OpenAI, een bekende leverancier in het tijdperk van generatieve AI, heeft op 14 april 2025 de nieuwe generatie algemene modellen gelanceerd: de GPT-4.1-serie. Deze serie omvat drie modellen die zich richten op ontwikkelaars: GPT-4.1, GPT-4.1 mini en GPT-4.1 nano.
De hoeksteen van OpenAI’s AI-werk is de GPT-serie modellen, die ook de ChatGPT-service aandrijven. ChatGPT werd aanvankelijk aangedreven door GPT-3 en is gestaag geëvolueerd met de ontwikkeling van nieuwe GPT-modellen door OpenAI, waaronder GPT-4 en GPT-4o.
OpenAI staat in de genAI-markt voor toenemende concurrentie van verschillende rivalen, waaronder Google Gemini, Anthropic Claude en Meta Llama. Deze concurrentie heeft geleid tot een snelle release van nieuwe modeltechnologieën. Deze modellen concurreren op verschillende prestatieaspecten, waaronder nauwkeurigheid, codeerprestaties en het vermogen om instructies correct op te volgen.
Op 14 april 2025 bracht OpenAI GPT-4.1 uit, een nieuwe serie algemene modellen. Met een sterke focus op ontwikkelaars zijn de nieuwe GPT 4.1-modellen in eerste instantie alleen beschikbaar via een API.
Wat is GPT-4.1?
GPT-4.1 is een serie op Transformer gebaseerde grote taalmodellen (LLM’s) ontwikkeld door OpenAI, bedoeld als het vlaggenschip algemene model van het bedrijf. Het bouwt voort op de architectuur van eerdere GPT-4-tijdperkmodellen, terwijl het vooruitgang boekt op het gebied van betrouwbaarheid en informatieverwerking.
De GPT-4.1-serie omvat drie modellen: het hoofdmodel GPT-4.1, GPT-4.1 mini en GPT-4.1 nano. Voor alle drie de modellen in de serie heeft OpenAI een geavanceerde trainingsmethode gebruikt, waarvan het bedrijf beweert dat deze is ontworpen op basis van directe feedback van ontwikkelaars.
GPT-4.1 is erg handig als een algemene LLM, maar het beschikt over een reeks optimalisaties die gericht zijn op de ontwikkelaarservaring. Een van deze verbeteringen is de optimalisatie van frontend-coderingsmogelijkheden. Tijdens de live aankondiging van het nieuwe model door OpenAI demonstreerde het bedrijf bijvoorbeeld hoe GPT-4.1 een applicatie kan bouwen met een enkele prompt en een vrij vriendelijke gebruikersinterface.
De GPT-4.1-modellen zijn ook geoptimaliseerd om de instructie-opvolgingsmogelijkheden te verbeteren. In vergelijking met eerdere modellen volgt GPT-4.1 de instructies van complexe prompts met meerdere stappen nauwer en nauwkeuriger op. Bij de interne benchmarks van OpenAI voor instructie-opvolging scoorde GPT-4.1 49%, aanzienlijk beter dan GPT-4o, dat slechts 29% scoorde.
Net als GPT-4o is GPT-4.1 een multimodaal model dat zowel tekst- als beeldanalyse ondersteunt. OpenAI heeft het contextvenster van GPT-4.1 uitgebreid tot ondersteuning voor maximaal 1 miljoen tokens, waardoor het langere datasets kan analyseren. Om het langere contextvenster te ondersteunen, heeft OpenAI ook het aandachtmechanisme van GPT-4.1 verbeterd, zodat het model informatie in lange datasets correct kan ontcijferen en ophalen.
Wat de prijs betreft, kost GPT-4.1 $ 2 per miljoen invoertokens en $ 8 per miljoen uitvoertokens, waardoor het een premium aanbod is in de GPT-4.1-serie.
Wat is GPT 4.1 Mini?
Net als GPT-4o is er ook een mini-versie van GPT-4.1. Het basisconcept achter de mini-versie is dat LLM’s kleiner zijn en tegen lagere kosten kunnen worden uitgevoerd.
