OpenAI 14 kwietnia 2025 roku wypuściło nową generację modeli ogólnego przeznaczenia – serię GPT-4.1, która obejmuje trzy modele skierowane do deweloperów: GPT-4.1, GPT-4.1 mini i GPT-4.1 nano.
OpenAI jest jednym z najbardziej rozpoznawalnych dostawców w erze generatywnej sztucznej inteligencji (genAI).
Podstawą działalności firmy w dziedzinie sztucznej inteligencji jest seria modeli GPT, która również napędza usługę ChatGPT. ChatGPT początkowo bazował na GPT-3 i stale ewoluował wraz z rozwojem nowych modeli GPT przez OpenAI, w tym GPT-4 i GPT-4o.
OpenAI stoi w obliczu rosnącej konkurencji na rynku genAI ze strony kilku rywali, w tym Google Gemini, Anthropic Claude i Meta Llama. Ta konkurencja spowodowała szybkie tempo wydawania nowych technologii modelowych. Modele te konkurują w różnych aspektach wydajności, w tym dokładności, wydajności kodowania i zdolności do poprawnego wykonywania instrukcji.
14 kwietnia 2025 roku OpenAI wypuściło GPT-4.1, nową serię modeli ogólnego przeznaczenia. Z silnym naciskiem na deweloperów, nowe modele GPT 4.1 są początkowo dostępne tylko przez API.
Co to jest GPT-4.1?
GPT-4.1 to seria dużych modeli językowych (LLM) opartych na architekturze Transformer, opracowana przez OpenAI jako flagowy model ogólnego przeznaczenia firmy. Bazuje na architekturze poprzednich modeli ery GPT-4, jednocześnie integrując postępy w zakresie niezawodności i przetwarzania informacji.
Seria GPT-4.1 obejmuje trzy modele: główny model GPT-4.1, GPT-4.1 mini i GPT-4.1 nano. Dla wszystkich trzech modeli z tej serii OpenAI wykorzystało zaawansowaną metodę treningu, która, jak twierdzi firma, została zaprojektowana w oparciu o bezpośrednie opinie deweloperów.
GPT-4.1 jest przydatny jako ogólny LLM, ale zawiera szereg optymalizacji skupionych na doświadczeniu deweloperów. Jednym z ulepszeń jest optymalizacja możliwości kodowania front-end. Na przykład, podczas transmisji na żywo ogłaszającej nowy model, OpenAI zademonstrowało, jak GPT-4.1 może zbudować aplikację za pomocą pojedynczego monitu i dość przyjaznego interfejsu użytkownika.
Model GPT-4.1 został również zoptymalizowany w celu poprawy zdolności do wykonywania instrukcji. W porównaniu z poprzednimi modelami, GPT-4.1 będzie ściślej i dokładniej wykonywał instrukcje złożonych, wieloetapowych monitów. W wewnętrznych testach porównawczych OpenAI dotyczących wykonywania instrukcji, GPT-4.1 osiągnął wynik 49%, co jest znaczącą poprawą w porównaniu z GPT-4o, który osiągnął wynik zaledwie 29%.
Podobnie jak GPT-4o, GPT-4.1 jest modelem multimodalnym obsługującym analizę tekstu i obrazu. OpenAI rozszerzyło okno kontekstowe GPT-4.1, aby obsługiwało do 1 miliona tokenów, umożliwiając analizę dłuższych zbiorów danych. Aby obsługiwać dłuższe okno kontekstowe, OpenAI ulepszyło również mechanizm uwagi GPT-4.1, aby model mógł poprawnie analizować i pobierać informacje z długich zbiorów danych.
Jeśli chodzi o ceny, GPT-4.1 kosztuje 2 USD za milion tokenów wejściowych i 8 USD za milion tokenów wyjściowych, co czyni go produktem premium w serii GPT-4.1.
Co to jest GPT 4.1 Mini?
Podobnie jak GPT-4o, GPT-4.1 ma również wersję mini. Podstawowa koncepcja wersji mini polega na tym, że LLM jest mniejszy i można go uruchomić przy niższych kosztach.
