ถอดรหัส GPT-4.1: ทุกสิ่งที่คุณควรรู้

OpenAI ได้เปิดตัวโมเดลอเนกประสงค์รุ่นใหม่ล่าสุด GPT-4.1 series ในวันที่ 14 เมษายน 2025 ซึ่งประกอบด้วยสามโมเดลที่เน้นการพัฒนาสำหรับนักพัฒนาเป็นหลัก ได้แก่ GPT-4.1, GPT-4.1 mini และ GPT-4.1 nano

OpenAI เป็นหนึ่งในผู้ให้บริการที่เป็นที่รู้จักอย่างกว้างขวางในยุคของ Generative AI

หัวใจสำคัญของการทำงาน AI ของบริษัทคือโมเดล GPT series ซึ่งเป็นขุมพลังเบื้องหลังบริการ ChatGPT ด้วยเช่นกัน ChatGPT เดิมขับเคลื่อนด้วย GPT-3 และได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่องเมื่อ OpenAI พัฒนาโมเดล GPT ใหม่ๆ รวมถึง GPT-4 และ GPT-4o

OpenAI กำลังเผชิญกับการแข่งขันที่รุนแรงมากขึ้นจากคู่แข่งหลายรายในตลาด genAI ซึ่งรวมถึง Google Gemini, Anthropic Claude และ Meta Llama การแข่งขันนี้กระตุ้นให้เกิดการเปิดตัวเทคโนโลยีโมเดลใหม่อย่างรวดเร็ว โมเดลเหล่านี้แข่งขันกันในด้านประสิทธิภาพที่แตกต่างกัน รวมถึงความแม่นยำ ประสิทธิภาพการเข้ารหัส และความสามารถในการปฏิบัติตามคำสั่งอย่างถูกต้อง

เมื่อวันที่ 14 เมษายน 2025 OpenAI ได้เปิดตัว GPT-4.1 ซึ่งเป็นโมเดลอเนกประสงค์ series ใหม่ ด้วยการมุ่งเน้นที่นักพัฒนาอย่างมาก โมเดล GPT 4.1 ใหม่จึงสามารถใช้งานได้ผ่าน API เท่านั้นในตอนแรก

GPT-4.1 คืออะไร?

GPT-4.1 คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) series ที่ใช้ Transformer ซึ่งพัฒนาโดย OpenAI ในฐานะโมเดลอเนกประสงค์ชั้นนำของบริษัท โมเดลนี้สร้างขึ้นจากสถาปัตยกรรมของโมเดลยุค GPT-4 ก่อนหน้า ในขณะเดียวกันก็ผสมผสานความก้าวหน้าในด้านความน่าเชื่อถือและการประมวลผลข้อมูล

GPT-4.1 series ประกอบด้วยสามโมเดล: โมเดลหลัก GPT-4.1, GPT-4.1 mini และ GPT-4.1 nano สำหรับทั้งสามโมเดลใน series นี้ OpenAI ใช้วิธีการฝึกอบรมขั้นสูง ซึ่งบริษัทอ้างว่าได้รับการออกแบบตามความคิดเห็นโดยตรงจากนักพัฒนา

GPT-4.1 มีประโยชน์อย่างยิ่งในฐานะ LLM อเนกประสงค์ แต่มีชุดการเพิ่มประสิทธิภาพที่เน้นประสบการณ์ของนักพัฒนา หนึ่งในการปรับปรุงเหล่านี้คือการเพิ่มประสิทธิภาพความสามารถในการเข้ารหัสส่วนหน้า ตัวอย่างเช่น ในประกาศถ่ายทอดสดที่ OpenAI เผยแพร่สำหรับโมเดลใหม่ บริษัทได้แสดงให้เห็นว่า GPT-4.1 สามารถสร้างแอปพลิเคชันได้ด้วยการแจ้งเตือนเพียงครั้งเดียวและส่วนติดต่อผู้ใช้ที่เป็นมิตรพอสมควร

