今天凌晨亚洲色图 美腿丝袜，OpenAI 的新系列模子 GPT-4.1 如约而至。

该系列包含了三个模子，折柳是GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano，它们仅通过 API 调用，并已向通盘诞生者灵通。

跟着该系列模子在许多重要功能上提供了访佛或更强的性能，况且资本和蔓延更低，因此OpenAI 将运转在 API 中弃用 GPT-4.5 预览版。弃用时代为三个月后（2025 年 7 月 14 日），从而为诞生者提供时代过渡。

OpenAI 暗示，这三个模子的性能全面超越了 GPT-4o 和 GPT-4o mini，并在编程亚洲色图 美腿丝袜和指示顺从方面均有显贵训诲。它们还领有更大的坎坷文窗口 ——救济高达 100 万个坎坷文 token，况且大要通过转变的长坎坷文见识更好地专揽这些坎坷文。学问截止日历已更新至 2024 年 6 月。

总的来说，GPT-4.1 在以下行业轨范目标上阐发出色：

固然基准测试得益相等可以，但 OpenAI 在磨练这些模子时重心热心了骨子服从。通过与诞生者社区的密切协和谐伙伴关系，OpenAI 针对诞生者应用最干系的任务优化来这些模子。

为此，GPT-4.1 模子系列以更低的资本提供了特等的性能。这些模子在蔓延弧线的每个点上王人完了了性能的训诲。

GPT-4.1 mini 在袖珍模子性能上完了了显贵飞跃，甚而在多项基准测试中超越了 GPT-4o。该模子在智能评估方面与 GPT-4o 旗饱读至极甚而超越，同期将蔓延缩小了近一半，资本缩小了 83%。

对于条款低蔓延的任务，GPT-4.1 nano 是 OpenAI 目下速率最快、资本最低的模子。该模子领有 100 万 token 坎坷文窗口，在小领域下仍能提供特等的性能，在 MMLU 测试中得分达 80.1%、在 GPQA 测试中得分达 50.3%、在 Aider 多话语编码测试中得分达 9.8%，甚而高于 GPT-4o mini。该模子是分类或自动补全等任务的理思聘请。

在指示顺从可靠性和长坎坷文见识方面的转变，也使 GPT-4.1 模子在驱动智能体（即大要代表用户孤独完成任务的系统）方面愈加高效。会聚 Responses API 等原语，诞生者当今可以构建在骨子软件工程中更有用、更可靠的智能体，从大型文档中索求洞见，以最少的手动操作管制客户申请，以及实践其他复杂任务。

同期，通过训诲推理系统的后果，OpenAI 得以缩小 GPT-4.1 系列的价钱。GPT-4.1 的中等领域查询资本比 GPT-4o 低 26%，而 GPT-4.1 nano 是 OpenAI 迄今为止最低廉、速率最快的模子。

对于相通传递相通坎坷文的查询，OpenAI 将新系列模子的即时缓存扣头从之前的 50% 训诲至 75%。此外，除了轨范的每 token 资本外，OpenAI 还提供长坎坷文申请，况且无需非常付费。

OpenAI CEO 山姆・奥特曼暗示，GPT-4.1 不仅基准测试得益优异，况且专注真正寰宇的实用性，应该会令诞生者粗野的。

看起来，OpenAI 完了了自家模子才智上的「4.10﹥4.5」。

编程

GPT-4.1 在多样编码任务上王人显贵优于 GPT-4o，包括智能体管制编码任务、前端编程、减少无关裁剪、可靠顺从 diff 表情、确保器具使用一致性等任务。

在算计真正寰宇软件工程手段的 SWE-bench Verified 测试中，GPT-4.1 完成了 54.6% 的任务，而 GPT-4o（2024-11-20）完成了 33.2%。这反应了该模子在探索代码库、完成任务以及生成可运行和通过测试的代码方面的才智训诲。

对于需要裁剪大型文献的 API 诞生者来说，GPT-4.1 在处理多样表情的代码 diff 时更可靠。在 Aider 的多话语各异基准测试中，GPT-4.1 的得分是 GPT-4o 的两倍多，甚而比 GPT-4.5 高出 8%。这项评估既算计了跨多种编程话语的编码才智，也算计了模子在合座和 diff 表情下生成篡改的才智。

OpenAI 特意磨练了 GPT-4.1，使其大要更可靠地顺从 diff 表情，这使得诞生者只需输出篡改的行，而无需重写通盘文献，从简资本和蔓延。同期，对于可爱重写通盘文献的诞生者，OpenAI 将 GPT-4.1 的输出 token 为止加多到 32，768 个 token（高于 GPT-4o 的 16，384 个 token）。OpenAI 还提议使用预计输出来减少完满文献重写的蔓延。

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GPT-4.1 在前端编程方面也较 GPT-4o 有了显贵训诲，大要创立功能更盛大、更好意思不雅的 Web 应用。在 head-to-head 对比中，付费东谈主工评分员 80% 的评分扫尾清晰，GPT-4.1 的网站比 GPT-4o 的网站更受接待。

除了上述基准测试以外，GPT-4.1 在顺从表情方面阐发更佳，可靠性更高，况且减少了无关裁剪的频率。在 OpenAI 里面评估中，代码中的无关裁剪从 GPT-4o 的 9% 下落到了 GPT-4.1 的 2%。

