Giải mã GPT-4.1: Mọi điều bạn cần biết

OpenAI đã phát hành thế hệ mô hình đa năng mới nhất – dòng GPT-4.1 vào ngày 14 tháng 4 năm 2025. Dòng sản phẩm này bao gồm ba mô hình tập trung vào nhà phát triển: GPT-4.1, GPT-4.1 mini và GPT-4.1 nano.

OpenAI là một trong những nhà cung cấp nổi tiếng nhất trong kỷ nguyên AI tạo sinh.

Nền tảng cho công việc AI của công ty là dòng mô hình GPT, dòng mô hình này cũng cung cấp năng lượng cho dịch vụ ChatGPT. ChatGPT ban đầu được hỗ trợ bởi GPT-3 và đã phát triển ổn định khi OpenAI phát triển các mô hình GPT mới, bao gồm GPT-4 và GPT-4o.

OpenAI phải đối mặt với sự cạnh tranh ngày càng tăng từ một số đối thủ cạnh tranh trên thị trường genAI, bao gồm Google Gemini, Anthropic Claude và Meta Llama. Sự cạnh tranh này đã thúc đẩy việc phát hành nhanh chóng các công nghệ mô hình mới. Các mô hình này cạnh tranh về các khía cạnh hiệu suất khác nhau, bao gồm độ chính xác, hiệu suất mã hóa và khả năng tuân theo các hướng dẫn một cách chính xác.

Vào ngày 14 tháng 4 năm 2025, OpenAI đã phát hành GPT-4.1, một dòng mô hình đa năng mới. Với sự tập trung mạnh mẽ vào các nhà phát triển, các mô hình GPT 4.1 mới ban đầu chỉ có sẵn thông qua API.

GPT-4.1 là gì?

GPT-4.1 là một dòng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dựa trên Transformer được phát triển bởi OpenAI, đóng vai trò là mô hình đa năng hàng đầu của công ty. Nó được xây dựng dựa trên kiến trúc của các mô hình thời đại GPT-4 trước đó, đồng thời kết hợp các tiến bộ về độ tin cậy và xử lý thông tin.

Dòng GPT-4.1 bao gồm ba mô hình: mô hình chính GPT-4.1, GPT-4.1 mini và GPT-4.1 nano. Đối với cả ba mô hình trong dòng sản phẩm này, OpenAI đã sử dụng một phương pháp đào tạo tiên tiến mà công ty tuyên bố được thiết kế dựa trên phản hồi trực tiếp từ các nhà phát triển.

GPT-4.1 rất hữu ích với tư cách là một LLM đa năng, nhưng nó có một loạt các tối ưu hóa tập trung vào trải nghiệm của nhà phát triển. Một trong những cải tiến là khả năng mã hóa giao diện người dùng được tối ưu hóa. Ví dụ: trong thông báo phát trực tiếp mà OpenAI đã xuất bản cho các mô hình mới, công ty đã chứng minh GPT-4.1 có thể xây dựng một ứng dụng từ một lời nhắc duy nhất và giao diện người dùng khá thân thiện như thế nào.

Các mô hình GPT-4.1 cũng được tối ưu hóa để cải thiện khả năng tuân theo các hướng dẫn. So với các mô hình trước đây, GPT-4.1 sẽ tuân theo chặt chẽ và chính xác hơn các hướng dẫn trong các lời nhắc nhiều bước phức tạp. Trong các tiêu chuẩn tuân theo hướng dẫn nội bộ của OpenAI, GPT-4.1 đã đạt được số điểm 49%, vượt trội đáng kể so với GPT-4o, chỉ đạt được số điểm 29%.

Giống như GPT-4o, GPT-4.1 là một mô hình đa phương thức hỗ trợ phân tích văn bản và hình ảnh. OpenAI đã mở rộng cửa sổ ngữ cảnh của GPT-4.1 để hỗ trợ tối đa 1 triệu token, cho phép phân tích các tập dữ liệu dài hơn. Để hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh dài hơn, OpenAI cũng đã cải thiện cơ chế chú ý của GPT-4.1 để mô hình có thể phân tích và truy xuất thông tin một cách chính xác từ các tập dữ liệu dài.

Về giá cả, GPT-4.1 có giá 2 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 8 đô la cho mỗi triệu token đầu ra, khiến nó trở thành sản phẩm cao cấp trong dòng GPT-4.1.