โมเดล GPT-4.1 ยังได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อปรับปรุงความสามารถในการปฏิบัติตามคำสั่ง เมื่อเทียบกับโมเดลก่อนหน้า GPT-4.1 จะปฏิบัติตามคำสั่งในการแจ้งเตือนที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอนอย่างใกล้ชิดและแม่นยำยิ่งขึ้น ในการทดสอบมาตรฐานการปฏิบัติตามคำสั่งภายในของ OpenAI GPT-4.1 ทำคะแนนได้ 49% ซึ่งดีกว่า GPT-4o อย่างเห็นได้ชัด ซึ่งทำคะแนนได้เพียง 29%

เช่นเดียวกับ GPT-4o, GPT-4.1 เป็นโมเดล multimodal ที่รองรับการวิเคราะห์ข้อความและรูปภาพ OpenAI ได้ขยาย Context window ของ GPT-4.1 เพื่อรองรับได้ถึง 1 ล้าน token ทำให้สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ยาวขึ้นได้ เพื่อรองรับ Context window ที่ยาวขึ้น OpenAI ยังได้ปรับปรุงกลไก Attention ของ GPT-4.1 เพื่อให้โมเดลสามารถแยกวิเคราะห์และดึงข้อมูลจากชุดข้อมูลที่ยาวได้อย่างถูกต้อง

ในส่วนของราคา GPT-4.1 มีราคาอยู่ที่ 2 ดอลลาร์ต่อล้าน Input Token และ 8 ดอลลาร์ต่อล้าน Output Token ซึ่งทำให้เป็นผลิตภัณฑ์ระดับพรีเมียมใน GPT-4.1 series

GPT 4.1 Mini คืออะไร?

เช่นเดียวกับ GPT-4o, GPT-4.1 ก็มีเวอร์ชัน mini ด้วยเช่นกัน แนวคิดพื้นฐานเบื้องหลังเวอร์ชัน mini คือ LLM มีขนาดเล็กลงและสามารถทำงานได้ด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า

GPT-4.1 mini เป็นโมเดลที่มีขนาดเล็กลง ซึ่งช่วยลดเวลาแฝงลงประมาณ 50% ในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพที่เทียบเท่ากับ GPT-4o ตามที่ OpenAI กล่าวว่า โมเดลนี้ตรงกับหรือเกิน GPT-4o ในการทดสอบมาตรฐานหลายรายการ รวมถึงงานด้านการมองเห็นที่เกี่ยวข้องกับแผนภูมิ แผนภาพ และคณิตศาสตร์เชิงภาพ

แม้ว่าจะมีขนาดเล็กกว่าโมเดล GPT-4.1 รุ่นเรือธง แต่ GPT-4.1 mini ยังคงรองรับ Context window ขนาด 1 ล้าน token เดียวกันที่ใช้ในการแจ้งเตือนเดียว

ในขณะที่เปิดตัว GPT-4.1 mini มีราคาอยู่ที่ 0.40 ดอลลาร์ต่อล้าน Input Token และ 1.60 ดอลลาร์ต่อล้าน Output Token ซึ่งถูกกว่าโมเดล GPT-4.1 เวอร์ชันเต็ม

GPT 4.1 Nano คืออะไร?

GPT-4.1 nano เป็น LLM ระดับ nano รุ่นแรกที่เปิดตัวโดย OpenAI ระดับ nano เล็กกว่าและประหยัดกว่า LLM ระดับ mini ของ OpenAI

GPT-4.1 nano เป็นโมเดลที่มีขนาดเล็กที่สุดและประหยัดที่สุดใน GPT-4.1 series ที่เปิดตัวใหม่ของ OpenAI เนื่องจากมีขนาดเล็กลงจึงเร็วที่สุด โดยมีเวลาแฝงต่ำกว่า GPT-4.1 หรือ GPT-4.1 mini แม้ว่าจะเป็นโมเดลขนาดเล็กกว่า แต่โมเดล nano ยังคงรักษา Context window ขนาด 1 ล้าน token ของรุ่นพี่ขนาดใหญ่กว่า ทำให้สามารถประมวลผลเอกสารและชุดข้อมูลจำนวนมากได้

OpenAI วางตำแหน่ง GPT-4.1 nano ว่าเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดการแอปพลิเคชันเฉพาะที่ความเร็วมีความสำคัญเหนือกว่าความสามารถในการให้เหตุผลที่ครอบคลุม โมเดล nano ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการใช้งานในงานที่รวดเร็วและตรงเป้าหมาย เช่น คำแนะนำการเติมข้อความอัตโนมัติ การจัดหมวดหมู่เนื้อหา และการดึงข้อมูลจากเอกสารขนาดใหญ่

