OpenAI, kuasa utama dalam arena kecerdasan buatan, baru-baru ini melancarkan siri model GPT-4.1 baharunya, yang menawarkan tetingkap konteks 1 juta token yang mengagumkan dan keupayaan prestasi yang dipertingkatkan. Walau bagaimanapun, konvensyen penamaan yang diterima pakai untuk model ini – GPT-4.1, GPT-4.1 mini, dan GPT-4.1 nano – telah mencetuskan kekeliruan dan menimbulkan persoalan tentang strategi penamaan produk keseluruhan OpenAI.
Menurut OpenAI, model ini mengatasi GPT-4o dalam beberapa aspek. Khususnya, GPT-4.1 tersedia secara eksklusif kepada pembangun melalui API, menyebabkan pengguna am tidak dapat mengalaminya secara langsung dalam antara muka ChatGPT.
Ciri yang menonjol dalam siri GPT-4.1 ialah tetingkap konteks 1 juta tokennya yang luas, yang membolehkannya memproses kira-kira 3,000 halaman teks. Keupayaan ini selaras dengan model Gemini Google, yang sudah menyokong fungsi pemprosesan kandungan panjang yang serupa.
Pengunduran GPT-4.5 dan Masa Depan ChatGPT
Serentak dengan itu, OpenAI mengumumkan pemberhentian model Pratonton GPT-4.5 dalam API. Produk peralihan ini, yang dilancarkan pada Februari 2025 dan sebelum ini dikritik, dijadualkan untuk persaraan pada Julai 2025, mendorong pembangun untuk berhijrah dengan segera. Walau bagaimanapun, GPT-4.5 akan kekal boleh diakses sementara dalam ChatGPT.
Mengakui Kekacauan Penamaan: Malah Sam Altman Bersetuju
Kerumitan yang semakin meningkat dalam penamaan produk OpenAI tidak terlepas daripada perhatian, malah oleh Ketua Pegawai Eksekutif Sam Altman. Pada bulan Februari, beliau mengakui di X (dahulunya Twitter) bahawa barisan produk dan konvensyen penamaan syarikat telah menjadi terlalu rumit.
Dalam antara muka ChatGPT, setiap model menawarkan kekuatan dan batasan yang unik, termasuk sokongan untuk pemprosesan atau penjanaan imej. Walau bagaimanapun, pengguna sering bergelut untuk membezakan model mana yang paling sesuai dengan tugas tertentu.
Berikut ialah gambaran keseluruhan barisan model OpenAI semasa:
GPT-4o: Model bahasa ‘standard’ semasa, terkenal dengan keupayaan komprehensif dan prestasi keseluruhan yang kukuh.
GPT-4o dengan carian: Versi GPT-4o yang dipertingkatkan yang menyepadukan fungsi carian web masa nyata.
GPT-4o dengan penyelidikan mendalam: Versi ini menggunakan seni bina khusus yang membolehkan GPT-4o menjalankan berbilang carian web dan menyusun penemuan ke dalam laporan yang komprehensif.
GPT-4o dengan tugasan berjadual: Membenarkan GPT-4o melaksanakan tugasan tertentu (cth., carian web) dengan kerap dan memberikan pengguna kemas kini berkala.
o1: Model ‘Simulated Reasoning (SR)’ OpenAI direka bentuk untuk menggunakan secara aktif pendekatan ‘pemikiran langkah demi langkah’ untuk menyelesaikan masalah. Ia cemerlang dalam penaakulan logik dan tugasan matematik tetapi kurang dalam penulisan atau ekspresi kreatif.
o3-mini: Versi miniatur yang pantas bagi model ‘o3’ yang belum dikeluarkan. Ia merupakan pengganti kepada o1 tetapi melangkau penamaan ‘o2’ disebabkan isu tanda dagangan.
o3-mini-high: Versi lanjutan o3-mini, yang menawarkan penaakulan yang lebih mendalam tetapi prestasi yang lebih perlahan.
mod pro o1: Model penaakulan simulasi yang paling berkuasa yang sedang ditawarkan oleh OpenAI. Ia menyampaikan logik dan keupayaan penaakulan yang paling lengkap, walaupun pada kelajuan yang lebih perlahan. Mod ini tersedia secara eksklusif kepada pengguna akaun Pro berbayar.
GPT-4o mini: Versi ringan GPT-4o asal, direka untuk pengguna percuma, menawarkan kelajuan yang lebih pantas dan kos yang lebih rendah. OpenAI mengekalkan versi ini untuk mengekalkan keserasian dengan keperluan gesaan tertentu.
GPT-4: Model GPT-4 asal yang dilancarkan pada 2023, kini dianggap sebagai generasi yang lebih lama.
Mod Suara Lanjutan: Varian GPT-4o yang direka khusus untuk interaksi suara, menyokong input dan output suara masa nyata.
ChatGPT kini menampilkan pelbagai model, termasuk GPT-4o, GPT-4o mini, o1-pro, o3-mini, GPT-4 dan GPT-4.5, masing-masing dengan perbezaan halus yang seringkali membingungkan pengguna.
