OpenAI, czołowa siła w dziedzinie sztucznej inteligencji, niedawno zaprezentowała swoją nową serię modeli GPT-4.1, która może pochwalić się imponującym oknem kontekstowym o długości 1 miliona tokenów oraz ulepszonymi możliwościami wydajności. Jednak konwencja nazewnictwa przyjęta dla tych modeli – GPT-4.1, GPT-4.1 mini i GPT-4.1 nano – wywołała zamieszanie i wywołała pytania o ogólną strategię nazewnictwa produktów OpenAI.
Według OpenAI, modele te przewyższają GPT-4o pod kilkoma względami. Warto zauważyć, że GPT-4.1 jest dostępny wyłącznie dla programistów za pośrednictwem API, przez co zwykli użytkownicy nie mogą doświadczyć go bezpośrednio w interfejsie ChatGPT.
Najbardziej wyróżniającą się cechą serii GPT-4.1 jest jej obszerne okno kontekstowe o długości 1 miliona tokenów, co umożliwia jej przetwarzanie około 3000 stron tekstu. Ta funkcja jest zgodna z modelem Gemini firmy Google, który już obsługuje podobne funkcje przetwarzania długich treści.
Wycofanie GPT-4.5 i przyszłość ChatGPT
Równocześnie OpenAI ogłosiło wycofanie modelu GPT-4.5 Preview w ramach API. Ten przejściowy produkt, wprowadzony na rynek w lutym 2025 r. i wcześniej krytykowany, ma zostać wycofany w lipcu 2025 r., co skłania programistów do szybkiej migracji. Jednak GPT-4.5 pozostanie tymczasowo dostępny w ChatGPT.
Uznanie chaosu nazewnictwa: nawet Sam Altman się zgadza
Rosnąca złożoność nazewnictwa produktów OpenAI nie umknęła uwadze, nawet dyrektorowi generalnemu Samowi Altmanowi. W lutym przyznał na X (dawniej Twitter), że linia produktów firmy i konwencje nazewnictwa stały się nadmiernie skomplikowane.
W interfejsie ChatGPT każdy model ma unikalne mocne i słabe strony, w tym obsługę przetwarzania lub generowania obrazów. Jednak użytkownicy często mają trudności z określeniem, który model najlepiej pasuje do konkretnego zadania.
Oto przegląd obecnej oferty modeli OpenAI:
GPT-4o: Obecny ‘standardowy’ model językowy, znany ze swoich wszechstronnych możliwości i wysokiej ogólnej wydajności.
GPT-4o z wyszukiwaniem: Ulepszona wersja GPT-4o, która integruje funkcję wyszukiwania w sieci w czasie rzeczywistym.
GPT-4o z dogłębnymi badaniami: Ta wersja wykorzystuje specjalną architekturę, która umożliwia GPT-4o przeprowadzanie wielu wyszukiwań w sieci i kompilowanie wyników w kompleksowy raport.
GPT-4o z zaplanowanymi zadaniami: Umożliwia GPT-4o wykonywanie określonych zadań (np. wyszukiwania w sieci) regularnie i przekazywanie użytkownikom okresowych aktualizacji.
o1: Model ‘Simulated Reasoning (SR)’ OpenAI jest zaprojektowany do aktywnego stosowania podejścia ‘krok po kroku’ do rozwiązywania problemów. Wyróżnia się logicznym rozumowaniem i zadaniami matematycznymi, ale nie sprawdza się w pisaniu lub ekspresji twórczej.
o3-mini: Zminiaturyzowana, szybka wersja niewydanego modelu ‘o3’. Jest następcą o1, ale pomija nazewnictwo ‘o2’ ze względu na problemy z znakami towarowymi.
o3-mini-high: Zaawansowana wersja o3-mini, oferująca bardziej dogłębne rozumowanie, ale wolniejszą wydajność.
o1 pro mode: Najpotężniejszy model symulowanego rozumowania oferowany obecnie przez OpenAI. Zapewnia najbardziej kompletne możliwości logiczne i rozumowania, choć wolniej. Ten tryb jest dostępny wyłącznie dla użytkowników kont Pro z płatnym abonamentem.
GPT-4o mini: Lekka wersja oryginalnego GPT-4o, przeznaczona dla darmowych użytkowników, oferująca większą szybkość i niższe koszty. OpenAI zachowuje tę wersję w celu zachowania kompatybilności z określonymi wymaganiami dotyczącymi monitów.
GPT-4: Oryginalny model GPT-4 wprowadzony na rynek w 2023 r., obecnie uważany za starszą generację.
Advanced Voice Mode: Wariant GPT-4o specjalnie zaprojektowany do interakcji głosowej, obsługujący wejście i wyjście głosowe w czasie rzeczywistym.
ChatGPT oferuje teraz różnorodną gamę modeli, w tym GPT-4o, GPT-4o mini, o1-pro, o3-mini, GPT-4 i GPT-4.5, z których każdy ma subtelne różnice, które często wprawiają użytkowników w zakłopotanie.