ในขณะที่เปิดตัว GPT-4.1 nano มีราคาอยู่ที่ 0.10 ดอลลาร์ต่อล้าน Input Token และ 0.40 ดอลลาร์ต่อล้าน Output Token

เปรียบเทียบ GPT Model series

ตารางต่อไปนี้แสดงการเปรียบเทียบพารามิเตอร์ที่สำคัญบางส่วนของ GPT-4o, GPT-4.5 และ GPT-4.1:

เจาะลึกคุณสมบัติทางเทคนิคของ GPT-4.1

เพื่อทำความเข้าใจความแข็งแกร่งของ GPT-4.1 ได้ดียิ่งขึ้น เรามาเจาะลึกรายละเอียดทางเทคนิคเบื้องหลัง GPT-4.1 ในฐานะโมเดลอเนกประสงค์เรือธงของ OpenAI หัวใจสำคัญอยู่ที่สถาปัตยกรรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ใช้ Transformer สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้สามารถประมวลผลและสร้างข้อความและรูปภาพที่ซับซ้อน และทำงานได้ดีเยี่ยมในงานต่างๆ

ข้อดีของสถาปัตยกรรม Transformer

สถาปัตยกรรม Transformer เป็นเทคโนโลยีที่ก้าวล้ำในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยผ่านกลไก Self-Attention ทำให้สามารถจับความสัมพันธ์ระหว่างคำต่างๆ ในข้อความ ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจความหมายของข้อความได้ดีขึ้น เมื่อเทียบกับ Recurrent Neural Network (RNN) แบบดั้งเดิม สถาปัตยกรรม Transformer มีข้อดีดังต่อไปนี้:

• การคำนวณแบบขนาน: สถาปัตยกรรม Transformer สามารถประมวลผลคำทั้งหมดในข้อความแบบขนาน ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณได้อย่างมาก
• การพึ่งพาระยะไกล: สถาปัตยกรรม Transformer สามารถจับการพึ่งพาระยะไกลในข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำความเข้าใจข้อความที่ยาว
• ความสามารถในการตีความ: กลไก Self-Attention ของสถาปัตยกรรม Transformer สามารถแสดงภาพได้ ซึ่งช่วยให้เราเข้าใจว่าโมเดลทำการคาดการณ์ได้อย่างไร

GPT-4.1 สืบทอดข้อดีเหล่านี้ของสถาปัตยกรรม Transformer และปรับปรุงเพิ่มเติมเพื่อให้ทำงานได้ดียิ่งขึ้นในงานต่างๆ

ความหลากหลายของข้อมูลการฝึกอบรม

ความแข็งแกร่งของ GPT-4.1 ยังอยู่ที่การใช้ข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลายจำนวนมาก ข้อมูลเหล่านี้รวมถึง:

• ข้อมูลข้อความ: ข้อความต่างๆ จากอินเทอร์เน็ต รวมถึงบทความข่าว บล็อก หนังสือ โค้ด ฯลฯ
• ข้อมูลรูปภาพ: รูปภาพต่างๆ จากอินเทอร์เน็ต รวมถึงภาพถ่าย แผนภูมิ แผนภาพ ฯลฯ

ด้วยการใช้ข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลายเหล่านี้ GPT-4.1 จึงสามารถเรียนรู้ความรู้และทักษะที่หลากหลาย ซึ่งจะช่วยให้ทำงานได้ดีเยี่ยมในงานต่างๆ

การปรับปรุงความสามารถ Multimodal

GPT-4.1 ไม่เพียงแต่สามารถประมวลผลข้อมูลข้อความเท่านั้น แต่ยังสามารถประมวลผลข้อมูลรูปภาพได้ด้วย ซึ่งทำให้มีความสามารถ Multimodal ที่แข็งแกร่ง ด้วยการรวมข้อความและรูปภาพเข้าด้วยกัน GPT-4.1 สามารถเข้าใจโลกได้ดีขึ้นและสร้างเนื้อหาที่สมบูรณ์และมีประโยชน์มากขึ้น

ตัวอย่างเช่น GPT-4.1 สามารถ:

