OpenAI发布GPT-4.1系列模型，性能大幅提升，尤其在编程、指令执行和长文本理解上超越GPT-4o，并针对不同应用场景优化了成本和延迟。
原文标题：OpenAI发布GPT-4.1系列模型，性能大幅提升，碾压4o
原文作者：图灵编辑部
冷月清谈：
怜星夜思：
2、GPT-4.1 mini 在降低延迟和成本方面做了很大改进，这对哪些行业或应用场景最有价值？
3、OpenAI 停止使用 GPT-4.5 Preview，并将相关创新融入未来的 API 模型中，你觉得 GPT-4.5 Preview 中哪些创新最值得期待？
原文内容
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编程能力：GPT-4.1 在 SWE-bench Verified 基准测试中的得分达到了 54.6%，相比 GPT-4o 提升了 21.4%，超过 GPT-4.5 则提高了 26.6%。这一成绩使其成为目前编程领域的领先 AI 模型，特别适用于需要高精度代码生成和错误修正的场景。
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指令执行能力：在 Scale 的 MultiChallenge 基准测试中，GPT-4.1 的得分为 38.3%，较 GPT-4o 提高了 10.5%。这一改进意味着 GPT-4.1 在理解和执行复杂指令上的能力得到了显著增强，能够更好地处理多样化的任务需求。
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长文本理解：GPT-4.1 在 Video-MME 基准测试中表现出色，在“长无字幕”类别中取得了 72.0% 的得分，较 GPT-4o 提高了 6.7%。这一进步表明，GPT-4.1 在理解长文本内容方面具有更高的精确度，特别是在需要理解多重上下文信息的任务中表现尤为突出。
根据不同的应用场景，GPT-4.1 系列还推出了适用于不同任务需求的变种模型，进一步提升了 AI 在低延迟、高性能任务中的表现：
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GPT-4.1 mini：GPT-4.1 mini 相比 GPT-4o 在多个基准测试中表现优异，同时将延迟减少了近 50%， 成本降低了 83%。它不仅保持了和 GPT-4o 相当的智能水平，还提供了更低的响应时间和更高的性价比，特别适合需要快速响应的任务，如实时数据处理和低延迟计算任务。
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GPT-4.1 nano：作为最小的模型，GPT-4.1 nano 是专为低延迟和低成本需求设计的 AI 模型。它在 MMLU 上得分 80.1%，在 GPQA 上得分 50.3%，在 Aider polyglot coding 上得分 9.8%，这些成绩均优于GPT-4o mini。GPT-4.1 nano适用于分类、自动补全等任务，尤其是在计算资源有限的环境中，它依然能够提供卓越的性能。
GPT-4.1 输入/输出费用为每百万 token 2 美元和 8 美元，较 GPT-4o 便宜 26%。提示词缓存折扣提高至 75%，长上下文无额外费用。
叶文滔 ｜ 译
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