GPT-4.1 解讀：您需要知道的一切

OpenAI 於 2025 年 4 月 14 日發佈了新一代通用模型——GPT-4.1 系列，該系列包括三款側重於開發者的模型：GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano。

OpenAI 是生成式 AI 時代廣為人知的供應商之一。

該公司 AI 工作的基石是 GPT 系列模型，該模型也為 ChatGPT 服務提供支援。ChatGPT 最初由 GPT-3 提供支援，並隨著 OpenAI 開發新的 GPT 模型（包括 GPT-4 和 GPT-4o）而穩步發展。

OpenAI 在 genAI 市場面臨著來自多個競爭對手日益激烈的競爭，包括 Google Gemini、Anthropic Claude 和 Meta Llama。這種競爭促使新模型技術快速發佈。這些模型在不同的性能方面展開競爭，包括準確性、編碼性能和正確遵循指令的能力。

2025 年 4 月 14 日，OpenAI 發佈了 GPT-4.1，這是一個新的通用模型系列。憑藉對開發者的強烈關注，新的 GPT 4.1 模型最初只能使用 API。

什麼是 GPT-4.1？

GPT-4.1 是 OpenAI 開發的基於 Transformer 的大型語言模型 (LLM) 系列，作為該公司的旗艦通用模型。它建立在以前的 GPT-4 時代模型的架構之上，同時融合了可靠性和資訊處理方面的進步。

GPT-4.1 系列包括三個模型：主要模型 GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano。對於該系列中的所有三個模型，OpenAI 都使用了一種先進的訓練方法，該公司聲稱該方法是根據開發者的直接反饋而設計的。

GPT-4.1 作為通用 LLM 非常有用，但它擁有一系列側重於開發者體驗的優化。其中一項改進是優化了前端編碼能力。例如，在 OpenAI 針對新模型發佈的直播公告中，該公司演示了 GPT-4.1 如何通過單個提示和一個相當友好的使用者介面構建應用程式。

GPT-4.1 模型還經過優化，以改進指令遵循能力。與之前的模型相比，GPT-4.1 將更緊密、更準確地遵循複雜多步提示的指令。在 OpenAI 內部的指令遵循基準測試中，GPT-4.1 的得分為 49%，明顯優於GPT-4o，後者的得分僅為 29%。

與 GPT-4o 一樣，GPT-4.1 是一種支援文字和圖像分析的多模式模型。OpenAI 已將 GPT-4.1 的上下文視窗擴展到支援最多 100 萬個 token，從而能夠分析更長的資料集。為了支援更長的上下文視窗，OpenAI 還改進了 GPT-4.1 的注意力機制，以便模型可以正確解析和檢索長資料集中的資訊。

關於定價，GPT-4.1 的價格為每百萬個輸入 token 2 美元，每百萬個輸出 token 8 美元，這使其成為 GPT-4.1 系列中的高級產品。

什麼是 GPT 4.1 Mini？

與 GPT-4o 一樣，GPT-4.1 也有一個 mini 版本。mini 版本背後的概念是，LLM 的尺寸更小，並且可以以較低的成本運行。

GPT-4.1 mini 是一種縮小尺寸的模型，它在保持與 GPT-4o 相當的性能的同時，將延遲降低了約 50%。根據 OpenAI 的說法，它在多個基準測試中與 GPT-4o 相匹配或超過 GPT-4o，包括涉及圖表、示意圖和視覺數學的視覺任務。

儘管比旗艦 GPT-4.1 模型小，但 GPT-4.1 mini 仍然支援在單個提示中使用的相同 100 萬個 token 上下文視窗。

在發佈時，GPT-4.1 mini 的價格為每百萬個輸入 token 0.40 美元，每百萬個輸出 token 1.60 美元，比完整版 GPT-4.1 模型便宜。

