OpenAI가 최근 API를 통해 접근할 수 있는 새로운 모델 트리오인 GPT-4.1, GPT-4.1 mini, GPT-4.1 nano를 공개했습니다. 이 모델들은 이전 모델인 GPT-4o 및 GPT-4o mini에 비해 코딩 능력과 지시 따르기에서 상당한 개선을 보여주는 중요한 발전을 나타냅니다. 또한 최대 100만 토큰을 처리할 수 있는 확장된 컨텍스트 창을 자랑하며 개선된 장문 컨텍스트 이해를 통해 확장된 컨텍스트를 활용하는 데 향상된 능숙함을 보여줍니다. 특히 이 모델들은 2024년 6월까지의 정보를 포함하는 업데이트된 지식 기반을 특징으로 합니다. 이 기사에서는 이러한 모델의 구체적인 사항을 자세히 살펴보고 성능 벤치마크, 가격 구조 및 개발자에게 미치는 영향을 살펴봅니다.
GPT-4.1 소개: OpenAI의 새로운 모델에서 코딩 혁신
GPT-4.1 모델은 여러 주요 영역에서 패러다임 변화를 도입하여 특히 코딩, 지시 따르기 및 장문 컨텍스트 처리에서 뛰어납니다. 아키텍처는 복잡한 문제를 보다 효율적이고 정확하게 해결하도록 설계되어 다양한 애플리케이션에서 선도적인 모델로 자리매김했습니다.
성능 벤치마크
- 코딩: GPT-4.1은 SWE-bench Verified 벤치마크에서 54.6%의 점수를 달성하여 GPT-4o에 비해 21.4%, GPT-4에 비해 26.6% 크게 향상되었습니다. 이 성과는 코딩 작업을 처리하는 데 있어 뛰어난 능력을 강조하며 업계 리더로 자리매김합니다.
- 지시 따르기: Scale의 MultiChallenge 벤치마크에서 GPT-4.1은 GPT-4o보다 10.5% 증가한 38.3%의 점수를 달성했습니다. 이러한 개선은 복잡한 지시를 이해하고 실행하는 향상된 능력을 강조하여 복잡한 애플리케이션에 더욱 안정적으로 사용할 수 있도록 합니다.
- 장문 컨텍스트: 멀티모달 장문 컨텍스트 이해를 평가하는 Video-MME 벤치마크에서 GPT-4.1은 긴 자막 없음 카테고리에서 72.0%의 점수로 새로운 최고 수준의 결과를 설정하여 GPT-4o를 6.7% 능가합니다. 이는 광범위하고 다양한 데이터 스트림을 처리하고 이해하는 기능을 보여줍니다.
벤치마크는 정량적 통찰력을 제공하지만 OpenAI는 이러한 모델이 실제 애플리케이션에 중점을 두고 개발되었다는 점을 강조합니다. 이러한 전략적 집중과 개발자 커뮤니티와의 긴밀한 협력을 통해 OpenAI는 사용자에게 가장 관련성이 높고 가치 있는 작업에 맞게 모델을 개선할 수 있었습니다.
실제 유용성
GPT-4.1 모델은 감소된 비용으로 뛰어난 성능을 제공하도록 최적화되어 전체 대기 시간 곡선에서 상당한 발전을 나타냅니다. 이는 AI를 더욱 접근하기 쉽도록 할 뿐만 아니라 광범위한 애플리케이션에서 혁신을 촉진합니다. 개발자에게 이는 성능 저하 없이 보다 효율적이고 비용 효율적인 솔루션을 만들 수 있음을 의미합니다.
GPT-4.1 Mini: 소형 모델 성능의 상당한 도약
GPT-4.1 mini는 소형 모델 성능의 상당한 도약을 소개합니다. 이 모델은 수많은 벤치마크에서 GPT-4o를 능가하여 더 빠른 결과를 더 저렴한 비용으로 달성하여 효율성을 목표로 하는 개발자에게 매력적인 선택입니다.
GPT-4.1 mini의 주요 속성은 다음과 같습니다:
- 이전 세대에 비해 대기 시간 감소 거의 절반.
- 비용 절감 83%.
이러한 개선으로 GPT-4.1 mini는 정확성을 손상시키지 않고 빠른 응답을 요구하는 애플리케이션에 이상적인 솔루션이 되었습니다. 성능과 효율성의 조화는 사용 가능한 AI 모델 스펙트럼에서 중요한 격차를 채워줍니다.