GPT-4.1 mini is een model met verkleinde afmetingen dat de latentie met ongeveer 50% vermindert, terwijl de prestaties vergelijkbaar blijven met GPT-4o. Volgens OpenAI komt het in verschillende benchmarks overeen met GPT-4o of overtreft het GPT-4o, waaronder visuele taken met betrekking tot grafieken, schema’s en visuele wiskunde.
Hoewel kleiner dan het vlaggenschip GPT-4.1-model, ondersteunt GPT-4.1 mini nog steeds hetzelfde contextvenster van 1 miljoen tokens dat in een enkele prompt kan worden gebruikt.
Op het moment van de release kost GPT-4.1 mini $ 0,40 per miljoen invoertokens en $ 1,60 per miljoen uitvoertokens, wat goedkoper is dan de volledige versie van het GPT-4.1-model.
Wat is GPT 4.1 Nano?
GPT-4.1 nano is de eerste nano-LLM die door OpenAI wordt geïntroduceerd. De nano-klasse is kleiner en kosteneffectiever dan de mini-klasse van LLM’s van OpenAI.
GPT-4.1 nano is het kleinste en meest economische model in de nieuwe GPT-4.1-serie die door OpenAI is gelanceerd. Het is kleiner van formaat, dus het is het snelst, met een lagere latentie dan GPT-4.1 of GPT-4.1 mini. Ondanks dat het een kleiner model is, behoudt het nano-model het contextvenster van 1 miljoen tokens van zijn grotere tegenhangers, waardoor het grote documenten en datasets kan verwerken.
OpenAI positioneert GPT-4.1 nano als bij uitstek geschikt voor specifieke toepassingen waar snelheid prioriteit heeft boven uitgebreide redeneermogelijkheden. Het nano-model is geoptimaliseerd voor snelle, gerichte taken, zoals automatische aanvulsuggesties, inhoudscategorisatie en het extraheren van informatie uit grote documenten.
Op het moment van de release kost GPT-4.1 nano $ 0,10 per miljoen invoertokens en $ 0,40 per miljoen uitvoertokens.
Vergelijking van de GPT-modelserie
De volgende tabel toont een vergelijking van enkele belangrijke parameters van GPT-4o, GPT-4.5 en GPT-4.1:
| Item | GPT-4o | GPT-4.5 | GPT-4.1 |
|---|---|---|---|
| Releasedatum | 13 mei 2024 | 27 februari 2025 | 14 april 2025 |
| Focus | Multimodale integratie | Grootschalig unsupervised leren | Verbeteringen voor ontwikkelaars en codering |
| Modaliteiten | Tekst, afbeelding en audio | Tekst en afbeelding | Tekst en afbeelding |
| Contextvenster | 128.000 tokens | 128.000 tokens | 1.000.000 tokens |
| Kennisdeadline | Oktober 2023 | Oktober 2024 | Juni 2024 |
| SWE-bench Verified (codering) | 33% | 38% | 55% |
| MMMU | 69% | 75% | 75% |
Diepgaande analyse van de technische kenmerken van GPT-4.1
Om de kracht van GPT-4.1 beter te begrijpen, gaan we dieper in op de technische details erachter. De kern van GPT-4.1, als het vlaggenschip algemene model van OpenAI, ligt in de op Transformer gebaseerde architectuur van grote taalmodellen (LLM’s). Deze architectuur stelt het in staat om complexe tekst en afbeeldingen te verwerken en te genereren, en uit te blinken in verschillende taken.
Voordelen van de Transformer-architectuur
De Transformer-architectuur is een baanbrekende technologie op het gebied van Natural Language Processing (NLP) in de afgelopen jaren. Het kan de relatie tussen verschillende woorden in een tekst vastleggen door middel van een zelfaandachtsmechanisme, waardoor de betekenis van de tekst beter wordt begrepen. Vergeleken met traditionele Recurrent Neural Networks (RNN’s) heeft de Transformer-architectuur de volgende voordelen:
- Parallelle berekening: De Transformer-architectuur kan alle woorden in een tekst parallel verwerken, waardoor de rekenefficiëntie aanzienlijk wordt verbeterd.
- Lange-afstandsafhankelijkheid: De Transformer-architectuur kan effectief lange-afstandsafhankelijkheden in de tekst vastleggen, wat cruciaal is voor het begrijpen van lange teksten.
