OpenAI是人工智能领域的领导者，最近推出了新的GPT-4.1模型系列，拥有令人印象深刻的100万token上下文窗口和增强的性能。然而，这些模型采用的命名惯例——GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano——引发了混乱，并引发了关于OpenAI整体产品命名策略的问题。
根据OpenAI的说法，这些模型在几个方面都超过了GPT-4o。值得注意的是，GPT-4.1仅通过API提供给开发者，普通用户无法在ChatGPT界面中直接体验它。
GPT-4.1系列最突出的特点是其庞大的100万token上下文窗口，使其能够处理大约3000页的文本。这种能力与谷歌的Gemini模型一致，后者已经支持类似的长内容处理功能。
GPT-4.5的退役与ChatGPT的未来
与此同时，OpenAI宣布停止API中的GPT-4.5 Preview模型。这款过渡产品于2025年2月推出，此前曾受到批评，计划于2025年7月退役，促使开发者迅速迁移。但是，GPT-4.5将在ChatGPT中暂时可用。
承认命名混乱：连Sam Altman也同意
OpenAI产品命名日益复杂的问题并未被忽视，甚至连CEO Sam Altman也注意到了。今年2月，他在X（前身为Twitter）上承认，公司的产品线和命名惯例变得过于复杂。
在ChatGPT界面中，每个模型都拥有独特的优势和局限性，包括对图像处理或生成的支持。然而，用户常常难以辨别哪个模型最适合特定任务。
以下是OpenAI当前模型阵容的概述：
GPT-4o: 当前的’标准’语言模型，以其全面的功能和强大的整体性能而闻名。
GPT-4o with search: GPT-4o的增强版本，集成了实时网络搜索功能。
GPT-4o with deep research: 此版本采用专门的架构，使GPT-4o能够执行多个网络搜索并将结果编译成全面的报告。
GPT-4o with scheduled tasks: 允许GPT-4o定期执行特定任务（例如，网络搜索）并为用户提供定期更新。
o1: OpenAI的’模拟推理(SR)’模型旨在积极采用’逐步思考’的方法来解决问题。它擅长逻辑推理和数学任务，但在写作或创意表达方面表现不佳。
o3-mini: 未发布的’o3’模型的微型快速版本。它是o1的继任者，但由于商标问题跳过了’o2’命名。
o3-mini-high: o3-mini的升级版，提供更深入的推理，但性能较慢。
o1 pro mode: OpenAI目前提供的最强大的模拟推理模型。它提供最完整的逻辑和推理能力，但速度较慢。此模式仅适用于付费Pro帐户用户。
GPT-4o mini: 原始GPT-4o的轻量级版本，专为免费用户设计，提供更快的速度和更低的成本。OpenAI保留此版本以保持与特定提示要求的兼容性。
GPT-4: 最初于2023年推出的原始GPT-4模型，现在被认为是较旧的一代。
Advanced Voice Mode: 专门为语音交互设计的GPT-4o变体，支持实时语音输入和输出。
ChatGPT现在具有各种模型，包括GPT-4o，GPT-4o mini，o1-pro，o3-mini，GPT-4和GPT-4.5，每个模型都具有细微的差别，常常使用户感到困惑。
Altman表示，该公司计划将GPT和o系列整合到GPT-5保护伞下。但是，GPT-4.1的推出似乎与此’品牌整合’目标相矛盾，看起来更像是一个临时的过渡模型，值得发布，但缺乏重大影响。
GPT-4.1 vs. GPT-4.5：上下文比较
虽然GPT-4.1在某些方面超过了GPT-4.5，例如SWE-bench Verified代码测试（54.6％对38.0％），但GPT-4.5在学术知识测试，指令理解和与图像相关的任务中保持优势。OpenAI声称，GPT-4.1尽管不是普遍优越，但以更快的速度和更低的成本提供了’足够好’的实际结果。
GPT-4.5产生了巨大的运营成本，每百万个输入token收取75美元（约合NT$2,430），每百万个输出token收取150美元（约合NT$4,860）。相比之下，GPT-4.1的价格明显更实惠，输入成本为2美元（约合NT$65），输出成本为8美元（约合NT$260）。
mini和nano版本的价格甚至更经济：
GPT-4.1 mini: 输入$0.40（约NT$13），输出$1.60（约NT$52）
GPT-4.1 nano: 输入$0.10（约NT$3），输出$0.40（约NT$13）
为什么GPT-4.1不适用于ChatGPT用户
