Memahami GPT-4.1: Semua yang Perlu Anda Tahu

OpenAI telah mengeluarkan generasi baharu model generik – siri GPT-4.1 pada 14 April 2025, yang terdiri daripada tiga model yang berfokus pada pembangun: GPT-4.1, GPT-4.1 mini dan GPT-4.1 nano.

OpenAI merupakan salah satu pembekal yang terkenal dalam era AI generatif. Batu asas bagi kerja AI syarikat itu ialah model siri GPT, yang juga memperkasakan perkhidmatan ChatGPT. ChatGPT pada mulanya dikuasakan oleh GPT-3 dan telah berkembang secara mantap apabila OpenAI membangunkan model GPT baharu, termasuk GPT-4 dan GPT-4o.

OpenAI menghadapi persaingan yang semakin meningkat daripada pelbagai pesaing dalam pasaran genAI, termasuk Google Gemini, Anthropic Claude dan Meta Llama. Persaingan ini telah memacu keluaran pantas teknologi model baharu. Model-model ini bersaing dalam aspek prestasi yang berbeza, termasuk ketepatan, prestasi pengekodan dan keupayaan untuk mengikuti arahan dengan betul.

Pada 14 April 2025, OpenAI mengeluarkan GPT-4.1, siri model generik baharu. Dengan fokus yang kuat pada pembangun, model GPT 4.1 baharu pada mulanya hanya tersedia melalui API.

Apakah Itu GPT-4.1?

GPT-4.1 ialah siri model bahasa besar (LLM) berasaskan Transformer yang dibangunkan oleh OpenAI sebagai model generik utama syarikat. Ia dibina berdasarkan seni bina model era GPT-4 sebelumnya sambil menggabungkan kemajuan dalam kebolehpercayaan dan pemprosesan maklumat.

Siri GPT-4.1 merangkumi tiga model: model utama GPT-4.1, GPT-4.1 mini dan GPT-4.1 nano. Untuk semua tiga model dalam siri ini, OpenAI menggunakan kaedah latihan lanjutan yang syarikat itu mendakwa direka berdasarkan maklum balas langsung pembangun.

GPT-4.1 berguna sebagai LLM generik, tetapi ia mempunyai pelbagai pengoptimuman yang memfokuskan pada pengalaman pembangun. Salah satu peningkatan ialah keupayaan pengekodan bahagian hadapan yang dioptimumkan. Contohnya, dalam pengumuman strim langsung yang dikeluarkan oleh OpenAI untuk model baharu itu, syarikat itu menunjukkan cara GPT-4.1 boleh membina aplikasi melalui satu gesaan dan antara muka pengguna yang agak mesra.

Model GPT-4.1 juga telah dioptimumkan untuk meningkatkan keupayaan mengikuti arahan. Berbanding dengan model sebelumnya, GPT-4.1 akan mengikuti arahan daripada gesaan berbilang langkah yang kompleks dengan lebih ketat dan tepat. Dalam penanda aras mengikuti arahan dalaman OpenAI, GPT-4.1 menjaringkan 49%, jauh lebih tinggi daripada GPT-4o, yang hanya menjaringkan 29%.

Seperti GPT-4o, GPT-4.1 ialah model berbilang mod yang menyokong analisis teks dan imej. OpenAI telah meluaskan tetingkap konteks GPT-4.1 untuk menyokong sehingga 1 juta token, membolehkan analisis set data yang lebih panjang. Untuk menyokong tetingkap konteks yang lebih panjang, OpenAI juga telah menambah baik mekanisme perhatian GPT-4.1 supaya model itu boleh menghuraikan dan mendapatkan semula maklumat dengan betul dalam set data yang panjang.

Mengenai harga, GPT-4.1 berharga $2 setiap juta token input dan $8 setiap juta token output, menjadikannya produk premium dalam siri GPT-4.1.

Apakah Itu GPT 4.1 Mini?