- Verklaarbaarheid: Het zelfaandachtsmechanisme van de Transformer-architectuur kan worden gevisualiseerd, waardoor we kunnen begrijpen hoe het model voorspellingen doet.
GPT-4.1 erft deze voordelen van de Transformer-architectuur en heeft deze verder verbeterd, waardoor het beter presteert in verschillende taken.
Diversiteit van trainingsgegevens
De kracht van GPT-4.1 ligt ook in het feit dat het een grote hoeveelheid diverse trainingsgegevens heeft gebruikt. Deze gegevens omvatten:
- Tekstgegevens: Diverse teksten van internet, waaronder nieuwsartikelen, blogs, boeken, code, enz.
- Afbeeldingsgegevens: Diverse afbeeldingen van internet, waaronder foto’s, grafieken, schema’s, enz.
Door deze diverse trainingsgegevens te gebruiken, kan GPT-4.1 rijke kennis en vaardigheden leren, waardoor het uitblinkt in verschillende taken.
Verbetering van multimodale mogelijkheden
GPT-4.1 kan niet alleen tekstgegevens verwerken, maar ook afbeeldingsgegevens, waardoor het krachtige multimodale mogelijkheden heeft. Door tekst en afbeeldingen te combineren, kan GPT-4.1 de wereld beter begrijpen en rijkere en nuttigere inhoud genereren.
GPT-4.1 kan bijvoorbeeld:
- Beschrijvingen genereren op basis van afbeeldingen: Gegeven een afbeelding, kan GPT-4.1 een tekst genereren die de inhoud van de afbeelding beschrijft.
- Afbeeldingen genereren op basis van tekst: Gegeven een tekst, kan GPT-4.1 een afbeelding genereren die gerelateerd is aan de inhoud van de tekst.
- Vragen beantwoorden over afbeeldingen: Gegeven een afbeelding en een vraag, kan GPT-4.1 de vraag beantwoorden op basis van de inhoud van de afbeelding.
Deze multimodale mogelijkheden geven GPT-4.1 een enorm potentieel in verschillende toepassingsscenario’s.
Optimalisatie van de mogelijkheid om instructies op te volgen
GPT-4.1 is geoptimaliseerd op het gebied van de mogelijkheid om instructies op te volgen, waardoor het de intenties van de gebruiker beter kan begrijpen en inhoud kan genereren die beter voldoet aan de behoeften van de gebruiker. Om dit doel te bereiken, heeft OpenAI een geavanceerde trainingsmethode gebruikt, gebaseerd op directe feedback van ontwikkelaars.
Door deze methode te gebruiken, kan GPT-4.1 leren hoe het instructies van de gebruiker beter kan begrijpen en nauwkeurigere, completere en nuttigere inhoud kan genereren.
Potentieel van GPT-4.1 in praktische toepassingen
GPT-4.1, als een krachtig algemeen model, heeft een enorm potentieel in verschillende praktische toepassingen. Hier zijn enkele potentiële toepassingsscenario’s van GPT-4.1:
- Klantenservice: GPT-4.1 kan worden gebruikt om intelligente klantenservice-robots te bouwen, waardoor de efficiëntie en kwaliteit van de klantenservice worden verbeterd.
- Contentcreatie: GPT-4.1 kan worden gebruikt om contentcreatie te ondersteunen, zoals het schrijven van nieuwsartikelen, blogs, boeken, enz.
- Onderwijs: GPT-4.1 kan worden gebruikt om intelligente tutoringsystemen te bouwen, waardoor de personalisatie en efficiëntie van het onderwijs worden verbeterd.
- Wetenschappelijk onderzoek: GPT-4.1 kan worden gebruikt om wetenschappelijk onderzoek te ondersteunen, zoals het analyseren van gegevens, het genereren van hypothesen, het schrijven van papers, enz.
- Gezondheidszorg: GPT-4.1 kan worden gebruikt om de gezondheidszorg te ondersteunen, zoals het diagnosticeren van ziekten, het opstellen van behandelplannen, het geven van gezondheidsadviezen, enz.