GPT-4.1 mini to model o zmniejszonych rozmiarach, który zmniejsza opóźnienia o około 50%, zachowując wydajność porównywalną z GPT-4o. Według OpenAI, dorównuje lub przewyższa GPT-4o w kilku testach porównawczych, w tym w zadaniach wizualnych obejmujących wykresy, schematy i wizualną matematykę.
Pomimo tego, że jest mniejszy niż flagowy model GPT-4.1, GPT-4.1 mini nadal obsługuje to samo okno kontekstowe o pojemności 1 miliona tokenów, które można wykorzystać w jednym zapytaniu.
W momencie premiery, GPT-4.1 mini kosztuje 0,40 USD za milion tokenów wejściowych i 1,60 USD za milion tokenów wyjściowych, co jest tańsze niż pełna wersja modelu GPT-4.1.
Co to jest GPT 4.1 Nano?
GPT-4.1 nano to pierwszy model LLM klasy nano wprowadzony przez OpenAI. Klasa nano jest mniejsza i bardziej ekonomiczna niż klasa mini LLM firmy OpenAI.
GPT-4.1 nano to najmniejszy i najbardziej ekonomiczny model w nowo wprowadzonej serii GPT-4.1 firmy OpenAI. Ze względu na swoje mniejsze rozmiary, jest najszybszy i ma najniższe opóźnienia spośród GPT-4.1 lub GPT-4.1 mini. Pomimo bycia mniejszym modelem, model nano zachowuje okno kontekstowe o pojemności 1 miliona tokenów swoich większych odpowiedników, co pozwala mu przetwarzać duże dokumenty i zbiory danych.
OpenAI pozycjonuje GPT-4.1 nano jako idealny do obsługi określonych aplikacji, w których szybkość ma pierwszeństwo przed kompleksowymi możliwościami rozumowania. Model nano został zoptymalizowany do szybkich, ukierunkowanych zadań, takich jak sugestie autouzupełniania, kategoryzacja treści i wyodrębnianie informacji z dużych dokumentów.
W momencie premiery, GPT-4.1 nano kosztuje 0,10 USD za milion tokenów wejściowych i 0,40 USD za milion tokenów wyjściowych.
Porównanie serii modeli GPT
Poniższa tabela przedstawia porównanie niektórych kluczowych parametrów dla GPT-4o, GPT-4.5 i GPT-4.1:
| Element | GPT-4o | GPT-4.5 | GPT-4.1 |
|---|---|---|---|
| Data wydania | 13 maja 2024 | 27 lutego 2025 | 14 kwietnia 2025 |
| Nacisk | Integracja multimodalna | Uczenie nienadzorowane na dużą skalę | Ulepszenia dla programistów i kodowania |
| Modalność | Tekst, obraz i dźwięk | Tekst i obraz | Tekst i obraz |
| Okno kontekstowe | 128 000 tokenów | 128 000 tokenów | 1 000 000 tokenów |
| Data graniczna wiedzy | Październik 2023 | Październik 2024 | Czerwiec 2024 |
| SWE-bench Verified (kodowanie) | 33% | 38% | 55% |
| MMMU | 69% | 75% | 75% |
Dogłębna analiza cech technicznych GPT-4.1
Aby lepiej zrozumieć moc GPT-4.1, przyjrzyjmy się szczegółowo technicznym aspektom tego modelu. Jako flagowy model ogólnego przeznaczenia OpenAI, GPT-4.1 opiera się na architekturze dużego modelu językowego (LLM) opartej na architekturze Transformer. Architekturata umożliwia mu przetwarzanie i generowanie złożonych tekstów i obrazów oraz doskonałe wykonywanie różnych zadań.
Zalety architektury Transformer
Architektura Transformer to przełomowa technologia w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP) w ostatnich latach. Dzięki mechanizmowi samo-uwagi, jest w stanie wychwytywać relacje między różnymi słowami w tekście, aby lepiej zrozumieć jego znaczenie. W porównaniu z tradycyjnymi rekurencyjnymi sieciami neuronowymi (RNN), architektura Transformer ma następujące zalety:
- Obliczenia równoległe: Architektura Transformer może przetwarzać wszystkie słowa w tekście równolegle, co znacznie poprawia wydajność obliczeniową.
