OpenAI 作為人工智慧領域的領導者，近期推出了全新的 GPT-4.1 模型系列，擁有令人印象深刻的 100 萬 tokens 上下文窗口和強化的效能。然而，這些模型所採用的命名慣例——GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano——引發了混淆，並讓人們質疑 OpenAI 整體的產品命名策略。
根據 OpenAI 的說法，這些模型在幾個方面超越了 GPT-4o。值得注意的是，GPT-4.1 僅透過 API 提供給開發者，一般使用者無法在 ChatGPT 介面中直接體驗它。
GPT-4.1 系列的突出特色是其廣闊的 100 萬 tokens 上下文窗口，使其能夠處理約 3,000 頁的文本。這種能力與 Google 的 Gemini 模型相符，後者已經支援類似的長內容處理功能。
GPT-4.5 的退役和 ChatGPT 的未來
同時，OpenAI 宣布停止 API 內的 GPT-4.5 Preview 模型。這個於 2025 年 2 月推出的過渡產品，先前曾受到批評，預計將於 2025 年 7 月退役，促使開發者迅速轉移。然而，GPT-4.5 將暫時在 ChatGPT 內保持可用。
承認命名混亂：連 Sam Altman 也認同
OpenAI 產品命名日益複雜，甚至連 CEO Sam Altman 也注意到了。在二月份，他於 X（前身為 Twitter）上承認，該公司的產品線和命名慣例變得過於複雜。
在 ChatGPT 介面中，每個模型都擁有獨特的優勢和限制，包括對圖像處理或產生的支援。然而，使用者經常難以辨別哪種模型最適合特定任務。
以下是 OpenAI 目前的模型陣容概覽：
GPT-4o: 目前的 ‘標準’ 語言模型，以其全面的功能和強大的整體效能而聞名。
GPT-4o with search: GPT-4o 的增強版本，整合了即時網路搜尋功能。
GPT-4o with deep research: 這個版本採用了特殊的架構，使 GPT-4o 能夠執行多次網路搜尋，並將結果彙編成一份全面的報告。
GPT-4o with scheduled tasks: 允許 GPT-4o 定期執行特定任務（例如，網路搜尋），並向使用者提供定期更新。
o1: OpenAI 的 ‘模擬推理 (SR)’ 模型旨在積極採用 ‘逐步思考’ 的方法來解決問題。它擅長邏輯推理和數學任務，但在寫作或創意表達方面有所不足。
o3-mini: 未發布的 ‘o3’ 模型的迷你、快速版本。它是 o1 的後繼者，但由於商標問題而跳過了 ‘o2’ 命名。
o3-mini-high: o3-mini 的進階版本，提供更深入的推理，但效能較慢。
o1 pro mode: OpenAI 目前提供的最強大的模擬推理模型。它提供最完整的邏輯和推理能力，但速度較慢。此模式僅供付費 Pro 帳戶使用者使用。
GPT-4o mini: 原始 GPT-4o 的輕量級版本，專為免費使用者設計，提供更快的速度和更低的成本。OpenAI 保留此版本是為了保持與特定提示需求的相容性。
GPT-4: 2023 年推出的原始 GPT-4 模型，現在被認為是較舊的一代。
Advanced Voice Mode: 專為語音互動設計的 GPT-4o 變體，支援即時語音輸入和輸出。
ChatGPT 現在擁有多樣化的模型，包括 GPT-4o、GPT-4o mini、o1-pro、o3-mini、GPT-4 和 GPT-4.5，每個模型都有微妙的差異，經常讓使用者感到困惑。
Altman 表示，該公司計劃將 GPT 和 o 系列整合到 GPT-5 的保護傘下。然而，GPT-4.1 的推出似乎與這種 ‘品牌整合’ 目標相矛盾，更像是臨時、過渡模型，值得發布，但缺乏顯著影響。
GPT-4.1 vs. GPT-4.5：情境比較
雖然 GPT-4.1 在某些方面超越了 GPT-4.5，例如 SWE-bench Verified 程式碼測試（54.6% 對 38.0%），但 GPT-4.5 在學術知識測試、指令理解和圖像相關任務中保持優勢。OpenAI 聲稱，GPT-4.1 雖然並非普遍優越，但以更快的速度和更低的成本提供了 ‘足夠好’ 的實際結果。
GPT-4.5 產生了巨大的營運成本，每百萬個輸入 tokens 收取 75 美元（約 NT$2,430），每百萬個輸出 tokens 收取 150 美元（約 NT$4,860）。相比之下，GPT-4.1 的價格明顯更實惠，輸入成本為 2 美元（約 NT$65），輸出成本為 8 美元（約 NT$260）。
mini 和 nano 版本更加經濟：
GPT-4.1 mini: 輸入 0.40 美元（約 NT$13），輸出 1.60 美元（約 NT$52）
GPT-4.1 nano: 輸入 0.10 美元（約 NT$3），輸出 0.40 美元（約 NT$13）