Seperti GPT-4o, GPT-4.1 juga mempunyai versi mini. Konsep asas di sebalik versi mini ialah LLM adalah lebih kecil dan boleh dijalankan pada kos yang lebih rendah.

GPT-4.1 mini ialah model bersaiz kecil yang mengurangkan kependaman sebanyak kira-kira 50% sambil mengekalkan prestasi yang setanding dengan GPT-4o. Menurut OpenAI, ia sepadan atau melebihi GPT-4o dalam beberapa penanda aras, termasuk tugas visual yang melibatkan carta, skema dan matematik visual.

Walaupun lebih kecil daripada model GPT-4.1 perdana, GPT-4.1 mini masih menyokong tetingkap konteks 1 juta token yang sama yang digunakan dalam satu gesaan.

Pada masa pelancaran, GPT-4.1 mini berharga $0.40 setiap juta token input dan $1.60 setiap juta token output, yang lebih murah daripada versi penuh model GPT-4.1.

Apakah Itu GPT 4.1 Nano?

GPT-4.1 nano ialah LLM gred nano pertama yang diperkenalkan oleh OpenAI. Gred nano adalah lebih kecil dan lebih kos efektif daripada gred mini LLM OpenAI.

GPT-4.1 nano ialah model terkecil dan paling menjimatkan dalam siri GPT-4.1 yang baru diperkenalkan oleh OpenAI. Ia lebih kecil saiznya, jadi ia adalah yang terpantas dan mempunyai kependaman yang lebih rendah daripada GPT-4.1 atau GPT-4.1 mini. Walaupun model yang lebih kecil, model nano mengekalkan tetingkap konteks 1 juta token yang sama seperti rakan yang lebih besar, membolehkannya memproses sejumlah besar dokumen dan set data.

OpenAI meletakkan GPT-4.1 nano sebagai sangat sesuai untuk aplikasi tertentu di mana kelajuan diprioritaskan ke atas keupayaan penaakulan komprehensif. Model nano telah dioptimumkan untuk digunakan untuk tugas yang pantas dan disasarkan seperti cadangan autolengkap, pengkategorian kandungan dan pengekstrakan maklumat daripada dokumen yang besar.

Pada masa pelancaran, GPT-4.1 nano berharga $0.10 setiap juta token input dan $0.40 setiap juta token output.

Perbandingan Siri Model GPT

Jadual berikut menunjukkan perbandingan beberapa parameter utama GPT-4o, GPT-4.5 dan GPT-4.1:

Analisis Mendalam Ciri Teknikal GPT-4.1

Untuk memahami dengan lebih baik kuasa GPT-4.1, mari kita mendalami butiran teknikal di sebaliknya. Sebagai model generik utama OpenAI, teras GPT-4.1 terletak pada seni bina model bahasa besar (LLM) berasaskan Transformer. Seni bina ini membolehkannya memproses dan menjana teks dan imej yang kompleks, dan cemerlang dalam pelbagai tugas.

Kelebihan Seni Bina Transformer

Seni bina Transformer ialah teknologi terobosan dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Melalui mekanisme perhatian kendiri, ia dapat menangkap hubungan antara perkataan yang berbeza dalam teks untuk memahami makna teks dengan lebih baik. Berbanding dengan rangkaian neural berulang (RNN) tradisional, seni bina Transformer mempunyai kelebihan berikut:

• Pengiraan Selari: Seni bina Transformer boleh memproses semua perkataan dalam teks secara selari, yang meningkatkan kecekapan pengiraan.
• Pergantungan Jarak Jauh: Seni bina Transformer boleh menangkap pergantungan jarak jauh dalam teks dengan berkesan, yang penting untuk memahami teks yang panjang.
• Kebolehpercayaan: Mekanisme perhatian kendiri seni bina Transformer boleh divisualisasikan, membantu kita memahami cara model membuat ramalan.