什麼是 GPT 4.1 Nano？

GPT-4.1 nano 是 OpenAI 推出的首款 nano 級 LLM。nano 級比 OpenAI 的 LLM 的 mini 級更小、更經濟高效。

GPT-4.1 nano 是 OpenAI 新推出的 GPT-4.1 系列中尺寸最小、經濟性最高的模型。它尺寸更小，因此速度最快，延遲低於 GPT-4.1 或 GPT-4.1 mini。儘管是一個較小的模型，但 nano 模型保持了其較大同類產品的 100 萬個 token 上下文視窗，使其能夠處理大量文檔和資料集。

OpenAI 將 GPT-4.1 nano 定位為非常適合處理速度優先於綜合推理能力的特定應用程式。nano 模型已經過優化，可用於快速、有針對性的任務，例如自動完成建議、內容分類以及從大型文檔中提取資訊。

在發佈時，GPT-4.1 nano 的價格為每百萬個輸入 token 0.10 美元，每百萬個輸出 token 0.40 美元。

GPT 模型系列對比

以下表格展示了 GPT-4o, GPT-4.5 以及 GPT-4.1 的一些關鍵參數對比：

深入剖析 GPT-4.1 的技術特性

為了更好地理解 GPT-4.1 的強大之處，讓我們深入瞭解其背後的技術細節。GPT-4.1 作為 OpenAI 的旗艦通用模型，其核心在於其基於 Transformer 的大型語言模型 (LLM) 架構。這種架構使其能夠處理和生成複雜的文字和圖像，並在各種任務中表現出色。

Transformer 架構的優勢

Transformer 架構是近年來自然語言處理 (NLP) 領域的一項突破性技術。它通過自注意力機制，能夠捕捉文字中不同詞語之間的關係，從而更好地理解文字的含義。與傳統的循環神經網路 (RNN) 相比，Transformer 架構具有以下優勢：

• 並行計算： Transformer 架構可以並行處理文字中的所有詞語，從而大大提高了計算效率。
• 長距離依賴： Transformer 架構可以有效地捕捉文字中長距離的依賴關係，這對於理解長文字至關重要。
• 可解釋性： Transformer 架構的自注意力機制可以可視化，從而幫助我們理解模型是如何做出預測的。

GPT-4.1 繼承了 Transformer 架構的這些優勢，並在此基礎上進行了改進，使其在各種任務中表現更加出色。

訓練數據的多樣性

GPT-4.1 的強大之處還在於其使用了大量多樣化的訓練數據。這些數據包括：

• 文字數據： 來自互聯網上的各種文字，包括新聞文章、博客、書籍、代碼等。
• 圖像數據： 來自互聯網上的各種圖像，包括照片、圖表、示意圖等。

通過使用這些多樣化的訓練數據，GPT-4.1 能夠學習到豐富的知識和技能，從而在各種任務中表現出色。

多模態能力的提升

GPT-4.1 不僅能夠處理文字數據，還能夠處理圖像數據，這使其具有強大的多模態能力。通過將文字和圖像結合起來，GPT-4.1 能夠更好地理解世界，並生成更加豐富和有用的內容。

例如，GPT-4.1 可以：

• 根據圖像生成描述： 給定一張圖像，GPT-4.1 可以生成一段描述圖像內容的文字。
• 根據文字生成圖像： 給定一段文字，GPT-4.1 可以生成一張與文字內容相關的圖像。
• 回答與圖像相關的問題： 給定一張圖像和一個問題，GPT-4.1 可以根據圖像內容回答問題。

這些多模態能力使得 GPT-4.1 在各種應用場景中都具有巨大的潛力。

指令遵循能力的優化

GPT-4.1 在指令遵循能力方面進行了優化，使其能夠更好地理解使用者的意圖，並生成更加符合使用者需求的內容。為了實現這一目標，OpenAI 使用了一種先進的訓練方法，該方法基於開發者的直接反饋。