- Zależności na dużą odległość: Architektura Transformer może skutecznie wychwytywać zależności na dużą odległość w tekście, co jest kluczowe dla zrozumienia długich tekstów.
- Interpretowalność: Mechanizm samo-uwagi architektury Transformer można wizualizować, co pomaga nam zrozumieć, w jaki sposób model dokonuje przewidywań.
GPT-4.1 odziedziczył te zalety architektury Transformer i został ulepszony na tej podstawie, dzięki czemu radzi sobie jeszcze lepiej w różnych zadaniach.
Różnorodność danych treningowych
Moc GPT-4.1 wynika również z wykorzystania dużej ilości różnorodnych danych treningowych. Dane te obejmują:
- Dane tekstowe: Różne teksty z Internetu, w tym artykuły informacyjne, blogi, książki, kod itp.
- Dane obrazowe: Różne obrazy z Internetu, w tym zdjęcia, wykresy, schematy itp.
Wykorzystując te różnorodne dane treningowe, GPT-4.1 jest w stanie uczyć się bogatej wiedzy i umiejętności, dzięki czemu radzi sobie znakomicie w różnych zadaniach.
Ulepszenie możliwości multimodalnych
GPT-4.1 może nie tylko przetwarzać dane tekstowe, ale także dane obrazowe, co daje mu potężne możliwości multimodalne. Łącząc tekst i obraz, GPT-4.1 może lepiej rozumieć świat i generować bogatsze i bardziej przydatne treści.
Na przykład GPT-4.1 może:
- Generować opisy na podstawie obrazów: Na podstawie danego obrazu GPT-4.1 może wygenerować tekst opisujący zawartość obrazu.
- Generować obrazy na podstawie tekstu: Na podstawie danego tekstu GPT-4.1 może wygenerować obraz związany z zawartością tekstu.
- Odpowiadać na pytania dotyczące obrazów: Na podstawie danego obrazu i pytania GPT-4.1 może odpowiedzieć na pytanie na podstawie zawartości obrazu.
Te możliwości multimodalne sprawiają, że GPT-4.1 ma ogromny potencjał w różnych scenariuszach zastosowań.
Optymalizacja zdolności do wykonywania instrukcji
GPT-4.1 został zoptymalizowany pod kątem zdolności do wykonywania instrukcji, dzięki czemu może lepiej rozumieć intencje użytkownika i generować treści, które lepiej odpowiadają potrzebom użytkownika. Aby to osiągnąć, OpenAI zastosowało zaawansowaną metodę treningu, która opiera się na bezpośrednich opiniach deweloperów.
Wykorzystując tę metodę, GPT-4.1 jest w stanie nauczyć się, jak lepiej rozumieć instrukcje użytkownika i generować dokładniejsze, kompletne i przydatne treści.
Potencjał GPT-4.1 w rzeczywistych zastosowaniach
GPT-4.1, jako potężny model ogólnego przeznaczenia, ma ogromny potencjał w różnych rzeczywistych zastosowaniach. Oto kilka potencjalnych scenariuszy zastosowań GPT-4.1:
- Obsługa klienta: GPT-4.1 może być wykorzystywany do tworzenia inteligentnych chatbotów obsługi klienta, aby poprawić wydajność i jakość obsługi klienta.
- Tworzenie treści: GPT-4.1 może być wykorzystywany do wspomagania tworzenia treści, takich jak pisanie artykułów informacyjnych, blogów, książek itp.
- Edukacja: GPT-4.1 może być wykorzystywany do tworzenia inteligentnych systemów tutoringu, aby poprawić personalizację i wydajność edukacji.
- Badania naukowe: GPT-4.1 może być wykorzystywany do wspomagania badań naukowych, takich jak analiza danych, generowanie hipotez, pisanie artykułów naukowych itp.
- Opieka zdrowotna: GPT-4.1 może być wykorzystywany do wspomagania opieki zdrowotnej, takiej jak diagnozowanie chorób, opracowywanie planów leczenia, udzielanie porad zdrowotnych itp.
Wraz z ciągłym rozwojem technologii GPT-4.1, jego potencjał w rzeczywistych zastosowaniach będzie coraz większy.
