GPT-4.1解读：你需要知道的一切

OpenAI 于 2025 年 4 月 14 日发布了新一代通用模型——GPT-4.1 系列，该系列包括三款侧重于开发者的模型：GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano。

OpenAI 是生成式 AI 时代广为人知的供应商之一。

该公司 AI 工作的基石是 GPT 系列模型，该模型也为 ChatGPT 服务提供支持。ChatGPT 最初由 GPT-3 提供支持，并随着 OpenAI 开发新的 GPT 模型（包括 GPT-4 和 GPT-4o）而稳步发展。

OpenAI 在 genAI 市场面临着来自多个竞争对手日益激烈的竞争，包括 Google Gemini、Anthropic Claude 和 Meta Llama。这种竞争促使新模型技术快速发布。这些模型在不同的性能方面展开竞争，包括准确性、编码性能和正确遵循指令的能力。

2025 年 4 月 14 日，OpenAI 发布了 GPT-4.1，这是一个新的通用模型系列。凭借对开发者的强烈关注，新的 GPT 4.1 模型最初只能使用 API。

什么是 GPT-4.1？

GPT-4.1 是 OpenAI 开发的基于 Transformer 的大型语言模型 (LLM) 系列，作为该公司的旗舰通用模型。它建立在以前的 GPT-4 时代模型的架构之上，同时融合了可靠性和信息处理方面的进步。

GPT-4.1 系列包括三个模型：主要模型 GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano。对于该系列中的所有三个模型，OpenAI 都使用了一种先进的训练方法，该公司声称该方法是根据开发者的直接反馈而设计的。

GPT-4.1 作为通用 LLM 非常有用，但它拥有一系列侧重于开发者体验的优化。其中一项改进是优化了前端编码能力。例如，在 OpenAI 针对新模型发布的直播公告中，该公司演示了 GPT-4.1 如何通过单个提示和一个相当友好的用户界面构建应用程序。这展示了其卓越的易用性和快速开发能力，使得开发者能够更加高效地利用 AI 技术。

GPT-4.1 模型还经过优化，以改进指令遵循能力。与之前的模型相比，GPT-4.1 将更紧密、更准确地遵循复杂多步提示的指令。在 OpenAI 内部的指令遵循基准测试中，GPT-4.1 的得分为 49%，明显优于GPT-4o，后者的得分仅为 29%。这意味着 GPT-4.1 在理解和执行复杂指令方面有了显著提升，能够更好地满足用户提出的各种需求。

与 GPT-4o 一样，GPT-4.1 是一种支持文本和图像分析的多模式模型。OpenAI 已将 GPT-4.1 的上下文窗口扩展到支持最多 100 万个 token，从而能够分析更长的数据集。为了支持更长的上下文窗口，OpenAI 还改进了 GPT-4.1 的注意力机制，以便模型可以正确解析和检索长数据集中的信息。更大的上下文窗口意味着 GPT-4.1 可以处理更长的文档、代码或其他类型的数据，从而提供更全面和深入的分析结果。

关于定价，GPT-4.1 的价格为每百万个输入 token 2 美元，每百万个输出 token 8 美元，这使其成为 GPT-4.1 系列中的高级产品。虽然价格较高，但其强大的性能和广泛的应用场景使其成为许多需要高质量 AI 解决方案的用户的理想选择。

什么是 GPT 4.1 Mini？

与 GPT-4o 一样，GPT-4.1 也有一个 mini 版本。mini 版本背后的基本概念是，LLM 的尺寸更小，并且可以以较低的成本运行。

GPT-4.1 mini 是一种缩小尺寸的模型，它在保持与 GPT-4o 相当的性能的同时，将延迟降低了约 50%。根据 OpenAI 的说法，它在多个基准测试中与 GPT-4o 相匹配或超过 GPT-4o，包括涉及图表、示意图和视觉数学的视觉任务。更低的延迟使得 GPT-4.1 mini 更加适合于需要实时响应的应用场景，例如在线客服、实时翻译等。