通過使用這種方法，GPT-4.1 能夠學習到如何更好地理解使用者的指令，並生成更加準確、完整和有用的內容。

GPT-4.1 在實際應用中的潛力

GPT-4.1 作為一款強大的通用模型，在各種實際應用中都具有巨大的潛力。以下是一些 GPT-4.1 的潛在應用場景：

• 客戶服務： GPT-4.1 可以用於構建智能客服機器人，從而提高客戶服務的效率和品質。
• 內容創作： GPT-4.1 可以用於輔助內容創作，例如撰寫新聞文章、博客、書籍等。
• 教育： GPT-4.1 可以用於構建智能輔導系統，從而提高教育的個性化和效率。
• 科研： GPT-4.1 可以用於輔助科研，例如分析數據、生成假設、撰寫論文等。
• 醫療： GPT-4.1 可以用於輔助醫療，例如診斷疾病、制定治療方案、提供健康建議等。

隨著 GPT-4.1 技術的不斷發展，其在實際應用中的潛力將越來越大。

GPT-4.1 Mini 和 Nano：更輕量級的選擇

除了旗艦模型 GPT-4.1 之外，OpenAI 還推出了 GPT-4.1 Mini 和 GPT-4.1 Nano 兩款更輕量級的模型。這兩款模型在保持一定性能的同時，降低了計算成本和延遲，使其更適合於一些資源受限的應用場景。

GPT-4.1 Mini：性能與效率的平衡

GPT-4.1 Mini 是一款縮小尺寸的模型，它在保持與 GPT-4o 相當的性能的同時，將延遲降低了約 50%。這使得 GPT-4.1 Mini 非常適合於一些需要快速響應的應用場景，例如實時翻譯、語音識別等。

儘管尺寸較小，但 GPT-4.1 Mini 仍然支援在單個提示中使用的相同 100 萬個 token 上下文視窗。這使得 GPT-4.1 Mini 仍然能夠處理大量數據，並在各種任務中表現出色。

GPT-4.1 Nano：極速響應的利器

GPT-4.1 Nano 是 OpenAI 推出的首款 nano 級 LLM。nano 級比 OpenAI 的 LLM 的 mini 級更小、更經濟高效。這使得 GPT-4.1 Nano 非常適合於一些需要極速響應的應用場景，例如自動完成建議、內容分類等。

儘管尺寸最小，但 GPT-4.1 Nano 仍然保持了其較大同類產品的 100 萬個 token 上下文視窗。這使得 GPT-4.1 Nano 仍然能夠處理大量數據，並在各種任務中表現出色。

總而言之，GPT-4.1 Mini 和 GPT-4.1 Nano 是兩款更輕量級的選擇，它們在保持一定性能的同時，降低了計算成本和延遲，使其更適合於一些資源受限的應用場景。

GPT-4.1 的定價策略

OpenAI 為 GPT-4.1 系列模型採用了不同的定價策略，以滿足不同使用者的需求。

• GPT-4.1： 每百萬個輸入 token 2 美元，每百萬個輸出 token 8 美元。
• GPT-4.1 Mini： 每百萬個輸入 token 0.40 美元，每百萬個輸出 token 1.60 美元。
• GPT-4.1 Nano： 每百萬個輸入 token 0.10 美元，每百萬個輸出 token 0.40 美元。

從定價策略可以看出，GPT-4.1 是一款高級產品，適用於需要高性能和高品質的應用場景。GPT-4.1 Mini 和 GPT-4.1 Nano 則更經濟實惠，適用於一些資源受限的應用場景。

總結

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、多模態能力和指令遵循能力方面都進行了優化，使其在各種應用場景中都具有巨大的潛力。GPT-4.1 Mini 和 GPT-4.1 Nano 則更輕量級，適用於一些資源受限的應用場景。

隨著 GPT-4.1 技術的不斷發展，其在實際應用中的潛力將越來越大。我們期待 GPT-4.1 在未來能夠為我們帶來更多的驚喜。