GPT-4.1 Nano: 사용 가능한 가장 빠르고 저렴한 모델
GPT-4.1 nano는 GPT-4.1 제품군에서 가장 빠르고 저렴한 모델로 돋보입니다. 이 모델은 빠른 처리가 필수적인 분류 또는 자동 완성과 같은 짧은 대기 시간 활동에 특히 적합합니다.
GPT-4.1 nano의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- GPT-4.1 모델 중 가장 빠른 처리 시간.
- 가장 낮은 가격 구조.
- 100만 토큰 컨텍스트 창.
이러한 조합은 GPT-4.1 nano를 고속 데이터 처리가 필요한 애플리케이션을 위한 강력한 도구로 만들어 대량 작업에 대한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.
성능 지표
- MMLU: 80.1%
- GPQA: 50.3%
- Aider polyglot 코딩: 9.8%
이러한 벤치마크는 다양한 작업에서 GPT-4.1 nano의 숙련도를 보여주며 언어 이해, 질문 응답 및 코딩 전반에 걸쳐 균형 잡힌 기능을 강조합니다.
향상된 안정성 및 장문 컨텍스트 이해
GPT-4.1 모델은 향상된 안정성과 포괄적인 장문 컨텍스트 이해를 제공하여 사용자를 대신하여 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 에이전트에 적합합니다. 초기 테스터는 GPT-4.1이 프롬프트에 대한 보다 문자 그대로의 해석을 나타낼 수 있다고 언급했으며 이는 명시적이고 구체적인 지침이 필요함을 시사합니다. 이러한 정밀도를 통해 모델은 지침을 꼼꼼하게 실행하여 의도된 응답을 보장합니다.
GPT-4.5 미리 보기에 대한 영향
GPT-4.5 미리 보기는 GPT-4.1이 더 낮은 비용과 대기 시간으로 향상된 성능을 제공하므로 2024년 7월 14일에 더 이상 사용되지 않았습니다. OpenAI는 향후 모델 릴리스에서 GPT-4.5에서 즐겼던 창의성, 글쓰기 품질, 유머 및 뉘앙스를 유지할 계획입니다.
GPT-4.1의 주요 개선 사항
GPT-4.1은 코딩, 지시 따르기 및 장문 컨텍스트 처리 전반에 걸쳐 상당한 개선을 보여줍니다. 다양한 중요한 영역에서 뛰어난 성능을 발휘합니다:
- 코딩 작업: 에이전트적으로 코딩 작업을 해결하고, 신뢰할 수 있는 코드 차이를 생성하고, 프런트엔드 코딩에 뛰어납니다.
- 지시 따르기: 지정된 형식을 준수하고, 다중 턴 지시를 처리하고, 응답에서 부당한 과신을 줄이는 데 향상된 능력.
- 장문 컨텍스트 처리: 최대 100만 토큰의 입력에서 정보를 효율적으로 검색하고 처리합니다.
이러한 개선으로 GPT-4.1은 다양한 분야에서 일하는 개발자에게 귀중한 도구로 정밀성, 신뢰성 및 효율성을 제공합니다. 또한 가장 어려운 엔지니어링 문제를 해결하도록 구축되어 사용자가 모든 애플리케이션에서 최상의 결과를 얻을 수 있도록 보장합니다.
비전 및 멀티모달 기능
GPT-4.1 제품군은 이미지를 이해하고 자막 없이 비디오를 처리하는 데 훌륭하여 멀티모달 애플리케이션에 적합합니다.
접근성 및 가격
GPT-4.1 시리즈 모델은 모든 개발자가 널리 사용할 수 있으며 효율성 업그레이드로 인해 가격이 저렴합니다.
- GPT-4.1 가격:
- 입력: $2.00
- 캐시된 입력: $0.50
- 출력: $8.00
- 혼합 가격: $1.84
- GPT-4.1 Mini 가격:
- 입력: $0.40
- 캐시된 입력: $0.10
- 출력: $1.60
- 혼합 가격: $0.42
- GPT-4.1 Nano 가격:
- 입력: $0.10
- 캐시된 입력: $0.025
- 출력: $0.40
- 혼합 가격: $0.12
코딩 작업에서 GPT-4.1의 응용
GPT-4.1은 코딩에서 수많은 중요한 영역을 해결하도록 설계되었습니다. 여기에는 에이전트적으로 코딩 문제 해결, 코드 차별화 및 프런트 엔드 코딩이 포함됩니다.