Altman stwierdził, że firma planuje skonsolidować serie GPT i o pod parasolem GPT-5. Jednak wprowadzenie GPT-4.1 wydaje się przeczyć temu celowi ‘konsolidacji marki’, bardziej przypominając tymczasowy, przejściowy model, który zasługuje na wydanie, ale brakuje mu znaczącego wpływu.
GPT-4.1 kontra GPT-4.5: Porównanie kontekstowe
Chociaż GPT-4.1 przewyższa GPT-4.5 pod pewnymi względami, takimi jak test kodu SWE-bench Verified (54,6% w porównaniu z 38,0%), GPT-4.5 zachowuje przewagę w testach wiedzy akademickiej, rozumieniu instrukcji i zadaniach związanych z obrazami. OpenAI twierdzi, że GPT-4.1, mimo że nie jest uniwersalnie lepszy, oferuje ‘wystarczająco dobry’ praktyczny wynik z większą szybkością i niższymi kosztami.
GPT-4.5 generuje znaczne koszty operacyjne, pobierając 75 USD (około 2430 NT$) za milion tokenów wejściowych i 150 USD (około 4860 NT$) za milion tokenów wyjściowych. Z kolei GPT-4.1 jest znacznie tańszy, przy czym wejście kosztuje 2 USD (około 65 NT$), a wyjście 8 USD (około 260 NT$).
Wersje mini i nano są jeszcze bardziej ekonomiczne:
GPT-4.1 mini: Wejście 0,40 USD (około 13 NT$), wyjście 1,60 USD (około 52 NT$)
GPT-4.1 nano: Wejście 0,10 USD (około 3 NT$), wyjście 0,40 USD (około 13 NT$)
Dlaczego GPT-4.1 nie jest dostępny dla użytkowników ChatGPT
OpenAI twierdzi, że ulepszenia z modeli badawczych, takich jak GPT-4.1, będą ‘stopniowo integrowane’ z wersją GPT-4o używaną przez ChatGPT, zapewniając, że ChatGPT pozostanie stale aktualizowany. Oznacza to, że ChatGPT działa na dynamicznie ewoluującym, ujednoliconym modelu, podczas gdy programiści korzystający z API mogą precyzyjnie wybierać określone wersje modelu, które spełniają ich wymagania.
Takie podejście tworzy strategię dwutorową: użytkownicy ChatGPT doświadczają ujednoliconego, ale nieco niejednoznacznego doświadczenia, podczas gdy programiści cieszą się bardziej szczegółowymi, jasno zdefiniowanymi opcjami.
Jednak zamieszanie związane z nazewnictwem nadal się utrzymuje, co rodzi pytanie: dlaczego OpenAI nie rozważyło wykorzystania ChatGPT do rozwiązania problemów z nazewnictwem?
Złożoność rozmiaru okna kontekstowego w nowoczesnych modelach językowych
Okno kontekstowe modelu językowego odnosi się do ilości tekstu, którą model może uwzględnić naraz podczas generowania odpowiedzi. Jest to jak pamięć krótkotrwała modelu. Większe okno kontekstowe pozwala modelowi zrozumieć bardziej złożone i subtelne relacje w tekście, co prowadzi do bardziej spójnych, trafnych i dokładnych wyników.
W przypadku okna kontekstowego GPT-4.1 o długości 1 miliona tokenów, ta ogromna pojemność umożliwia modelowi zachowanie i przetwarzanie informacji z około 3000 stron tekstu. Pozwala to na głębsze zrozumienie kontekstu, umożliwiając generowanie odpowiedzi, które są bardziej zgodne z ogólnym znaczeniem i intencjami wejścia.
Znaczenie liczby tokenów
Tokeny to podstawowe jednostki, których model językowy używa do przetwarzania tekstu. Mogą to być pojedyncze słowa, części słów, a nawet znaki interpunkcyjne. Im więcej tokenów model może obsłużyć, tym więcej informacji może przetworzyć, co prowadzi do lepszego zrozumienia i dokładniejszych wyników.
Okno kontekstowe o długości 1 miliona tokenów to znaczący postęp, stanowiący znaczący skok w zdolności modeli językowych do obsługi złożonych i długich treści. Ta funkcja otwiera nowe możliwości dla zastosowań takich jak:
- Tworzenie długich treści: Pisanie książek, scenariuszy i innych obszernych dokumentów.
- Złożona analiza danych: Przetwarzanie i analiza dużych zbiorów danych.
- Ulepszona obsługa klienta: Obsługa złożonych zapytań klientów i zapewnianie spersonalizowanego wsparcia.
- Ulepszone możliwości badawcze: Prowadzenie dogłębnych badań i analiz.
Wpływ efektywności kosztowej na przyjęcie modelu
Koszt korzystania z modelu językowego jest istotnym czynnikiem wpływającym na jego przyjęcie. Im wyższy koszt, tym bardziej restrykcyjne staje się jego użycie. Niższy koszt GPT-4.1 w porównaniu z GPT-4.5 czyni go bardziej atrakcyjną opcją dla programistów i firm, które chcą zintegrować sztuczną inteligencję ze swoimi przepływami pracy.