為什麼 GPT-4.1 不適用於 ChatGPT 使用者
OpenAI 表示，來自 GPT-4.1 等研究模型的改進將 ‘逐步整合’ 到 ChatGPT 使用的 GPT-4o 版本中，確保 ChatGPT 保持持續更新。這意味著 ChatGPT 在動態演進的統一模型上運行，而使用 API 的開發者可以精確地選擇符合他們需求的特定模型版本。
這種方法創造了一種雙軌策略：ChatGPT 使用者體驗到統一但有些模糊的體驗，而開發者則享有更精細、更明確的選擇。
然而，命名混亂依然存在，引發了疑問：為什麼 OpenAI 沒有考慮利用 ChatGPT 來解決其命名挑戰？
現代語言模型中上下文窗口大小的複雜性
語言模型的上下文窗口是指模型在產生回應時可以同時考慮的文本量。它就像模型的短期記憶。較大的上下文窗口允許模型理解文本中更複雜和細微的關係，從而產生更連貫、更相關和更準確的輸出。
在 GPT-4.1 的 100 萬 tokens 上下文窗口的情況下，這種巨大的容量使模型能夠保留和處理來自約 3,000 頁文本的資訊。這允許對上下文進行更深入的理解，從而產生更符合輸入的整體意義和意圖的回應。
Token 數的重要性
Tokens 是語言模型用來處理文本的基本單位。它們可以是單個詞、詞的一部分，甚至是標點符號。模型可以處理的 tokens 越多，它可以處理的資訊就越多，從而帶來更好的理解和更準確的輸出。
100 萬 tokens 的上下文窗口是一項重大進展，代表了語言模型處理複雜和長篇內容能力的巨大飛躍。這種能力為以下應用開啟了新的可能性：
- 長篇內容創作： 撰寫書籍、劇本和其他冗長的文件。
- 複雜的資料分析： 處理和分析大型資料集。
- 增強的客戶支援： 處理複雜的客戶查詢並提供個人化的支援。
- 改進的研究能力： 進行深入的研究和分析。
成本效益對模型採用的影響
使用語言模型的成本是影響其採用的重要因素。成本越高，其使用就越受限制。與 GPT-4.5 相比，GPT-4.1 的較低成本使其成為希望將 AI 整合到其工作流程中的開發者和企業更具吸引力的選擇。
GPT-4.1 系列的分層定價結構，mini 和 nano 版本提供更低的成本，使 AI 能夠被更廣泛的使用者和應用程式所存取。這種增加的可存取性可以加速 AI 的採用，並推動各行各業的創新。
導航模型選擇的複雜性
OpenAI 提供的豐富模型可能會讓使用者感到不知所措。了解每個模型的具體優勢和限制對於做出明智的決策，選擇哪一個用於特定任務至關重要。
選擇模型時要考慮的因素包括：
- 上下文窗口大小： 模型可以一次處理的文本量。
- 成本： 每個 token 的價格。
- 效能： 模型的準確性和速度。
- 特定功能： 模型是否支援圖像處理或即時搜尋等功能。
使用者體驗的重要性
最終，語言模型的成功取決於其使用者體驗。無論其技術能力如何，難以使用或理解的模型都不太可能被採用。OpenAI 承認命名混亂及其整合 GPT 和 o 系列的計劃是朝正確方向邁出的一步。
簡化模型選擇過程，並提供有關哪種模型最適合特定任務的明確指導，對於推動採用和最大化 OpenAI 產品的價值至關重要。簡化且直觀的使用者體驗將使使用者能夠有效且高效地利用 AI 的力量。
未來方向：解決命名困境
OpenAI 承認其各種模型周圍的命名複雜性是一個有希望的跡象。將 GPT 和 o 系列整合到 GPT-5 保護傘下的意圖代表了一種潛在的解決方案，可以簡化產品線並減少使用者的困惑。
然而，在計劃整合的過程中推出 GPT-4.1 引發了人們對當前命名策略長期可行性的擔憂。OpenAI 必須仔細考慮如何將其模型產品傳達給使用者，並確保命名慣例清晰、一致且直觀。
探索替代命名策略
幾種替代命名策略可能會解決 OpenAI 面臨的挑戰：
- 基於功能的命名： 模型可以根據其主要功能或能力進行命名。例如，具有增強圖像處理功能的模型可以命名為 ‘GPT-Image’ 或 ‘Vision-Pro’。
- 基於效能的命名： 模型可以根據其效能指標進行命名。例如，具有更高準確性得分的模型可以命名為 ‘GPT-Elite’ 或 ‘Precision-Max’。
- 以使用者為中心的命名： 模型可以根據其目標受眾或用例進行命名。例如，專為客戶支援設計的模型可以命名為 ‘Help-Bot’ 或 ‘Service-AI’。
- 基於版本的命名： 模型可以使用簡單的版本控制系統進行命名，例如 ‘GPT-V1’、’GPT-V2’ 等。這種方法將提供一種清晰且一致的方式來追蹤模型更新和改進。
前進的道路：呼籲清晰
語言模型不斷變化的格局既帶來了機遇，也帶來了挑戰。OpenAI 對創新的承諾值得稱讚，但它也必須優先考慮使用者體驗，並確保其產品易於存取且易於理解。
解決命名混亂對於推動採用、促進創新以及最大化 AI 對各行各業使用者的價值至關重要。OpenAI 在改進其命名慣例方面的下一步行動將受到 AI 社群的密切關注，無疑將塑造語言模型可存取性和可用性的未來。