OpenAIは最近、APIを通じてアクセス可能な3つの新しいモデル、GPT-4.1、GPT-4.1 mini、およびGPT-4.1 nanoを発表しました。これらのモデルは、前身であるGPT-4oおよびGPT-4o miniよりも大幅に進歩しており、コーディング能力と指示遂行において大きな改善を示しています。さらに、最大100万トークンを処理できる拡張されたコンテキストウィンドウを備え、長期コンテキストの理解を改善することで、この拡張されたコンテキストを活用する能力が向上しています。特に、これらのモデルは、2024年6月までの情報を含む更新された知識ベースを備えています。この記事では、これらのモデルの仕様、パフォーマンスベンチマーク、価格構造、および開発者への影響について詳しく説明します。
GPT-4.1の紹介：OpenAIの新しいモデルにおけるコーディングの革命
GPT-4.1モデルは、いくつかの重要な分野でパラダイムシフトをもたらし、特にコーディング、指示遂行、および長期コンテキスト処理に優れています。そのアーキテクチャは、複雑な問題をより効率的かつ正確に解決するように設計されており、さまざまなアプリケーションにおける主要なモデルとしての地位を確立しています。
パフォーマンスベンチマーク
- コーディング： GPT-4.1は、SWE-bench Verifiedベンチマークで54.6％のスコアを達成し、GPT-4oと比較して21.4％、GPT-4と比較して26.6％の大幅な改善を示しています。この成果は、コーディングタスクを処理する優れた能力を強調し、業界のリーダーとしての地位を確立しています。
- 指示遂行： ScaleのMultiChallengeベンチマークでは、GPT-4.1は38.3％のスコアを達成し、GPT-4oよりも10.5％増加しています。この改善は、複雑な指示を理解し実行する能力が向上していることを強調し、複雑なアプリケーションにおいてより信頼性が高くなっています。
- 長期コンテキスト： マルチモーダル長期コンテキストの理解を評価するVideo-MMEベンチマークでは、GPT-4.1は、字幕なしの長いカテゴリで72.0％のスコアで新たな最先端の結果を達成し、GPT-4oを6.7％上回っています。これは、広範で多様なデータストリームを処理および理解する能力を示しています。
ベンチマークは定量的な洞察を提供しますが、OpenAIはこれらのモデルが実際のアプリケーションに重点を置いて開発されたことを強調しています。この戦略的な焦点は、開発者コミュニティとの緊密な協力と相まって、OpenAIがユーザーにとって最も関連性が高く価値のあるタスクのためにモデルを洗練することを可能にしました。
実際のユーティリティ
GPT-4.1モデルは、コストを削減しながら優れたパフォーマンスを提供するように最適化されており、レイテンシ曲線全体で大幅な進歩を示しています。これにより、AIへのアクセスが容易になるだけでなく、幅広いアプリケーションにわたってイノベーションが促進されます。開発者にとって、これはパフォーマンスを犠牲にすることなく、より効率的で費用対効果の高いソリューションを作成できることを意味します。
GPT-4.1 Mini：小型モデルのパフォーマンスにおける大きな飛躍
GPT-4.1 miniは、小型モデルのパフォーマンスにおける大きな飛躍をもたらします。このモデルは、多数のベンチマークでGPT-4oを上回り、より高速な結果をより低いコストで実現し、効率を目指す開発者にとって魅力的な選択肢となっています。
GPT-4.1 miniの主な属性は次のとおりです。
- 前の世代と比較してレイテンシがほぼ半分に短縮。
- コストが83％削減。
これらの改善により、GPT-4.1 miniは、精度を損なうことなく迅速な応答を必要とするアプリケーションに最適なソリューションとなります。そのパフォーマンスと効率の組み合わせは、利用可能なAIモデルのスペクトルにおける重要なギャップを埋めます。
GPT-4.1 Nano：利用可能な最速かつ最も手頃な価格のモデル
GPT-4.1 nanoは、GPT-4.1ファミリーの中で最速かつ最も手頃な価格のモデルとして際立っています。このモデルは、分類やオートコンプリートなど、迅速な処理が不可欠な低レイテンシのアクティビティに特に適しています。
GPT-4.1 nanoの主な機能は次のとおりです。
- GPT-4.1モデルの中で最速の処理時間。
- 最も低い価格構造。
- 100万トークンのコンテキストウィンドウ。
この組み合わせにより、GPT-4.1 nanoは、迅速なデータ処理を必要とするアプリケーションにとって強力な製品となり、大量のタスクに費用対効果の高いソリューションを提供します。
パフォーマンス指標
- MMLU：80.1％
- GPQA：50.3％
- Aider polyglotコーディング：9.8％
これらのベンチマークは、GPT-4.1 nanoがさまざまなタスクにおいて習熟度を示し、言語理解、質問応答、およびコーディング全体にわたるバランスの取れた能力を強調しています。
信頼性の向上と長期コンテキストの理解
GPT-4.1モデルは、信頼性の向上と包括的な長期コンテキストの理解を提供し、ユーザーの代わりにタスクを独立して実行できるエージェントを強化するのに適しています。初期のテスターは、GPT-4.1がプロンプトをより文字通りに解釈する可能性があることに注意しており、明示的で具体的な指示が必要になることを示唆しています。この精度により、モデルは指示を細心の注意を払って実行し、意図した応答を保証します。
GPT-4.5 Previewの影響
GPT-4.5 Previewは、GPT-4.1がより低いコストとレイテンシで改善されたパフォーマンスを提供するため、2024年7月14日に廃止されました。OpenAIは、将来のモデルリリースでGPT-4.5で楽しまれていた創造性、文章の質、ユーモア、およびニュアンスを維持する予定です。
GPT-4.1の主な改善点