Altman menyatakan bahawa syarikat itu merancang untuk menyatukan siri GPT dan o di bawah payung GPT-5. Walau bagaimanapun, pengenalan GPT-4.1 nampaknya bercanggah dengan objektif ‘penyatuan jenama’ ini, yang kelihatan lebih seperti model sementara dan peralihan yang memerlukan keluaran tetapi kekurangan impak yang ketara.
GPT-4.1 lwn. GPT-4.5: Perbandingan Kontekstual
Walaupun GPT-4.1 mengatasi GPT-4.5 dalam aspek tertentu, seperti ujian kod SWE-bangku Verified (54.6% berbanding 38.0%), GPT-4.5 mengekalkan kelebihan dalam ujian pengetahuan akademik, pemahaman arahan dan tugasan berkaitan imej. OpenAI menegaskan bahawa GPT-4.1, walaupun tidak unggul secara universal, menawarkan hasil praktikal ‘cukup baik’ dengan kelajuan yang lebih pantas dan kos yang lebih rendah.
GPT-4.5 menanggung kos operasi yang besar, mengenakan bayaran $75 (kira-kira NT$2,430) setiap juta token input dan $150 (kira-kira NT$4,860) setiap juta token output. Sebaliknya, GPT-4.1 jauh lebih berpatutan, dengan input berharga $2 (kira-kira NT$65) dan output berharga $8 (kira-kira NT$260).
Versi mini dan nano adalah lebih menjimatkan:
GPT-4.1 mini: Input $0.40 (kira-kira NT$13), output $1.60 (kira-kira NT$52)
GPT-4.1 nano: Input $0.10 (kira-kira NT$3), output $0.40 (kira-kira NT$13)
Mengapa GPT-4.1 Tidak Tersedia untuk Pengguna ChatGPT
OpenAI menyatakan bahawa penambahbaikan daripada model penyelidikan seperti GPT-4.1 akan ‘disepadukan secara beransur-ansur’ ke dalam versi GPT-4o yang digunakan oleh ChatGPT, memastikan ChatGPT kekal dikemas kini secara berterusan. Ini membayangkan bahawa ChatGPT beroperasi pada model bersatu yang berkembang secara dinamik, manakala pembangun yang menggunakan API boleh memilih dengan tepat versi model tertentu yang memenuhi keperluan mereka.
Pendekatan ini mewujudkan strategi dwi-landasan: Pengguna ChatGPT mengalami pengalaman bersatu tetapi agak samar-samar, manakala pembangun menikmati pilihan yang lebih terperinci dan ditakrifkan dengan jelas.
Walau bagaimanapun, kekeliruan penamaan berterusan, menimbulkan persoalan: Mengapa OpenAI tidak mempertimbangkan untuk memanfaatkan ChatGPT untuk menyelesaikan cabaran penamaannya?
Kerumitan Saiz Tetingkap Konteks dalam Model Bahasa Moden
Tetingkap konteks model bahasa merujuk kepada jumlah teks yang boleh dipertimbangkan oleh model sekaligus apabila menjana respons. Ia seperti ingatan jangka pendek model. Tetingkap konteks yang lebih besar membolehkan model memahami hubungan yang lebih kompleks dan bernuansa dalam teks, yang membawa kepada output yang lebih koheren, relevan dan tepat.
Dalam kes tetingkap konteks 1 juta token GPT-4.1, kapasiti besar ini membolehkan model mengekalkan dan memproses maklumat daripada kira-kira 3,000 halaman teks. Ini membolehkan pemahaman yang lebih mendalam tentang konteks, membolehkan penjanaan respons yang lebih selaras dengan makna dan niat keseluruhan input.
Kepentingan Kiraan Token
Token ialah unit asas yang digunakan oleh model bahasa untuk memproses teks. Ia boleh menjadi perkataan individu, bahagian perkataan, atau juga tanda baca. Lebih banyak token yang boleh dikendalikan oleh model, lebih banyak maklumat yang boleh diproses, yang membawa kepada pemahaman yang lebih baik dan output yang lebih tepat.
Tetingkap konteks 1 juta token ialah kemajuan yang ketara, mewakili lonjakan besar dalam keupayaan model bahasa untuk mengendalikan kandungan kompleks dan bentuk panjang. Keupayaan ini membuka kemungkinan baharu untuk aplikasi seperti:
- Penciptaan kandungan bentuk panjang: Menulis buku, skrip dan dokumen panjang yang lain.
- Analisis data yang kompleks: Memproses dan menganalisis set data yang besar.
- Sokongan pelanggan yang dipertingkatkan: Mengendalikan pertanyaan pelanggan yang kompleks dan memberikan sokongan yang diperibadikan.
- Keupayaan penyelidikan yang dipertingkatkan: Menjalankan penyelidikan dan analisis yang mendalam.
