GPT-4.5

Pratinjau GPT-4.5 dihentikan pada 14 Juli 2024, karena GPT-4.1 menawarkan kinerja yang ditingkatkan dengan biaya dan latensi yang lebih rendah. OpenAI berencana untuk mempertahankan kreativitas, kualitas penulisan, humor, dan nuansa yang dinikmati di GPT-4.5 dalam rilis model di masa mendatang.

Peningkatan Utama dalam GPT-4.1

GPT-4.1 menunjukkan peningkatan substansial di seluruh pengkodean, mengikuti instruksi, dan memproses konteks panjang. Kinerja yang unggul dalam berbagai bidang penting:

  • Tugas Pengkodean: Secara agentik memecahkan tugas pengkodean, menghasilkan diferensial kode yang andal, dan unggul dalam pengkodean frontend.
  • Mengikuti Instruksi: Kemampuan yang ditingkatkan dalam mematuhi format yang ditentukan, menangani instruksi multi-putaran, dan mengurangi kepercayaan diri yang tidak beralasan dalam respons.
  • Pemrosesan Konteks Panjang: Secara efisien mengambil dan memproses informasi dari input hingga 1 juta token.

Peningkatan ini menjadikan GPT-4.1 sebagai alat yang tak ternilai bagi pengembang yang bekerja di berbagai bidang, karena memberikan presisi, ketergantungan, dan efisiensi. Ini juga dibangun untuk memecahkan tantangan rekayasa yang paling sulit, memastikan bahwa pengguna mendapatkan hasil terbaik di semua aplikasi.

Kemampuan Visi dan Multimodal

Keluarga GPT-4.1 sangat baik dalam memahami citra dan memproses video tanpa teks terjemahan, sehingga cocok untuk aplikasi multimodal.

Aksesibilitas dan Harga

Model seri GPT-4.1 secara luas dapat diakses oleh semua pengembang, dengan peningkatan efisiensi mereka menghasilkan harga yang lebih rendah.

  • Harga GPT-4.1:
    • Input: $2,00
    • Input yang Di-cache: $0,50
    • Output: $8,00
    • Harga Campuran: $1,84
  • Harga GPT-4.1 Mini:
    • Input: $0,40
    • Input yang Di-cache: $0,10
    • Output: $1,60
    • Harga Campuran: $0,42
  • Harga GPT-4.1 Nano:
    • Input: $0,10
    • Input yang Di-cache: $0,025
    • Output: $0,40
    • Harga Campuran: $0,12

Aplikasi GPT-4.1 dalam Tugas Pengkodean

GPT-4.1 dirancang untuk mengatasi sejumlah area penting dalam pengkodean. Ini terdiri dari secara agentik memecahkan masalah pengkodean, diferensial kode, dan pengkodean frontend.

  • Pengkodean Agentik: GPT-4.1 menawarkan kemampuan pengkodean agentik yang ditingkatkan, yang berarti ia dapat secara mandiri memecahkan tugas pengkodean yang kompleks. Hal ini memungkinkannya untuk mengelola proyek besar dan mengatasi masalah tanpa intervensi manusia yang konsisten.
  • Diferensial Kode yang Andal: Dengan bantuan GPT-4.1, menghasilkan diferensial kode yang andal itu sederhana. Hal ini memastikan bahwa modifikasi pada basis kode akurat, yang menurunkan kemungkinan kesalahan dan menyederhanakan prosedur kontrol versi.
  • Pengkodean Frontend: GPT-4.1 sangat bagus dalam pengkodean frontend, membuat tugas seperti menghasilkan antarmuka pengguna lebih efektif. Efektivitasnya yang unggul di bidang ini mempercepat proses pengembangan web dan menghasilkan tata letak yang ramah pengguna dan estetis.

Keunggulan Mengikuti Instruksi

GPT-4.1 meningkatkan dalam mengikuti instruksi dengan menyempurnakan pemformatan, mengelola instruksi multi-putaran, dan mengurangi rasa percaya diri yang berlebihan.

  • Peningkatan Kepatuhan Format: GPT-4.1 lebih baik dalam mematuhi format yang diperlukan, yang mendorong keseragaman di seluruh output. Hal ini meningkatkan konsistensi dan ketergantungan informasi yang dihasilkannya.
  • Instruksi Multi-Putaran: Ia dengan terampil mengelola instruksi multi-putaran dan secara akurat memahami dan melaksanakan permintaan yang membutuhkan beberapa langkah interaksi. Ini sangat diperlukan untuk aplikasi interaktif yang membutuhkan wacana yang canggih.
  • Pengurangan Kepercayaan Diri Berlebihan: Salah satu peningkatan signifikan adalah peningkatan manajemen kepercayaan diri berlebihannya, ketika sebuah model memberikan respons yang terlalu positif tentang informasi yang tidak pasti. Dengan peningkatan ini, kepercayaan diri GPT-4.1 selaras lebih dekat dengan fakta, yang mencegah data yang tidak akurat atau menyesatkan tersebar.

GPT-4.1 untuk Pemrosesan Konteks Panjang

GPT-4.1 mengoptimalkan manajemen konteks panjang dengan secara efektif memperoleh dari input hingga 1 juta token, yang sangat meningkatkan kapasitasnya untuk mengelola sejumlah besar data.

  • Pengambilan Efisien: GPT-4.1 menjamin bahwa informasi dapat diperoleh dengan cepat dan andal dari dataset yang ekstensif dengan secara efektif mengambilnya dari hingga 1 juta token. Ini sangat membantu dalam aplikasi yang padat konteks seperti peringkasan dan analisis teks.
  • Peningkatan Pemrosesan: GPT-4.1 menggunakan mekanisme inovatif yang mempromosikan kinerja dan akurasi pemrosesan sambil mengelola jendela konteks yang signifikan tersebut. Algoritmenya yang canggih memungkinkannya untuk mengelola dan menginterpretasikan konteks dengan baik, menghasilkan wawasan yang sesuai dan kaya konteks.

Merevolusi AI dengan GPT-4.1

GPT-4.1 menandakan kemajuan besar dalam domain AI terapan, secara efektif mengatasi kebutuhan aktual pengembang dalam mengelola konteks dan pengkodean. Kemajuan ini dimaksudkan untuk mempromosikan kreativitas pengembang dengan memungkinkan mereka untuk menciptakan sistem AI yang semakin canggih dan efisien.

Komitmen OpenAI terhadap inovasi dan kerja sama menjamin bahwa model-modelnya terus berkembang untuk memenuhi tuntutan sektor teknologi yang berubah. Seri GPT-4.1 mendorong pengembang untuk menggunakan teknologi ini dengan cara yang baru dengan memberikan akurasi, efisiensi, dan pengeluaran yang lebih rendah.

Kesimpulannya, seri GPT-4.1 mewakili kemajuan substansial dalam bidang kecerdasan buatan, memberikan peningkatan kegunaan dan aksesibilitas bagi pengembang. Model-model ini siap untuk memicu inovasi di bidang AI berkat kinerja yang ditingkatkan, biaya yang lebih rendah, dan jendela konteks yang luas. Komunitas pengembang sangat menantikan rilis aplikasi baru dan novel berdasarkan seri GPT-4.1, dan kemungkinannya tidak terbatas.