GPT 4.1 Mini là gì?

Giống như GPT-4o, GPT-4.1 cũng có phiên bản mini. Khái niệm cơ bản đằng sau phiên bản mini là LLM có kích thước nhỏ hơn và có thể chạy với chi phí thấp hơn.

GPT-4.1 mini là một mô hình có kích thước nhỏ hơn, giảm độ trễ khoảng 50% trong khi vẫn duy trì hiệu suất tương đương với GPT-4o. Theo OpenAI, nó ngang bằng hoặc vượt trội hơn GPT-4o trong nhiều tiêu chuẩn, bao gồm các tác vụ hình ảnh liên quan đến biểu đồ, sơ đồ và toán học trực quan.

Mặc dù nhỏ hơn mô hình GPT-4.1 hàng đầu, nhưng GPT-4.1 mini vẫn hỗ trợ cùng một cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token được sử dụng trong một lời nhắc duy nhất.

Khi ra mắt, GPT-4.1 mini có giá 0,40 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 1,60 đô la cho mỗi triệu token đầu ra, rẻ hơn so với mô hình GPT-4.1 đầy đủ.

GPT 4.1 Nano là gì?

GPT-4.1 nano là LLM cấp nano đầu tiên do OpenAI ra mắt. Cấp nano nhỏ hơn và hiệu quả về chi phí hơn cấp mini của LLM của OpenAI.

GPT-4.1 nano là mô hình nhỏ nhất và hiệu quả về chi phí nhất trong dòng GPT-4.1 mới ra mắt của OpenAI. Vì kích thước nhỏ hơn, nó có tốc độ nhanh nhất và độ trễ thấp hơn GPT-4.1 hoặc GPT-4.1 mini. Mặc dù là một mô hình nhỏ hơn, mô hình nano vẫn duy trì cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token của các đối tác lớn hơn, cho phép nó xử lý các bộ tài liệu và tập dữ liệu lớn.

OpenAI định vị GPT-4.1 nano là rất phù hợp để xử lý các ứng dụng cụ thể trong đó tốc độ được ưu tiên hơn khả năng suy luận toàn diện. Mô hình nano đã được tối ưu hóa để sử dụng cho các tác vụ nhanh chóng, có mục tiêu như đề xuất tự động hoàn thành, phân loại nội dung và trích xuất thông tin từ các tài liệu lớn.

Khi ra mắt, GPT-4.1 nano có giá 0,10 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 0,40 đô la cho mỗi triệu token đầu ra.

So sánh dòng mô hình GPT

Bảng sau đây trình bày so sánh một số tham số chính của GPT-4o, GPT-4.5 và GPT-4.1:

Phân tích sâu các đặc tính kỹ thuật của GPT-4.1

Để hiểu rõ hơn về sức mạnh của GPT-4.1, hãy đi sâu vào các chi tiết kỹ thuật đằng sau nó. Là mô hình đa năng hàng đầu của OpenAI, cốt lõi của GPT-4.1 nằm ở kiến trúc mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dựa trên Transformer của nó. Kiến trúc này cho phép nó xử lý và tạo văn bản và hình ảnh phức tạp, đồng thời vượt trội trong nhiều tác vụ khác nhau.

Ưu điểm của kiến trúc Transformer

Kiến trúc Transformer là một công nghệ đột phá trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong những năm gần đây. Thông qua cơ chế tự chú ý, nó có thể nắm bắt mối quan hệ giữa các từ khác nhau trong văn bản, do đó hiểu rõ hơn ý nghĩa của văn bản. So với mạng thần kinh hồi quy (RNN) truyền thống, kiến trúc Transformer có những ưu điểm sau:

• Tính toán song song: Kiến trúc Transformer có thể xử lý song song tất cả các từ trong văn bản, do đó cải thiện đáng kể hiệu quả tính toán.
• Phụ thuộc khoảng cách dài: Kiến trúc Transformer có thể nắm bắt hiệu quả các phụ thuộc khoảng cách dài trong văn bản, điều này rất quan trọng để hiểu văn bản dài.
• Khả năng giải thích: Cơ chế tự chú ý của kiến trúc Transformer có thể được trực quan hóa, giúp chúng ta hiểu cách mô hình đưa ra dự đoán.