GPT-4.1 mewarisi kelebihan seni bina Transformer ini dan menambah baiknya, menjadikannya lebih baik dalam pelbagai tugas.

Kepelbagaian Data Latihan

Kekuatan GPT-4.1 juga terletak pada penggunaan sejumlah besar data latihan yang pelbagai. Data ini termasuk:

• Data Teks: Pelbagai teks daripada Internet, termasuk artikel berita, blog, buku, kod, dll.
• Data Imej: Pelbagai imej daripada Internet, termasuk foto, carta, skema, dll.

Dengan menggunakan data latihan yang pelbagai ini, GPT-4.1 dapat mempelajari pengetahuan dan kemahiran yang kaya, dan cemerlang dalam pelbagai tugas.

Peningkatan Keupayaan Berbilang Mod

GPT-4.1 bukan sahaja dapat memproses data teks, tetapi juga dapat memproses data imej, yang memberikannya keupayaan berbilang mod yang berkuasa. Dengan menggabungkan teks dan imej, GPT-4.1 dapat memahami dunia dengan lebih baik dan menjana kandungan yang lebih kaya dan berguna.

Sebagai contoh, GPT-4.1 boleh:

• Menjana Penerangan Berdasarkan Imej: Memandangkan imej, GPT-4.1 boleh menjana teks yang menerangkan kandungan imej.
• Menjana Imej Berdasarkan Teks: Memandangkan teks, GPT-4.1 boleh menjana imej yang berkaitan dengan kandungan teks.
• Menjawab Soalan Berkaitan Imej: Memandangkan imej dan soalan, GPT-4.1 boleh menjawab soalan berdasarkan kandungan imej.

Keupayaan berbilang mod ini menjadikan GPT-4.1 mempunyai potensi yang besar dalam pelbagai senario aplikasi.

Pengoptimuman Keupayaan Mengikuti Arahan

GPT-4.1 telah dioptimumkan dalam keupayaan mengikuti arahan, membolehkannya memahami dengan lebih baik niat pengguna dan menjana kandungan yang lebih memenuhi keperluan pengguna. Untuk mencapai matlamat ini, OpenAI menggunakan kaedah latihan lanjutan yang berdasarkan maklum balas langsung pembangun.

Dengan menggunakan kaedah ini, GPT-4.1 dapat belajar cara memahami arahan pengguna dengan lebih baik dan menjana kandungan yang lebih tepat, lengkap dan berguna.

Potensi GPT-4.1 dalam Aplikasi Praktikal

Sebagai model generik yang berkuasa, GPT-4.1 mempunyai potensi yang besar dalam pelbagai aplikasi praktikal. Berikut ialah beberapa senario aplikasi yang berpotensi untuk GPT-4.1:

• Khidmat Pelanggan: GPT-4.1 boleh digunakan untuk membina robot khidmat pelanggan pintar, meningkatkan kecekapan dan kualiti khidmat pelanggan.
• Penciptaan Kandungan: GPT-4.1 boleh digunakan untuk membantu penciptaan kandungan, seperti menulis artikel berita, blog, buku, dll.
• Pendidikan: GPT-4.1 boleh digunakan untuk membina sistem tunjuk ajar pintar, meningkatkan pemperibadian dan kecekapan pendidikan.
• Penyelidikan Saintifik: GPT-4.1 boleh digunakan untuk membantu penyelidikan saintifik, seperti menganalisis data, menjana hipotesis, menulis kertas kerja, dll.
• Perubatan: GPT-4.1 boleh digunakan untuk membantu perubatan, seperti mendiagnosis penyakit, merumuskan rancangan rawatan, menyediakan nasihat kesihatan, dll.

Dengan perkembangan berterusan teknologi GPT-4.1, potensi dalam aplikasi praktikal akan menjadi lebih besar.