指示顺从

GPT-4.1 大要更可靠地顺从指示，并在多样指示顺从评估中完了了显贵的转变。OpenAI 诞生了一个里面指示顺从评估系统，用于追踪模子在多个维度和几个重要指示实践类别中的阐发，包括：

这些类别是笔据诞生者的反馈得出的，标明了哪些指示顺从对他们来说最干系且最迫切。在每个类别中，OpenAI 将其分为简单、中等和贵重教导。GPT-4.1 在贵重教导方面的阐发尤其优于 GPT-4o。

多轮指示顺从对许多诞生者来说至关迫切。对于模子来说，在对话中保握连贯性并追踪用户之前输入的内容至关迫切。GPT-4.1 大要更好地从对话中的过往音问中识别信息，从而完了了更当然的对话。Scale 的 MultiChallenge基准测试是算计这一才智的有用目标，GPT-4.1 的阐发比 GPT-4o 提高了 10.5%。

GPT-4.1 在 IFEval 上也获得了 87.4%，而 GPT-4o 的得分为 81.0%。IFEval 使用带有可考据指示的教导，举例指定内容长度或幸免使用某些术语或表情。

更佳的指示顺从才智使现存应用步调愈加可靠，并救济此前受可靠性低下为止的新应用步调。早期测试东谈主员指出，GPT-4.1 可以愈加直不雅，因此 OpenAI 提议在教导中愈加明确和具体。

长坎坷文

GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano 最多可处理 100 万个坎坷文 token，而之前的 GPT-4o 模子最多可处理 12.8 万个。100 万个 token 至极于 8 个完满的 React 代码库，因此长坎坷文相等符合处理大型代码库或无数长文档。

GPT-4.1 大要可靠地处理 100 万 token 坎坷文长度的信息，并在进展干系文本和忽略短长坎坷文滋扰项方面比 GPT-4o 愈加可靠。长坎坷文见识是法律、编程、客户救济以及许多其他领域应用的重要才智。

OpenAI 演示了 GPT-4.1 检索位于坎坷文窗口内各个点的阻拦小信息（needle）的才智。GPT-4.1 大要握续准确地检索通盘位置和通盘坎坷文长度的 needle，最大检索量可达 100 万个 token。无论这些 token 在输入中的位置何如，GPT-4.1 王人能有用地索求与现时任务干系的细节。

然而，试验寰宇中很少有任务像检索一个可想而知的「needle 」谜底那样简单。OpenAI 发现用户芜俚需要模子检索和见识多条信息，并见识这些信息之间的互干系联。为了展示这一才智，OpenAI 开源了一项新的评估：OpenAI-MRCR（多轮共指）。

OpenAI-MRCR 测试模子识别并列除坎坷文中阻拦的多个「needle 」的才智。评估包括用户和助手之间的多轮合成对话，用户条款扶直撰写一篇对于某个主题的著作，举例「写一首对于貘的诗」或「写一篇对于岩石的博客著作」，接着会在通盘坎坷文中插入两个、四个或八个相通的申请，临了模子必须检索与特定实例对应的响应（举例「给我第三首对于貘的诗」）。

挑战在于这些申请与坎坷文其余部分的相似性，模子很容易被细微的各异误导，举例对于貘的短篇故事而不是诗歌，或者对于青蛙的诗歌而不是貘。OpenAI 发现，GPT-4.1 在坎坷文长度高达 128K 个 token 时的阐发优于 GPT-4o，况且即使长度高达 100 万个 token 时也能保握强健的性能。

OpenAI 还发布了Graphwalks⁠，这是一个用于评估多跳长坎坷文推理的数据集。许多诞生者在长坎坷文用例中需要在坎坷文中进行屡次逻辑特出，举例在编写代码时在多个文献之间跳转，或在回回话杂的法律问题时交叉援用文档。

表面上，模子（甚而东谈主类）可以通过一遍遍阅读教导词来管制 OpenAI-MRCR 问题，但 Graphwalks 的谋划条款在坎坷文中的多个位置进行推理，况且无法按限定求解。

Graphwalks 会用由十六进制哈希值构成的有向图填充坎坷文窗口，然后条款模子从图中的立时节点运转实践广度优先搜索 (BFS)。然后条款它复返一定深度的通盘节点。扫尾清晰，GPT-4.1 在此基准测试中达到了 61.7% 的准确率，与 o1 的性能至极，并骄傲打败了 GPT-4o。

视觉

GPT-4.1 系列模子在图像见识方面相通相等盛大，尤其是 GPT-4.1 mini 完了了要紧的飞跃，在图像基准测试中芜俚打败 GPT-4o。

以下为 MMMU（回答包含图表、图解、舆图等的问题）、MathVista⁠（管制视觉数学问题）、CharXiv-Reasoning（回答科学论文中对于图表的问题）等基准上的阐发对比。

长坎坷文性能对于多模态用例（举例处理长视频）也至关迫切。在 Video-MME（长视频无字幕）中，模子基于 30-60 分钟长的无字幕视频回答多项聘请题。GPT-4.1 达到了最好性能，得分为 72.0%，高于 GPT-4o 的 65.3%。

更多测试目标请参考 OpenAI 原博客。

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