• สร้างคำอธิบายตามรูปภาพ: เมื่อกำหนดรูปภาพแล้ว GPT-4.1 สามารถสร้างข้อความที่อธิบายเนื้อหาของรูปภาพได้
• สร้างรูปภาพตามข้อความ: เมื่อกำหนดข้อความแล้ว GPT-4.1 สามารถสร้างรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาของข้อความได้
• ตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับรูปภาพ: เมื่อกำหนดรูปภาพและคำถามแล้ว GPT-4.1 สามารถตอบคำถามตามเนื้อหาของรูปภาพได้

ความสามารถ Multimodal เหล่านี้ทำให้ GPT-4.1 มีศักยภาพอย่างมากในสถานการณ์การใช้งานต่างๆ

การเพิ่มประสิทธิภาพความสามารถในการปฏิบัติตามคำสั่ง

GPT-4.1 ได้รับการปรับปรุงในด้านความสามารถในการปฏิบัติตามคำสั่ง ทำให้สามารถเข้าใจความตั้งใจของผู้ใช้ได้ดียิ่งขึ้น และสร้างเนื้อหาที่สอดคล้องกับความต้องการของผู้ใช้มากขึ้น เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ OpenAI ใช้วิธีการฝึกอบรมขั้นสูง ซึ่งอิงตามความคิดเห็นโดยตรงจากนักพัฒนา

ด้วยการใช้วิธีนี้ GPT-4.1 จึงสามารถเรียนรู้วิธีการทำความเข้าใจคำสั่งของผู้ใช้ได้ดียิ่งขึ้น และสร้างเนื้อหาที่ถูกต้อง ครบถ้วน และมีประโยชน์มากขึ้น

ศักยภาพของ GPT-4.1 ในการใช้งานจริง

GPT-4.1 ในฐานะโมเดลอเนกประสงค์ที่แข็งแกร่ง มีศักยภาพอย่างมากในการใช้งานจริงต่างๆ ต่อไปนี้เป็นสถานการณ์การใช้งานที่เป็นไปได้บางส่วนของ GPT-4.1:

• การบริการลูกค้า: GPT-4.1 สามารถใช้เพื่อสร้าง Chatbot บริการลูกค้าอัจฉริยะ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพของการบริการลูกค้า
• การสร้างเนื้อหา: GPT-4.1 สามารถใช้เพื่อช่วยในการสร้างเนื้อหา เช่น การเขียนบทความข่าว บล็อก หนังสือ ฯลฯ
• การศึกษา: GPT-4.1 สามารถใช้เพื่อสร้างระบบติวเตอร์อัจฉริยะ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความเป็นส่วนตัวและประสิทธิภาพของการศึกษา
• การวิจัยทางวิทยาศาสตร์: GPT-4.1 สามารถใช้เพื่อช่วยในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างสมมติฐาน การเขียนบทความ ฯลฯ
• การแพทย์: GPT-4.1 สามารถใช้เพื่อช่วยในการแพทย์ เช่น การวินิจฉัยโรค การวางแผนการรักษา การให้คำแนะนำด้านสุขภาพ ฯลฯ

เมื่อเทคโนโลยี GPT-4.1 พัฒนาขึ้นเรื่อยๆ ศักยภาพในการใช้งานจริงก็จะยิ่งมากขึ้น

GPT-4.1 Mini และ Nano: ตัวเลือกที่เบากว่า

นอกเหนือจากโมเดลเรือธง GPT-4.1 แล้ว OpenAI ยังได้เปิดตัว GPT-4.1 Mini และ GPT-4.1 Nano ซึ่งเป็นสองโมเดลที่เบากว่า โมเดลทั้งสองนี้รักษาประสิทธิภาพในระดับหนึ่งในขณะที่ลดต้นทุนการคำนวณและความล่าช้า ทำให้เหมาะสำหรับสถานการณ์การใช้งานที่มีทรัพยากรจำกัดบางอย่าง

GPT-4.1 Mini: ความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและประสิทธิผล

GPT-4.1 Mini เป็นโมเดลที่มีขนาดเล็กลง ซึ่งช่วยลดเวลาแฝงลงประมาณ 50% ในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพที่เทียบเท่ากับ GPT-4o สิ่งนี้ทำให้ GPT-4.1 Mini เหมาะอย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์การใช้งานบางอย่างที่ต้องการการตอบสนองอย่างรวดเร็ว เช่น การแปลแบบเรียลไทม์ การจดจำเสียง ฯลฯ