- 에이전트 코딩: GPT-4.1은 향상된 에이전트 코딩 기능을 제공합니다. 즉, 복잡한 코딩 작업을 독립적으로 해결할 수 있습니다. 이를 통해 큰 프로젝트를 관리하고 일관된 인간 개입 없이 문제를 해결할 수 있습니다.
- 신뢰할 수 있는 코드 차별화: GPT-4.1의 도움으로 신뢰할 수 있는 코드 차별화를 생성하는 것이 간단합니다. 이를 통해 코드베이스 수정이 정확하고 오류 가능성을 줄이며 버전 제어 절차를 간소화할 수 있습니다.
- 프런트 엔드 코딩: GPT-4.1은 프런트 엔드 코딩에 매우 뛰어나 사용자 인터페이스 생성과 같은 작업을 보다 효과적으로 만듭니다. 이 영역에서 뛰어난 효과는 웹 개발 프로세스 속도를 높이고 사용자 친화적이고 미적으로 만족스러운 레이아웃을 생성합니다.
지시 따르기 우수성
GPT-4.1은 형식 개선, 다중 턴 지시 관리 및 과신 감소를 통해 지시 따르기를 개선합니다.
- 향상된 형식 준수: GPT-4.1은 필수 형식을 준수하는 데 더 능숙하여 모든 출력에서 일관성을 장려합니다. 이를 통해 생성되는 정보의 일관성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
- 다중 턴 지시: 다중 턴 지시를 능숙하게 관리하고 여러 상호 작용 단계가 필요한 요청을 정확하게 이해하고 수행합니다. 이는 정교한 담론이 필요한 대화형 애플리케이션에 필수적입니다.
- 과신 감소: 한 가지 중요한 개선 사항은 모델이 불확실한 정보에 대해 지나치게 긍정적인 응답을 제공하는 경우 과신 관리를 개선했다는 것입니다. 이러한 개선으로 GPT-4.1의 신뢰도는 사실과 더 밀접하게 일치하여 부정확하거나 오해의 소지가 있는 데이터가 확산되는 것을 방지합니다.
장문 컨텍스트 처리를 위한 GPT-4.1
GPT-4.1은 최대 100만 토큰의 입력에서 효과적으로 얻어냄으로써 장문 컨텍스트 관리를 최적화하여 대량의 데이터를 관리하는 능력을 크게 향상시킵니다.
- 효율적인 검색: GPT-4.1은 최대 100만 토큰에서 효과적으로 검색하여 광범위한 데이터 세트에서 정보를 빠르고 안정적으로 얻을 수 있도록 보장합니다. 이것은 텍스트 요약 및 분석과 같은 컨텍스트가 풍부한 애플리케이션에서 특히 유용합니다.
- 향상된 처리: GPT-4.1은 이러한 중요한 컨텍스트 창을 관리하면서 처리 성능과 정확성을 향상시키는 혁신적인 메커니즘을 사용합니다. 정교한 알고리즘을 통해 컨텍스트를 적절하게 관리하고 해석하여 적절하고 컨텍스트적으로 풍부한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
GPT-4.1로 AI 혁신
GPT-4.1은 컨텍스트 및 코딩 관리에서 개발자의 실제 요구 사항을 효과적으로 해결함으로써 응용 AI 영역에서 큰 발전을 의미합니다. 이러한 진보는 개발자가 그 어느 때보다 진보되고 효율적인 AI 시스템을 만들 수 있도록 함으로써 개발자의 창의성을 촉진하기 위한 것입니다.
혁신과 협력에 대한 OpenAI의 노력은 자사 모델이 기술 부문의 변화하는 요구 사항을 충족하기 위해 계속 확장되도록 보장합니다. GPT-4.1 시리즈는 더 나은 정확성, 효율성 및 감소된 비용을 제공하여 개발자가 이러한 기술을 새로운 방식으로 사용하도록 장려합니다.
결론적으로 GPT-4.1 시리즈는 인공 지능 분야에서 상당한 발전을 나타내며 개발자에게 향상된 유용성과 접근성을 제공합니다. 이러한 모델은 향상된 성능, 감소된 비용 및 광범위한 컨텍스트 창 덕분에 AI 분야에서 혁신을 일으킬 태세입니다. 개발자 커뮤니티는 GPT-4.1 시리즈를 기반으로 한 새롭고 참신한 앱 출시에 대해 간절히 기다리고 있으며 가능성은 무궁무진합니다.