Impak Keberkesanan Kos terhadap Penerimaan Model
Kos menggunakan model bahasa ialah faktor penting yang mempengaruhi penerimaannya. Lebih tinggi kosnya, lebih ketat penggunaannya. Kos GPT-4.1 yang lebih rendah berbanding GPT-4.5 menjadikannya pilihan yang lebih menarik untuk pembangun dan perniagaan yang ingin menyepadukan AI ke dalam aliran kerja mereka.
Struktur harga berperingkat bagi siri GPT-4.1, dengan versi mini dan nano menawarkan kos yang lebih rendah, menjadikan AI boleh diakses oleh pelbagai pengguna dan aplikasi yang lebih luas. Peningkatan kebolehaksesan ini boleh mempercepatkan penerimaan AI dan memacu inovasi merentasi pelbagai industri.
Menavigasi Kerumitan Pemilihan Model
Kelebihan model yang tersedia daripada OpenAI boleh menjadi sangat menggembirakan bagi pengguna. Adalah penting untuk memahami kekuatan dan batasan khusus setiap model untuk membuat keputusan termaklum tentang model mana yang akan digunakan untuk tugas tertentu.
Faktor yang perlu dipertimbangkan semasa memilih model termasuk:
- Saiz tetingkap konteks: Jumlah teks yang boleh diproses oleh model sekaligus.
- Kos: Harga setiap token.
- Prestasi: Ketepatan dan kelajuan model.
- Keupayaan khusus: Sama ada model menyokong ciri seperti pemprosesan imej atau carian masa nyata.
Kepentingan Pengalaman Pengguna
Akhirnya, kejayaan model bahasa bergantung pada pengalaman penggunanya. Model yang sukar digunakan atau difahami mungkin tidak akan diterima pakai, tanpa mengira keupayaan teknikalnya. Pengakuan OpenAI tentang kekeliruan penamaan dan rancangannya untuk menyatukan siri GPT dan o adalah langkah ke arah yang betul.
Memudahkan proses pemilihan model dan memberikan panduan yang jelas tentang model mana yang paling sesuai untuk tugas tertentu adalah penting untuk memacu penerimaan dan memaksimumkan nilai tawaran OpenAI. Pengalaman pengguna yang diperkemas dan intuitif akan memperkasakan pengguna untuk memanfaatkan kuasa AI dengan berkesan dan cekap.
Hala Tuju Masa Depan: Menangani Dilema Penamaan
Pengakuan OpenAI tentang kerumitan penamaan yang mengelilingi pelbagai modelnya ialah petanda yang menjanjikan. Niat untuk menyatukan siri GPT dan o di bawah payung GPT-5 mewakili penyelesaian yang berpotensi untuk memudahkan barisan produk dan mengurangkan kekeliruan pengguna.
Walau bagaimanapun, pengenalan GPT-4.1 di tengah-tengah penyatuan yang dirancang ini menimbulkan kebimbangan tentang daya maju jangka panjang strategi penamaan semasa. OpenAI mesti mempertimbangkan dengan teliti cara ia menyampaikan tawaran modelnya kepada pengguna dan memastikan konvensyen penamaan adalah jelas, konsisten dan intuitif.
Meneroka Strategi Penamaan Alternatif
Beberapa strategi penamaan alternatif berpotensi menangani cabaran yang dihadapi oleh OpenAI:
- Penamaan berasaskan ciri: Model boleh dinamakan berdasarkan ciri atau keupayaan utamanya. Contohnya, model dengan keupayaan pemprosesan imej yang dipertingkatkan boleh dinamakan ‘GPT-Image’ atau ‘Vision-Pro’.
- Penamaan berasaskan prestasi: Model boleh dinamakan berdasarkan metrik prestasinya. Contohnya, model dengan skor ketepatan yang lebih tinggi boleh dinamakan ‘GPT-Elite’ atau ‘Precision-Max’.
- Penamaan berpusatkan pengguna: Model boleh dinamakan berdasarkan khalayak sasaran atau kes penggunaannya. Contohnya, model yang direka untuk sokongan pelanggan boleh dinamakan ‘Help-Bot’ atau ‘Service-AI’.
- Penamaan berasaskan versi: Model boleh dinamakan menggunakan sistem versi yang mudah, seperti ‘GPT-V1’, ‘GPT-V2’, dan seterusnya. Pendekatan ini akan menyediakan cara yang jelas dan konsisten untuk menjejaki kemas kini dan penambahbaikan model.
Jalan Ke Hadapan: Seruan untuk Kejelasan
Landskap model bahasa yang berkembang pesat membentangkan kedua-dua peluang dan cabaran. Komitmen OpenAI terhadap inovasi adalah terpuji, tetapi ia juga mesti mengutamakan pengalaman pengguna dan memastikan tawarannya boleh diakses dan mudah difahami.
Menangani kekeliruan penamaan adalah penting untuk memacu penerimaan, memupuk inovasi dan memaksimumkan nilai AI untuk pengguna merentasi pelbagai industri. Langkah seterusnya OpenAI dalam memperhalusi konvensyen penamaannya akan diperhatikan dengan teliti oleh komuniti AI dan sudah pasti akan membentuk masa depan kebolehaksesan dan kebolehgunaan model bahasa.