Warstwowa struktura cenowa serii GPT-4.1, z wersjami mini i nano oferującymi jeszcze niższe koszty, sprawia, że sztuczna inteligencja jest dostępna dla szerszego grona użytkowników i zastosowań. Ta zwiększona dostępność może przyspieszyć przyjęcie sztucznej inteligencji i napędzać innowacje w różnych branżach.
Poruszanie się po złożoności wyboru modelu
Obfitość modeli dostępnych w OpenAI może być przytłaczająca dla użytkowników. Ważne jest, aby zrozumieć specyficzne mocne i słabe strony każdego modelu, aby podejmować świadome decyzje dotyczące tego, którego użyć do konkretnego zadania.
Czynniki, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze modelu, obejmują:
- Rozmiar okna kontekstowego: Ilość tekstu, którą model może przetworzyć naraz.
- Koszt: Cena za token.
- Wydajność: Dokładność i szybkość modelu.
- Specyficzne możliwości: Czy model obsługuje funkcje takie jak przetwarzanie obrazów lub wyszukiwanie w czasie rzeczywistym.
Znaczenie doświadczenia użytkownika
Ostatecznie sukces modelu językowego zależy od doświadczenia użytkownika. Model, który jest trudny w użyciu lub zrozumieniu, prawdopodobnie nie zostanie przyjęty, niezależnie od jego możliwości technicznych. Uznanie przez OpenAI zamieszania związanego z nazewnictwem i plany skonsolidowania serii GPT i o to kroki we właściwym kierunku.
Uproszczenie procesu wyboru modelu i zapewnienie jasnych wskazówek, który model jest najlepiej dopasowany do konkretnych zadań, będzie kluczowe dla napędzania przyjęcia i maksymalizacji wartości oferty OpenAI. Usprawnione i intuicyjne doświadczenie użytkownika umożliwi użytkownikom efektywne i wydajne wykorzystanie mocy sztucznej inteligencji.
Przyszłe kierunki: Rozwiązanie dylematu nazewnictwa
Uznanie przez OpenAI złożoności nazewnictwa otaczającej różne modele jest obiecującym znakiem. Zamiar skonsolidowania serii GPT i o pod parasolem GPT-5 stanowi potencjalne rozwiązanie upraszczające linię produktów i zmniejszające zamieszanie wśród użytkowników.
Jednak wprowadzenie GPT-4.1 w trakcie tej planowanej konsolidacji budzi obawy co do długoterminowej rentowności obecnej strategii nazewnictwa. OpenAI musi dokładnie rozważyć, w jaki sposób komunikuje swoją ofertę modeli użytkownikom i upewnić się, że konwencje nazewnictwa są jasne, spójne i intuicyjne.
Badanie alternatywnych strategii nazewnictwa
Kilka alternatywnych strategii nazewnictwa mogłoby potencjalnie rozwiązać problemy, przed którymi stoi OpenAI:
- Nazewnictwo oparte na funkcjach: Modele można nazwać na podstawie ich podstawowych cech lub możliwości. Na przykład model z ulepszonymi możliwościami przetwarzania obrazów można nazwać ‘GPT-Image’ lub ‘Vision-Pro’.
- Nazewnictwo oparte na wydajności: Modele można nazwać na podstawie ich wskaźników wydajności. Na przykład model z wyższym wynikiem dokładności można nazwać ‘GPT-Elite’ lub ‘Precision-Max’.
- Nazewnictwo zorientowane na użytkownika: Modele można nazwać na podstawie ich docelowej grupy odbiorców lub przypadku użycia. Na przykład model zaprojektowany do obsługi klienta można nazwać ‘Help-Bot’ lub ‘Service-AI’.
- Nazewnictwo oparte na wersjach: Modele można nazwać za pomocą prostego systemu wersjonowania, takiego jak ‘GPT-V1’, ‘GPT-V2’ i tak dalej. Takie podejście zapewniłoby jasny i spójny sposób śledzenia aktualizacji i ulepszeń modelu.
Droga naprzód: Wezwanie do jasności
Ewoluujący krajobraz modeli językowych stwarza zarówno możliwości, jak i wyzwania. Zaangażowanie OpenAI w innowacje jest godne pochwały, ale musi również priorytetowo traktować doświadczenie użytkownika i zapewniać, że jego oferta jest dostępna i łatwa do zrozumienia.
Rozwiązanie zamieszania związanego z nazewnictwem ma kluczowe znaczenie dla napędzania przyjęcia, wspierania innowacji i maksymalizacji wartości sztucznej inteligencji dla użytkowników w różnych branżach. Kolejne kroki OpenAI w udoskonalaniu konwencji nazewnictwa będą uważnie obserwowane przez społeczność AI i bez wątpienia ukształtują przyszłość dostępności i użyteczności modeli językowych.