OpenAI表示，来自GPT-4.1等研究模型的改进将’逐步集成’到ChatGPT使用的GPT-4o版本中，从而确保ChatGPT保持持续更新。这意味着ChatGPT在动态发展的统一模型上运行，而使用API的开发人员可以精确选择满足其要求的特定模型版本。
这种方法创建了一种双轨策略：ChatGPT用户体验到统一但有些模糊的体验，而开发人员则享受更精细，定义更清晰的选项。
但是，命名混乱仍然存在，提出了一个问题：为什么OpenAI没有考虑利用ChatGPT来解决其命名挑战？
现代语言模型中上下文窗口大小的复杂性
语言模型的上下文窗口是指模型在生成响应时可以一次考虑的文本量。这就像模型的短期记忆。更大的上下文窗口允许模型理解文本中更复杂和细微的关系，从而产生更连贯，相关和准确的输出。
对于GPT-4.1的100万token上下文窗口，这种巨大的容量使模型能够保留和处理来自大约3000页文本的信息。这可以更深入地理解上下文，从而生成更符合输入的整体含义和意图的响应。
Token计数的重要性
Token是语言模型用于处理文本的基本单位。它们可以是单个单词，单词的一部分，甚至是标点符号。模型可以处理的token越多，它可以处理的信息就越多，从而导致更好的理解和更准确的输出。
一百万token的上下文窗口是一项重大进步，代表了语言模型处理复杂和长篇内容的能力的巨大飞跃。此功能为以下应用开辟了新的可能性：
- 长篇内容创建： 编写书籍，脚本和其他冗长的文档。
- 复杂的数据分析： 处理和分析大型数据集。
- 增强的客户支持： 处理复杂的客户查询并提供个性化的支持。
- 改进的研究能力： 进行深入的研究和分析。
成本效益对模型采用的影响
使用语言模型的成本是影响其采用的重要因素。成本越高，其使用就越受限制。与GPT-4.5相比，GPT-4.1的成本更低，这使其对于希望将AI集成到其工作流程中的开发人员和企业更具吸引力。
GPT-4.1系列的阶梯式定价结构，mini和nano版本提供更低的成本，使AI可以供更广泛的用户和应用使用。这种更高的可访问性可以加速AI的采用并推动各个行业的创新。
导航模型选择的复杂性
OpenAI提供的丰富模型可能会让用户不知所措。了解每个模型的具体优势和局限性对于就哪一个用于特定任务做出明智的决定至关重要。
选择模型时要考虑的因素包括：
- 上下文窗口大小： 模型可以一次处理的文本量。
- 成本： 每个token的价格。
- 性能： 模型的准确性和速度。
- 特定功能： 模型是否支持图像处理或实时搜索等功能。
用户体验的重要性
最终，语言模型的成功取决于其用户体验。难以使用或理解的模型可能不会被采用，而与其技术能力无关。OpenAI对命名混乱的认可及其合并GPT和o系列的计划是朝着正确方向迈出的一步。
简化模型选择过程并提供关于哪种模型最适合特定任务的明确指导对于推动采用并最大化OpenAI产品的价值至关重要。简化和直观的用户体验将使用户能够有效且高效地利用AI的力量。
未来方向：解决命名难题
OpenAI对其各种模型周围的命名复杂性的认可是一个有希望的迹象。将GPT和o系列合并到GPT-5保护伞下的意图代表了一种潜在的解决方案，可以简化产品线并减少用户困惑。
但是，在这种计划的合并中引入GPT-4.1引起了人们对当前命名策略的长期可行性的担忧。OpenAI必须仔细考虑如何将其模型产品传达给用户，并确保命名惯例清晰，一致且直观。
探索替代命名策略
几种替代命名策略可能会解决OpenAI面临的挑战：
- 基于功能的命名： 模型可以根据其主要功能或能力进行命名。例如，具有增强的图像处理能力的模型可以命名为’GPT-Image’或’Vision-Pro’。
- 基于性能的命名： 模型可以根据其性能指标进行命名。例如，具有更高准确度分数的模型可以命名为’GPT-Elite’或’Precision-Max’。
- 以用户为中心的命名： 模型可以根据其目标受众或用例进行命名。例如，为客户支持设计的模型可以命名为’Help-Bot’或’Service-AI’。
- 基于版本的命名： 可以使用简单的版本控制系统来命名模型，例如’GPT-V1’，’GPT-V2’等等。这种方法将提供一种清晰且一致的方式来跟踪模型更新和改进。
前进的道路：呼吁清晰
语言模型不断发展的格局既带来了机遇，也带来了挑战。OpenAI对创新的承诺值得称赞，但它也必须优先考虑用户体验，并确保其产品易于访问和理解。
解决命名混乱对于推动采用，促进创新以及最大化AI对各个行业用户的价值至关重要。OpenAI在完善其命名惯例方面的下一步行动将受到AI社区的密切关注，并且无疑将塑造语言模型可访问性和可用性的未来。