GPT-4.1 Mini dan Nano: Pilihan yang Lebih Ringan

Selain daripada model perdana GPT-4.1, OpenAI juga telah melancarkan dua model yang lebih ringan, GPT-4.1 Mini dan GPT-4.1 Nano. Kedua-dua model ini mengurangkan kos pengiraan dan kependaman sambil mengekalkan prestasi tertentu, menjadikannya lebih sesuai untuk beberapa senario aplikasi yang mempunyai sumber terhad.

GPT-4.1 Mini: Keseimbangan antara Prestasi dan Kecekapan

GPT-4.1 Mini ialah model bersaiz kecil yang mengurangkan kependaman sebanyak kira-kira 50% sambil mengekalkan prestasi yang setanding dengan GPT-4o. Ini menjadikan GPT-4.1 Mini sangat sesuai untuk beberapa senario aplikasi yang memerlukan respons pantas, seperti terjemahan masa nyata, pengecaman pertuturan, dll.

Walaupun saiznya lebih kecil, GPT-4.1 Mini masih menyokong tetingkap konteks 1 juta token yang sama yang digunakan dalam satu gesaan. Ini membolehkan GPT-4.1 Mini masih memproses sejumlah besar data dan cemerlang dalam pelbagai tugas.

GPT-4.1 Nano: Senjata untuk Respons Sangat Pantas

GPT-4.1 Nano ialah LLM gred nano pertama yang diperkenalkan oleh OpenAI. Gred nano adalah lebih kecil dan lebih kos efektif daripada gred mini LLM OpenAI. Ini menjadikan GPT-4.1 Nano sangat sesuai untuk beberapa senario aplikasi yang memerlukan respons sangat pantas, seperti cadangan autolengkap, pengkategorian kandungan, dll.

Walaupun saiznya terkecil, GPT-4.1 Nano masih mengekalkan tetingkap konteks 1 juta token yang sama seperti rakan yang lebih besar. Ini membolehkan GPT-4.1 Nano masih memproses sejumlah besar data dan cemerlang dalam pelbagai tugas.

Ringkasnya, GPT-4.1 Mini dan GPT-4.1 Nano ialah dua pilihan yang lebih ringan yang mengurangkan kos pengiraan dan kependaman sambil mengekalkan prestasi tertentu, menjadikannya lebih sesuai untuk beberapa senario aplikasi yang mempunyai sumber terhad.

Strategi Harga GPT-4.1

OpenAI menggunakan strategi harga yang berbeza untuk model siri GPT-4.1 untuk memenuhi keperluan pengguna yang berbeza.

• GPT-4.1: $2 setiap juta token input, $8 setiap juta token output.
• GPT-4.1 Mini: $0.40 setiap juta token input, $1.60 setiap juta token output.
• GPT-4.1 Nano: $0.10 setiap juta token input, $0.40 setiap juta token output.

Daripada strategi harga, dapat dilihat bahawa GPT-4.1 ialah produk premium yang sesuai untuk senario aplikasi yang memerlukan prestasi dan kualiti tinggi. GPT-4.1 Mini dan GPT-4.1 Nano adalah lebih menjimatkan dan sesuai untuk beberapa senario aplikasi yang mempunyai sumber terhad.

Ringkasan

GPT-4.1 ialah siri model generik yang baru dilancarkan oleh OpenAI, termasuk tiga model: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini dan GPT-4.1 Nano. GPT-4.1 telah dioptimumkan dari segi prestasi, keupayaan berbilang mod dan keupayaan mengikuti arahan, menjadikannya mempunyai potensi yang besar dalam pelbagai senario aplikasi. GPT-4.1 Mini dan GPT-4.1 Nano adalah lebih ringan dan sesuai untuk beberapa senario aplikasi yang mempunyai sumber terhad.

Dengan perkembangan berterusan teknologi GPT-4.1, potensi dalam aplikasi praktikal akan menjadi lebih besar. Kami berharap GPT-4.1 dapat membawa lebih banyak kejutan kepada kami pada masa hadapan.