尽管比旗舰 GPT-4.1 模型小，但 GPT-4.1 mini 仍然支持在单个提示中使用的相同 100 万个 token 上下文窗口。这意味着 GPT-4.1 mini 仍然能够处理大量数据，并在各种任务中表现出色，同时具有更高的效率和更低的成本。

在发布时，GPT-4.1 mini 的价格为每百万个输入 token 0.40 美元，每百万个输出 token 1.60 美元，比完整版 GPT-4.1 模型便宜。更低的定价使得 GPT-4.1 mini 更加具有吸引力，特别对于那些需要在预算有限的情况下获得高质量 AI 解决方案的用户。

什么是 GPT 4.1 Nano？

GPT-4.1 nano 是 OpenAI 推出的首款 nano 级 LLM。nano 级比 OpenAI 的 LLM 的 mini 级更小、更经济高效。

GPT-4.1 nano 是 OpenAI 新推出的 GPT-4.1 系列中尺寸最小、经济性最高的模型。它尺寸更小，因此速度最快，延迟低于 GPT-4.1 或 GPT-4.1 mini。尽管是一个较小的模型，但 nano 模型保持了其较大同类产品的 100 万个 token 上下文窗口，使其能够处理大量文档和数据集。极低的延迟使得 GPT-4.1 nano 成为对响应速度要求极高的应用的理想选择。

OpenAI 将 GPT-4.1 nano 定位为非常适合处理速度优先于综合推理能力的特定应用程序。nano 模型已经过优化，可用于快速、有针对性的任务，例如自动完成建议、内容分类以及从大型文档中提取信息。例如，在用户输入文本时，GPT-4.1 nano 可以快速提供自动完成建议，从而提高用户的输入效率。

在发布时，GPT-4.1 nano 的价格为每百万个输入 token 0.10 美元，每百万个输出 token 0.40 美元。极低的定价使得 GPT-4.1 nano 成为在成本敏感型应用中部署 AI 解决方案的极具吸引力的选择。

GPT 模型系列对比

以下表格展示了 GPT-4o, GPT-4.5 以及 GPT-4.1 的一些关键参数对比：

从上表可以看出，GPT-4.1 在上下文窗口和编码性能方面有了显著提升，而 MMMU 指标则与 GPT-4.5 持平。这表明 GPT-4.1 在处理长文本和编码任务方面具有更强的能力，同时保持了较高的综合理解能力。

深入剖析 GPT-4.1 的技术特性

为了更好地理解 GPT-4.1 的强大之处，让我们深入了解其背后的技术细节。GPT-4.1 作为 OpenAI 的旗舰通用模型，其核心在于其基于 Transformer 的大型语言模型 (LLM) 架构。这种架构使其能够处理和生成复杂的文本和图像，并在各种任务中表现出色。

Transformer 架构的优势

Transformer 架构是近年来自然语言处理 (NLP) 领域的一项突破性技术。它通过自注意力机制，能够捕捉文本中不同词语之间的关系，从而更好地理解文本的含义。与传统的循环神经网络 (RNN) 相比，Transformer 架构具有以下优势：

• 并行计算： Transformer 架构可以并行处理文本中的所有词语，从而大大提高了计算效率。这意味着 GPT-4.1 可以更快地处理大量数据，从而提供更快的响应速度。
• 长距离依赖： Transformer 架构可以有效地捕捉文本中长距离的依赖关系，这对于理解长文本至关重要。这使得 GPT-4.1 能够更好地理解长篇文章、代码或其他类型的数据，从而提供更全面和准确的分析结果。
• 可解释性： Transformer 架构的自注意力机制可以可视化，从而帮助我们理解模型是如何做出预测的。这有助于开发者更好地理解 GPT-4.1 的工作原理，并对其进行调试和优化。

