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剛剛,OpenAI發布GPT-4.1,性能暴漲、100萬上下文

發布于 2025-4-15 09:44
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今天凌晨1點,OpenAI進行了技術直播發布了最新模型——GPT-4.1。


除了GPT-4.1之外,還有GPT 4.1-Mini和GPT 4.1-Nano兩款模型,在多模態處理、代碼能力、指令遵循、成本方面實現大幅度提升。特別是支持100萬token上下文,這對于金融分析、小說寫作、教育等領域幫助巨大。


由于GPT-4.1的發布,OpenAI宣布將會淘汰剛發布不久的GPT-4.5,其能力可見一斑。

目前,如果想體驗GPT-4.1而無法通過API身份驗證的小伙伴,微軟已經在Azure OpenAI上線了該模型,可以使用了。

剛剛,OpenAI發布GPT-4.1,性能暴漲、100萬上下文-AI.x社區

GPT-4.1簡單介紹

GPT-4.1最大亮點之一就是支持100萬tokens上下文,這也是OpenAI首次發布長窗口模型。


與前代模型相比,GPT-4.1、GPT-4.1 Mini和GPT-4.1 Nano能夠處理多達100萬tokens的上下文,是GPT-4o的8倍。


OpenAI在Long Context Evals上對長文本進行了測試,測試結果顯示,GPT-4.1系列的三個模型均能夠在語料庫的任何深度找到目標文本,無論是開頭、中間還是結尾,甚至在長達100萬tokens的上下文中,模型依然能夠準確地定位目標文本。

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OpenAI還在Multi-Round Coreference進行了測試,通過創建合成對話來測試模型在長上下文中的理解和推理能力。在這些對話中,用戶和助手交替進行對話,用戶可能會要求模型生成一首關于某個主題的詩,接著要求生成另一首關于不同主題的詩,然后可能要求生成一個關于第三個主題的短故事。模型需要在這些復雜的對話中找到特定的內容,例如“第二篇關于某個主題的短故事”。


測試結果顯示,GPT-4.1在處理長達128K tokens的數據時顯著優于GPT-4o,并且在長達100萬tokens的上下文中依然能夠保持較高的性能。

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在編碼能力測試中,SWEBench評估將模型置于 Python 代碼庫環境,讓其探索代碼庫、編寫代碼和測試用例。結果顯示,GPT-4.1 的準確率達到 55% ,而 GPT-4o僅為 33%。

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在多語言編碼能力測試方面,Ader polyglot 基準測試涵蓋多種編程語言和不同格式要求。GPT-4.1 在差異性能上較 GPT-4o提升一倍,在處理多語言編程任務、代碼優化和版本管理時更高效。


在指令遵循能力測試中,OpenAI 構建內部評估體系,模擬 API 開發者使用場景,測試模型對復雜指令的遵循能力。每個樣本包含分屬不同類別的復雜指令,并分難度等級。在困難子集評估中,GPT-4.1 遠超 GPT-4o。

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在多模態處理測試的視頻 MME 基準測試中,GPT 4.1 對30 - 60 分鐘無字幕視頻進行理解并回答多項選擇題,取得72%的成績,達到當前最佳水平,在視頻內容理解上實現重大突破。

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價格方面,GPT -4.1系列在性能提升的同時,價格更具競爭力。GPT -4.1 相比 GPT-4o 價格降低 26%,而GPT -4.1 Nano 作為最小、最快且最便宜的模型,每百萬 token 的成本僅為12美分。

實際應用GPT-4.1案例

湯森路透是全球領先的金融和法律信息提供商,其專業級AI助手CoCounsel被廣泛應用于法律工作。


CoCounsel的主要任務是幫助法律專業人士處理復雜的法律文件和工作流程。在測試GPT-4.1時,路透社發現該模型在多文檔審查方面表現出色,尤其是在處理涉及多個長文檔的復雜法律工作流程時。


與GPT-4o相比,GPT-4.1在內部長上下文基準測試中的多文檔審查準確性提高了17%。這一提升對于法律專業人士來說至關重要,因為它直接關系到CoCounsel處理復雜法律工作流程的能力。

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法律文件通常包含多個長文檔,這些文檔之間可能存在復雜的相互關系,例如沖突條款或補充上下文。GPT-4.1在這些方面表現出了極高的可靠性,能夠準確識別文檔之間的細微關系,這對于法律分析和決策至關重要。


而在處理多個法律文件時,GPT-4.1能夠有效地維護跨文檔的上下文信息,并準確識別出文檔之間的沖突條款或補充信息。這

Carlyle是一家全球領先的私募股權投資公司,其業務涉及大量的金融數據分析和文檔處理。Carlyle使用GPT-4.1來從多個長文檔中準確提取顆粒化的金融數據,這些文檔包括PDF文件、Excel表格和其他復雜格式。


Carlyle的內部評估顯示,GPT-4.1在從大型文檔中檢索數據方面的表現比其他可用模型高出50%。


GPT-4.1在處理非常大的文檔時表現出色,尤其是在密集數據的檢索方面。該模型成功克服了其他模型的關鍵限制,包括檢索問題、中間位置丟失信息的錯誤以及跨文檔的多跳推理。


這些能力使得GPT-4.1能夠更高效地從復雜的金融文檔中提取關鍵信息,為Carlyle的分析師提供了更準確、更全面的數據支持。

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Windsurf是一家專注于提供高效開發工具的公司,其內部編碼基準測試為評估AI模型在實際開發中的表現提供了一個重要的參考。在對GPT-4.1進行測試時,Windsurf發現該模型在編碼任務中的表現比前代GPT-4o有了顯著提升:GPT-4.1在Windsurf的內部編碼基準測試中得分比GPT-4o高出60%。


Windsurf的用戶反饋顯示,GPT-4.1在工具調用方面比GPT-4o更高效,效率提升了30%。GPT-4.1在編碼過程中重復進行不必要的編輯或過度細化的步驟的可能性比GPT-4o降低了約50%。


本文轉自 AIGC開放社區  ,作者:AIGC開放社區


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