GPT-4.1 kế thừa những ưu điểm này của kiến trúc Transformer và cải tiến dựa trên đó, giúp nó hoạt động tốt hơn trong nhiều tác vụ khác nhau.

Sự đa dạng của dữ liệu đào tạo

Sức mạnh của GPT-4.1 còn nằm ở việc nó sử dụng một lượng lớn dữ liệu đào tạo đa dạng. Những dữ liệu này bao gồm:

• Dữ liệu văn bản: Nhiều loại văn bản khác nhau từ Internet, bao gồm các bài báo, blog, sách, mã, v.v.
• Dữ liệu hình ảnh: Nhiều loại hình ảnh khác nhau từ Internet, bao gồm ảnh, biểu đồ, sơ đồ, v.v.

Thông qua việc sử dụng các dữ liệu đào tạo đa dạng này, GPT-4.1 có thể học được kiến thức và kỹ năng phong phú, do đó hoạt động tốt trong nhiều tác vụ khác nhau.

Nâng cao khả năng đa phương thức

GPT-4.1 không chỉ có thể xử lý dữ liệu văn bản mà còn có thể xử lý dữ liệu hình ảnh, điều này mang lại cho nó khả năng đa phương thức mạnh mẽ. Bằng cách kết hợp văn bản và hình ảnh, GPT-4.1 có thể hiểu thế giới tốt hơn và tạo ra nội dung phong phú và hữu ích hơn.

Ví dụ: GPT-4.1 có thể:

• Tạo mô tả từ hình ảnh: Cho một hình ảnh, GPT-4.1 có thể tạo một đoạn văn bản mô tả nội dung hình ảnh.
• Tạo hình ảnh từ văn bản: Cho một đoạn văn bản, GPT-4.1 có thể tạo một hình ảnh liên quan đến nội dung văn bản.
• Trả lời các câu hỏi liên quan đến hình ảnh: Cho một hình ảnh và một câu hỏi, GPT-4.1 có thể trả lời câu hỏi dựa trên nội dung hình ảnh.

Những khả năng đa phương thức này làm cho GPT-4.1 có tiềm năng to lớn trong nhiều tình huống ứng dụng khác nhau.

Tối ưu hóa khả năng tuân theo hướng dẫn

GPT-4.1 đã được tối ưu hóa về khả năng tuân theo hướng dẫn, cho phép nó hiểu rõ hơn ý định của người dùng và tạo ra nội dung phù hợp hơn với nhu cầu của người dùng. Để đạt được mục tiêu này, OpenAI đã sử dụng một phương pháp đào tạo tiên tiến dựa trên phản hồi trực tiếp từ các nhà phát triển.

Thông qua việc sử dụng phương pháp này, GPT-4.1 có thể học cách hiểu rõ hơn các hướng dẫn của người dùng và tạo ra nội dung chính xác, đầy đủ và hữu ích hơn.

Tiềm năng của GPT-4.1 trong các ứng dụng thực tế

Là một mô hình đa năng mạnh mẽ, GPT-4.1 có tiềm năng to lớn trong nhiều ứng dụng thực tế khác nhau. Dưới đây là một số tình huống ứng dụng tiềm năng của GPT-4.1:

• Dịch vụ khách hàng: GPT-4.1 có thể được sử dụng để xây dựng robot dịch vụ khách hàng thông minh, do đó cải thiện hiệu quả và chất lượng của dịch vụ khách hàng.
• Sáng tạo nội dung: GPT-4.1 có thể được sử dụng để hỗ trợ sáng tạo nội dung, chẳng hạn như viết các bài báo, blog, sách, v.v.
• Giáo dục: GPT-4.1 có thể được sử dụng để xây dựng hệ thống gia sư thông minh, do đó cải thiện tính cá nhân hóa và hiệu quả của giáo dục.
• Nghiên cứu khoa học: GPT-4.1 có thể được sử dụng để hỗ trợ nghiên cứu khoa học, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, tạo giả thuyết, viết论文, v.v.
• Y tế: GPT-4.1 có thể được sử dụng để hỗ trợ y tế, chẳng hạn như chẩn đoán bệnh, xây dựng kế hoạch điều trị, cung cấp lời khuyên về sức khỏe, v.v.

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ GPT-4.1, tiềm năng của nó trong các ứng dụng thực tế sẽ ngày càng lớn hơn.