GPT-4.1 继承了 Transformer 架构的这些优势，并在此基础上进行了改进，使其在各种任务中表现更加出色。例如，OpenAI 对注意力机制进行了优化，使其能够更好地处理长文本，并有效地提取关键信息。

训练数据的多样性

GPT-4.1 的强大之处还在于其使用了大量多样化的训练数据。这些数据包括：

• 文本数据： 来自互联网上的各种文本，包括新闻文章、博客、书籍、代码等。这些数据涵盖了各种主题和风格，使得 GPT-4.1 能够学习到广泛的知识和技能。
• 图像数据： 来自互联网上的各种图像，包括照片、图表、示意图等。这些数据涵盖了各种场景和类型，使得 GPT-4.1 能够理解图像的内容和结构。

通过使用这些多样化的训练数据，GPT-4.1 能够学习到丰富的知识和技能，从而在各种任务中表现出色。OpenAI 还在训练过程中使用了强化学习技术，使得 GPT-4.1 能够更好地遵循用户的指令，并生成更符合用户需求的内容。

多模态能力的提升

GPT-4.1 不仅能够处理文本数据，还能够处理图像数据，这使其具有强大的多模态能力。通过将文本和图像结合起来，GPT-4.1 能够更好地理解世界，并生成更加丰富和有用的内容。

例如，GPT-4.1 可以：

• 根据图像生成描述： 给定一张图像，GPT-4.1 可以生成一段描述图像内容的文本。这使得 GPT-4.1 能够理解图像的含义，并将其转换为人类可理解的语言。
• 根据文本生成图像： 给定一段文本，GPT-4.1 可以生成一张与文本内容相关的图像。这使得 GPT-4.1 能够将抽象的概念转换为具体的图像，从而更好地表达信息。
• 回答与图像相关的问题： 给定一张图像和一个问题，GPT-4.1 可以根据图像内容回答问题。这使得 GPT-4.1 能够理解图像的细节，并将其与相关知识相结合，从而回答复杂的问题。

这些多模态能力使得 GPT-4.1 在各种应用场景中都具有巨大的潜力。例如，在医疗领域，GPT-4.1 可以根据医学影像生成报告，从而帮助医生更快地诊断疾病。

指令遵循能力的优化

GPT-4.1 在指令遵循能力方面进行了优化，使其能够更好地理解用户的意图，并生成更加符合用户需求的内容。为了实现这一目标，OpenAI 使用了一种先进的训练方法，该方法基于开发者的直接反馈。

通过使用这种方法，GPT-4.1 能够学习到如何更好地理解用户的指令，并生成更加准确、完整和有用的内容。OpenAI 还使用了对抗训练技术，使得 GPT-4.1 能够更好地抵抗恶意攻击，并确保其生成的内容的安全性。

GPT-4.1 在实际应用中的潜力

GPT-4.1 作为一款强大的通用模型，在各种实际应用中都具有巨大的潜力。以下是一些 GPT-4.1 的潜在应用场景：

• 客户服务： GPT-4.1 可以用于构建智能客服机器人，从而提高客户服务的效率和质量。例如，GPT-4.1 可以自动回答用户的问题、处理用户的投诉，并提供个性化的服务。
• 内容创作： GPT-4.1 可以用于辅助内容创作，例如撰写新闻文章、博客、书籍等。例如，GPT-4.1 可以根据用户的要求生成各种类型的文本，并提供创作灵感和建议。
• 教育： GPT-4.1 可以用于构建智能辅导系统，从而提高教育的个性化和效率。例如，GPT-4.1 可以根据学生的学习情况提供个性化的辅导内容，并解答学生的问题。
• 科研： GPT-4.1 可以用于辅助科研，例如分析数据、生成假设、撰写论文等。例如，GPT-4.1 可以自动分析大量的科研数据，并发现潜在的规律和关系。
• 医疗： GPT-4.1 可以用于辅助医疗，例如诊断疾病、制定治疗方案、提供健康建议等。例如，GPT-4.1 可以根据患者的症状和病史提供诊断建议，并推荐合适的治疗方案。