GPT-4.1は、コーディング、指示に従うこと、および長期コンテキストの処理において大幅な改善を示しています。さまざまな重要な分野で非常に優れたパフォーマンスを発揮します。
- コーディングタスク： エージェントとしてコーディングタスクを解決し、信頼性の高いコード差分を生成し、フロントエンドコーディングに優れています。
- 指示遂行： 指定された形式に従い、複数ターンの指示を処理し、応答における不当な過信を軽減する能力が向上しました。
- 長期コンテキスト処理： 最大100万トークンの入力から情報を効率的に取得および処理します。
これらの改善により、GPT-4.1は、多様な分野で働く開発者にとって非常に貴重なツールとなり、精度、信頼性、および効率性を提供します。また、最も困難なエンジニアリング上の課題を解決するように構築されており、ユーザーがすべてのアプリケーションで最良の結果を得られるようにします。
ビジョンとマルチモーダル機能
GPT-4.1ファミリーは、画像を理解し、字幕なしでビデオを処理するのに優れており、マルチモーダルアプリケーションに適しています。
アクセシビリティと価格設定
GPT-4.1シリーズモデルは、すべての開発者が広くアクセスでき、効率のアップグレードにより価格が低くなっています。
- GPT-4.1の価格設定：
- 入力：$2.00
- キャッシュされた入力：$0.50
- 出力：$8.00
- ブレンドされた価格設定：$1.84
- GPT-4.1 Miniの価格設定：
- 入力：$0.40
- キャッシュされた入力：$0.10
- 出力：$1.60
- ブレンドされた価格設定：$0.42
- GPT-4.1 Nanoの価格設定：
- 入力：$0.10
- キャッシュされた入力：$0.025
- 出力：$0.40
- ブレンドされた価格設定：$0.12
コーディングタスクにおけるGPT-4.1のアプリケーション
GPT-4.1は、コーディングにおけるいくつかの重要な領域に対処するように設計されています。これらは、エージェントによるコーディング問題の解決、コード差分、およびフロントエンドコーディングで構成されています。
- エージェントコーディング： GPT-4.1は、エージェントによるコーディング機能を改善しており、複雑なコーディングタスクを独立して解決できることを意味します。これにより、大規模なプロジェクトを管理し、一貫した人間の介入なしに問題に対処できます。
- 信頼性の高いコード差分： GPT-4.1の助けを借りて、信頼性の高いコード差分の作成は簡単です。これにより、コードベースへの変更が正確であることが保証され、エラーの可能性が低くなり、バージョン管理の手順が合理化されます。
- フロントエンドコーディング： GPT-4.1はフロントエンドコーディングに非常に優れており、ユーザーインターフェイスの作成などのタスクをより効果的にします。この分野での優れた有効性により、Web開発プロセスが高速化され、ユーザーフレンドリーで見た目にも魅力的なレイアウトが生成されます。
指示遂行の卓越性
GPT-4.1は、フォーマットを改善し、複数ターンの指示を管理し、過信を軽減することで、指示に従うことを改善します。
- フォーマット準拠の改善： GPT-4.1は、必要なフォーマットへの準拠が向上しており、すべての出力で均一性が促進されます。これにより、生成される情報の一貫性と信頼性が向上します。
- 複数ターンの指示： 複数ターンの指示を巧みに管理し、複数の対話ステップを必要とする要求を正確に理解して実行します。これは、洗練された談話が必要なインタラクティブなアプリケーションに不可欠です。
- 過信の軽減： 大きな改善点の1つは、過信の管理の強化です。モデルが不確実な情報について過度に肯定的な応答を提供する場合は、そうです。この改善により、GPT-4.1の信頼度は事実とより密接に一致し、不正確または誤解を招くデータが拡散するのを防ぎます。
長期コンテキスト処理のためのGPT-4.1
GPT-4.1は、最大100万トークンの入力から効果的に取得することで長期コンテキスト管理を最適化し、大量のデータを管理する能力を大幅に向上させます。
- 効率的な検索： GPT-4.1は、最大100万トークンから効果的に取得することで、広範なデータセットから情報を迅速かつ確実に取得できることを保証します。これは、テキストの要約や分析などのコンテキスト集約型のアプリケーションで特に役立ちます。
- 処理の強化： GPT-4.1は、そのような重要なコンテキストウィンドウを管理しながら、処理のパフォーマンスと精度を向上させる革新的なメカニズムを採用しています。その洗練されたアルゴリズムにより、コンテキストを適切に管理および解釈し、適切なコンテキスト的に豊富な洞察を得ることができます。
GPT-4.1によるAIの革命
GPT-4.1は、コンテキストとコーディングの管理における開発者の実際のニーズに効果的に対処し、応用AIの分野で大きな進歩を意味します。この進歩は、開発者がこれまで以上に高度で効率的なAIシステムを作成できるようにすることで、開発者の創造性を促進することを目的としています。
OpenAIのイノベーションと協力への取り組みは、モデルがテクノロジーセクターの進化する需要を満たすために拡大し続けることを保証します。 GPT-4.1シリーズは、精度、効率の向上、および費用の削減を提供することにより、開発者がこれらのテクノロジーを斬新な方法で使用することを奨励します。
結論として、GPT-4.1シリーズは、人工知能の分野における大きな進歩を表しており、開発者の使いやすさとアクセシビリティを向上させています。これらのモデルは、パフォーマンスの向上、コストの削減、および広大なコンテキストウィンドウのおかげで、AI分野のイノベーションをトリガーする準備ができています。開発者コミュニティは、GPT-4.1シリーズに基づく新しい斬新なアプリのリリースを心待ちにしており、その可能性は無限大です。