GPT-4.1 Mini và Nano: Các lựa chọn nhẹ hơn

Ngoài mô hình hàng đầu GPT-4.1, OpenAI còn ra mắt GPT-4.1 Mini và GPT-4.1 Nano, hai mô hình nhẹ hơn. Hai mô hình này duy trì hiệu suất nhất định đồng thời giảm chi phí tính toán và độ trễ, khiến chúng phù hợp hơn cho một số tình huống ứng dụng bị hạn chế về tài nguyên.

GPT-4.1 Mini: Cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả

GPT-4.1 Mini là một mô hình có kích thước nhỏ hơn, giảm độ trễ khoảng 50% trong khi vẫn duy trì hiệu suất tương đương với GPT-4o. Điều này làm cho GPT-4.1 Mini rất phù hợp cho một số tình huống ứng dụng yêu cầu phản hồi nhanh, chẳng hạn như dịch thuật theo thời gian thực, nhận dạng giọng nói, v.v.

Mặc dù có kích thước nhỏ hơn, GPT-4.1 Mini vẫn hỗ trợ cùng một cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token được sử dụng trong một lời nhắc duy nhất. Điều này cho phép GPT-4.1 Mini vẫn có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu và hoạt động tốt trong nhiều tác vụ khác nhau.

GPT-4.1 Nano: Vũ khí cho phản hồi cực nhanh

GPT-4.1 Nano là LLM cấp nano đầu tiên do OpenAI ra mắt. Cấp nano nhỏ hơn và hiệu quả về chi phí hơn cấp mini của LLM của OpenAI. Điều này làm cho GPT-4.1 Nano rất phù hợp cho một số tình huống ứng dụng yêu cầu phản hồi cực nhanh, chẳng hạn như đề xuất tự động hoàn thành, phân loại nội dung, v.v.

Mặc dù có kích thước nhỏ nhất, GPT-4.1 Nano vẫn duy trì cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token của các đối tác lớn hơn. Điều này cho phép GPT-4.1 Nano vẫn có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu và hoạt động tốt trong nhiều tác vụ khác nhau.

Tóm lại, GPT-4.1 Mini và GPT-4.1 Nano là hai lựa chọn nhẹ hơn, chúng duy trì hiệu suất nhất định đồng thời giảm chi phí tính toán và độ trễ, khiến chúng phù hợp hơn cho một số tình huống ứng dụng bị hạn chế về tài nguyên.

Chiến lược định giá của GPT-4.1

OpenAI đã áp dụng các chiến lược định giá khác nhau cho dòng mô hình GPT-4.1 để đáp ứng nhu cầu của các người dùng khác nhau.

• GPT-4.1: 2 đô la cho mỗi triệu token đầu vào, 8 đô la cho mỗi triệu token đầu ra.
• GPT-4.1 Mini: 0,40 đô la cho mỗi triệu token đầu vào, 1,60 đô la cho mỗi triệu token đầu ra.
• GPT-4.1 Nano: 0,10 đô la cho mỗi triệu token đầu vào, 0,40 đô la cho mỗi triệu token đầu ra.

Từ chiến lược định giá, có thể thấy rằng GPT-4.1 là một sản phẩm cao cấp, phù hợp cho các tình huống ứng dụng yêu cầu hiệu suất cao và chất lượng cao. GPT-4.1 Mini và GPT-4.1 Nano kinh tế hơn và phù hợp cho một số tình huống ứng dụng bị hạn chế về tài nguyên.

Tóm tắt

GPT-4.1 là dòng mô hình đa năng mới nhất do OpenAI ra mắt, bao gồm ba mô hình GPT-4.1, GPT-4.1 Mini và GPT-4.1 Nano. GPT-4.1 đã được tối ưu hóa về hiệu suất, khả năng đa phương thức và khả năng tuân theo hướng dẫn, điều này làm cho nó có tiềm năng to lớn trong nhiều tình huống ứng dụng khác nhau. GPT-4.1 Mini và GPT-4.1 Nano nhẹ hơn và phù hợp cho một số tình huống ứng dụng bị hạn chế về tài nguyên.

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ GPT-4.1, tiềm năng của nó trong các ứng dụng thực tế sẽ ngày càng lớn hơn. Chúng tôi mong đợi GPT-4.1 sẽ mang lại cho chúng ta nhiều bất ngờ hơn trong tương lai.