Met de voortdurende ontwikkeling van GPT-4.1-technologie zal het potentieel ervan in praktische toepassingen steeds groter worden.
GPT-4.1 Mini en Nano: Lichtere keuzes
Naast het vlaggenschipmodel GPT-4.1 heeft OpenAI ook twee lichtere modellen gelanceerd: GPT-4.1 Mini en GPT-4.1 Nano. Deze twee modellen hebben de rekenkosten en latentie verlaagd, terwijl ze bepaalde prestaties behouden, waardoor ze geschikter zijn voor sommige toepassingsscenario’s met beperkte middelen.
GPT-4.1 Mini: Balans tussen prestaties en efficiëntie
GPT-4.1 Mini is een model met verkleinde afmetingen dat de latentie met ongeveer 50% vermindert, terwijl de prestaties vergelijkbaar blijven met GPT-4o. Dit maakt GPT-4.1 Mini zeer geschikt voor sommige toepassingsscenario’s die snelle respons vereisen, zoals realtime vertaling, spraakherkenning, enz.
Ondanks het kleinere formaat ondersteunt GPT-4.1 Mini nog steeds hetzelfde contextvenster van 1 miljoen tokens dat in een enkele prompt kan worden gebruikt. Dit maakt GPT-4.1 Mini nog steeds in staat om grote hoeveelheden gegevens te verwerken en uit te blinken in verschillende taken.
GPT-4.1 Nano: Een hulpmiddel voor supersnelle reacties
GPT-4.1 Nano is de eerste nano-LLM die door OpenAI is gelanceerd. De nano-klasse is kleiner en kosteneffectiever dan de mini-klasse van LLM’s van OpenAI. Dit maakt GPT-4.1 Nano zeer geschikt voor sommige toepassingsscenario’s die supersnelle respons vereisen, zoals automatische aanvulsuggesties, inhoudscategorisatie, enz.
Ondanks het kleinste formaat behoudt GPT-4.1 Nano nog steeds het contextvenster van 1 miljoen tokens van zijn grotere tegenhangers. Dit maakt GPT-4.1 Nano nog steeds in staat om grote hoeveelheden gegevens te verwerken en uit te blinken in verschillende taken.
Kortom, GPT-4.1 Mini en GPT-4.1 Nano zijn twee lichtere keuzes die, terwijl ze bepaalde prestaties behouden, de rekenkosten en latentie verlagen, waardoor ze geschikter zijn voor sommige toepassingsscenario’s met beperkte middelen.
Prijsstrategie van GPT-4.1
OpenAI heeft verschillende prijsstrategieën aangenomen voor de GPT-4.1-modelserie om aan de behoeften van verschillende gebruikers te voldoen.
- GPT-4.1: $ 2 per miljoen invoertokens, $ 8 per miljoen uitvoertokens.
- GPT-4.1 Mini: $ 0,40 per miljoen invoertokens, $ 1,60 per miljoen uitvoertokens.
- GPT-4.1 Nano: $ 0,10 per miljoen invoertokens, $ 0,40 per miljoen uitvoertokens.
Uit de prijsstrategie blijkt dat GPT-4.1 een premium product is dat geschikt is voor toepassingsscenario’s die hoge prestaties en kwaliteit vereisen. GPT-4.1 Mini en GPT-4.1 Nano zijn daarentegen zuiniger en geschikt voor toepassingsscenario’s met beperkte middelen.
Samenvatting
GPT-4.1 is de nieuwste serie algemene modellen die door OpenAI zijn gelanceerd, waaronder de modellen GPT-4.1, GPT-4.1 Mini en GPT-4.1 Nano. GPT-4.1 is geoptimaliseerd op het gebied van prestaties, multimodale mogelijkheden en de mogelijkheid om instructies op te volgen, waardoor het een enorm potentieel heeft in verschillende toepassingsscenario’s. GPT-4.1 Mini en GPT-4.1 Nano zijn lichter en geschikt voor toepassingsscenario’s met beperkte middelen.
Met de voortdurende ontwikkeling van GPT-4.1-technologie zal het potentieel ervan in praktische toepassingen steeds groter worden. We verwachten dat GPT-4.1 ons in de toekomst nog meer verrassingen zal brengen.