随着 GPT-4.1 技术的不断发展，其在实际应用中的潜力将越来越大。OpenAI 正在积极探索 GPT-4.1 在各个领域的应用，并与各行各业的合作伙伴共同开发创新解决方案。

GPT-4.1 Mini 和 Nano：更轻量级的选择

除了旗舰模型 GPT-4.1 之外，OpenAI 还推出了 GPT-4.1 Mini 和 GPT-4.1 Nano 两款更轻量级的模型。这两款模型在保持一定性能的同时，降低了计算成本和延迟，使其更适合于一些资源受限的应用场景。

GPT-4.1 Mini：性能与效率的平衡

GPT-4.1 Mini 是一款缩小尺寸的模型，它在保持与 GPT-4o 相当的性能的同时，将延迟降低了约 50%。这使得 GPT-4.1 Mini 非常适合于一些需要快速响应的应用场景，例如实时翻译、语音识别等。

尽管尺寸较小，但 GPT-4.1 Mini 仍然支持在单个提示中使用的相同 100 万个 token 上下文窗口。这使得 GPT-4.1 Mini 仍然能够处理大量数据，并在各种任务中表现出色。这意味着即使在计算资源有限的情况下，GPT-4.1 Mini 也能提供高质量的 AI 服务。

GPT-4.1 Nano：极速响应的利器

GPT-4.1 Nano 是 OpenAI 推出的首款 nano 级 LLM。nano 级比 OpenAI 的 LLM 的 mini 级更小、更经济高效。这使得 GPT-4.1 Nano 非常适合于一些需要极速响应的应用场景，例如自动完成建议、内容分类等。

尽管尺寸最小，但 GPT-4.1 Nano 仍然保持了其较大同类产品的 100 万个 token 上下文窗口。这使得 GPT-4.1 Nano 仍然能够处理大量数据，并在各种任务中表现出色。

总而言之，GPT-4.1 Mini 和 GPT-4.1 Nano 是两款更轻量级的选择，它们在保持一定性能的同时，降低了计算成本和延迟，使其更适合于一些资源受限的应用场景。这两款模型为用户提供了更多的选择，使得他们能够根据自己的需求和预算选择最合适的 AI 解决方案。

GPT-4.1 的定价策略

OpenAI 为 GPT-4.1 系列模型采用了不同的定价策略，以满足不同用户的需求。

• GPT-4.1： 每百万个输入 token 2 美元，每百万个输出 token 8 美元。
• GPT-4.1 Mini： 每百万个输入 token 0.40 美元，每百万个输出 token 1.60 美元。
• GPT-4.1 Nano： 每百万个输入 token 0.10 美元，每百万个输出 token 0.40 美元。

从定价策略可以看出，GPT-4.1 是一款高级产品，适用于需要高性能和高质量的应用场景。GPT-4.1 Mini 和 GPT-4.1 Nano 则更经济实惠，适用于一些资源受限的应用场景。OpenAI 旨在通过提供多种模型和定价方案，使得更多的用户能够享受到 AI 技术带来的便利。

总结

GPT-4.1 是 OpenAI 最新推出的通用模型系列，包括 GPT-4.1、GPT-4.1 Mini 和 GPT-4.1 Nano 三款模型。GPT-4.1 在性能、多模态能力和指令遵循能力方面都进行了优化，使其在各种应用场景中都具有巨大的潜力。GPT-4.1 Mini 和 GPT-4.1 Nano 则更轻量级，适用于一些资源受限的应用场景。

随着 GPT-4.1 技术的不断发展，其在实际应用中的潜力将越来越大。我们期待 GPT-4.1 在未来能够为我们带来更多的惊喜，并推动 AI 技术在各个领域的发展。GPT-4.1 的发布标志着 AI 技术又向前迈进了一大步，它将为我们带来更加智能、便捷和高效的生活体验。