GPT-4.1 Mini i Nano: Lżejsze opcje
Oprócz flagowego modelu GPT-4.1, OpenAI wprowadziło również dwa lżejsze modele: GPT-4.1 Mini i GPT-4.1 Nano. Te dwa modele, zachowując pewną wydajność, obniżają koszty obliczeniowe i opóźnienia, dzięki czemu są bardziej odpowiednie dla niektórych scenariuszy zastosowań o ograniczonych zasobach.
GPT-4.1 Mini: Równowaga między wydajnością a efektywnością
GPT-4.1 Mini to model o zmniejszonych rozmiarach, który zmniejsza opóźnienia o około 50%, zachowując wydajność porównywalną z GPT-4o. To sprawia, że GPT-4.1 Mini jest bardzo odpowiedni dla niektórych scenariuszy zastosowań, które wymagają szybkiej reakcji, takich jak tłumaczenie w czasie rzeczywistym, rozpoznawanie mowy itp.
Pomimo niewielkich rozmiarów, GPT-4.1 Mini nadal obsługuje to samo okno kontekstowe o pojemności 1 miliona tokenów, które można wykorzystać w jednym zapytaniu. To sprawia, że GPT-4.1 Mini nadal może przetwarzać duże ilości danych i doskonale radzić sobie w różnych zadaniach.
GPT-4.1 Nano: Narzędzie do błyskawicznych reakcji
GPT-4.1 Nano to pierwszy model LLM klasy nano wprowadzony przez OpenAI. Klasa nano jest mniejsza i bardziej ekonomiczna niż klasa mini LLM firmy OpenAI. To sprawia, że GPT-4.1 Nano jest bardzo odpowiedni dla niektórych scenariuszy zastosowań, które wymagają błyskawicznej reakcji, takich jak sugestie autouzupełniania, kategoryzacja treści itp.
Pomimo najmniejszych rozmiarów, GPT-4.1 Nano nadal zachowuje okno kontekstowe o pojemności 1 miliona tokenów swoich większych odpowiedników. To sprawia, że GPT-4.1 Nano nadal może przetwarzać duże ilości danych i doskonale radzić sobie w różnych zadaniach.
Podsumowując, GPT-4.1 Mini i GPT-4.1 Nano to dwie lżejsze opcje, które, zachowując pewną wydajność, obniżają koszty obliczeniowe i opóźnienia, dzięki czemu są bardziej odpowiednie dla niektórych scenariuszy zastosowań o ograniczonych zasobach.
Strategia cenowa GPT-4.1
OpenAI zastosowało różne strategie cenowe dla modeli serii GPT-4.1, aby zaspokoić potrzeby różnych użytkowników.
- GPT-4.1: 2 USD za milion tokenów wejściowych i 8 USD za milion tokenów wyjściowych.
- GPT-4.1 Mini: 0,40 USD za milion tokenów wejściowych i 1,60 USD za milion tokenów wyjściowych.
- GPT-4.1 Nano: 0,10 USD za milion tokenów wejściowych i 0,40 USD za milion tokenów wyjściowych.
Ze strategii cenowej wynika, że GPT-4.1 to produkt premium, odpowiedni dla scenariuszy zastosowań, które wymagają wysokiej wydajności i wysokiej jakości. GPT-4.1 Mini i GPT-4.1 Nano są bardziej ekonomiczne i odpowiednie dla niektórych scenariuszy zastosowań o ograniczonych zasobach.
Podsumowanie
GPT-4.1 to najnowsza seria modeli ogólnego przeznaczenia wprowadzona przez OpenAI, obejmująca trzy modele: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini i GPT-4.1 Nano. GPT-4.1 został zoptymalizowany pod względem wydajności, możliwości multimodalnych i zdolności do wykonywania instrukcji, dzięki czemu ma ogromny potencjał w różnych scenariuszach zastosowań. GPT-4.1 Mini i GPT-4.1 Nano są lżejsze i odpowiednie dla niektórych scenariuszy zastosowań o ograniczonych zasobach.
Wraz z ciągłym rozwojem technologii GPT-4.1, jego potencjał w rzeczywistych zastosowaniach będzie coraz większy. Oczekujemy, że GPT-4.1 przyniesie nam więcej niespodzianek w przyszłości.