แม้จะมีขนาดเล็กกว่า แต่ GPT-4.1 Mini ยังคงรองรับ Context window ขนาด 1 ล้าน token เดียวกันที่ใช้ในการแจ้งเตือนเดียว สิ่งนี้ทำให้ GPT-4.1 Mini ยังคงสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและทำงานได้ดีเยี่ยมในงานต่างๆ

GPT-4.1 Nano: เครื่องมือสำหรับการตอบสนองที่รวดเร็วเป็นพิเศษ

GPT-4.1 Nano เป็น LLM ระดับ nano รุ่นแรกที่เปิดตัวโดย OpenAI ระดับ nano เล็กกว่าและประหยัดกว่า LLM ระดับ mini ของ OpenAI สิ่งนี้ทำให้ GPT-4.1 Nano เหมาะอย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์การใช้งานบางอย่างที่ต้องการการตอบสนองที่รวดเร็วเป็นพิเศษ เช่น คำแนะนำการเติมข้อความอัตโนมัติ การจัดหมวดหมู่เนื้อหา ฯลฯ

แม้จะมีขนาดเล็กที่สุด แต่ GPT-4.1 Nano ยังคงรักษา Context window ขนาด 1 ล้าน token ของรุ่นพี่ขนาดใหญ่กว่า สิ่งนี้ทำให้ GPT-4.1 Nano ยังคงสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและทำงานได้ดีเยี่ยมในงานต่างๆ

โดยรวมแล้ว GPT-4.1 Mini และ GPT-4.1 Nano เป็นสองตัวเลือกที่เบากว่า ซึ่งรักษาประสิทธิภาพในระดับหนึ่งในขณะที่ลดต้นทุนการคำนวณและความล่าช้า ทำให้เหมาะสำหรับสถานการณ์การใช้งานที่มีทรัพยากรจำกัดบางอย่าง

กลยุทธ์การกำหนดราคาของ GPT-4.1

OpenAI ใช้กลยุทธ์การกำหนดราคาที่แตกต่างกันสำหรับ GPT-4.1 series เพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ที่แตกต่างกัน

• GPT-4.1: 2 ดอลลาร์ต่อล้าน Input Token, 8 ดอลลาร์ต่อล้าน Output Token
• GPT-4.1 Mini: 0.40 ดอลลาร์ต่อล้าน Input Token, 1.60 ดอลลาร์ต่อล้าน Output Token
• GPT-4.1 Nano: 0.10 ดอลลาร์ต่อล้าน Input Token, 0.40 ดอลลาร์ต่อล้าน Output Token

จากกลยุทธ์การกำหนดราคาจะเห็นได้ว่า GPT-4.1 เป็นผลิตภัณฑ์ระดับพรีเมียม เหมาะสำหรับสถานการณ์การใช้งานที่ต้องการประสิทธิภาพสูงและมีคุณภาพสูง GPT-4.1 Mini และ GPT-4.1 Nano นั้นประหยัดกว่าและเหมาะสำหรับสถานการณ์การใช้งานที่มีทรัพยากรจำกัดบางอย่าง

สรุป

GPT-4.1 เป็น GPT Model series ที่เปิดตัวล่าสุดของ OpenAI ซึ่งรวมถึง GPT-4.1, GPT-4.1 Mini และ GPT-4.1 Nano GPT-4.1 ได้รับการปรับปรุงในด้านประสิทธิภาพ ความสามารถ Multimodal และความสามารถในการปฏิบัติตามคำสั่ง ทำให้มีศักยภาพอย่างมากในสถานการณ์การใช้งานต่างๆ GPT-4.1 Mini และ GPT-4.1 Nano นั้นเบากว่าและเหมาะสำหรับสถานการณ์การใช้งานที่มีทรัพยากรจำกัดบางอย่าง

เมื่อเทคโนโลยี GPT-4.1 พัฒนาขึ้นเรื่อยๆ ศักยภาพในการใช้งานจริงก็จะยิ่งมากขึ้น เราหวังว่า GPT-4.1 จะนำความประหลาดใจมาให้เรามากขึ้นในอนาคต