OpenAI выпустила новую серию моделей GPT-4.1, включающую GPT-4.1, GPT-4.1 mini и GPT-4.1 nano, доступных только через API компании. Эти модели ориентированы на профессиональных разработчиков, обещая более высокую производительность, быструю работу и меньшие затраты по сравнению с предыдущими моделями, включая GPT-4o и устаревшую GPT-4.5 Preview.
Пока GPT-4.1 недоступна в ChatGPT, многие улучшения уже внедрены в GPT-4o, и запланированы дальнейшие обновления. По информации у OpenAI, новая серия моделей была разработана благодаря отзывам разработчиков. Основные акценты сделаны на надежном форматировании, структурированных результатах и стабильной генерации кода, особенно для фронтенд приложений.
Особенностью моделей является способность генерировать “code diffs,” позволяя вносить точечные изменения в существующий код вместо переписывания его с нуля. GPT-4.1 превосходит GPT-4o по нескольким тестам, в том числе набирает 54,6% в тесте SWE-Bench Verified для задач реальной разработки.
Кроме основной модели, OpenAI представила два меньших варианта: GPT-4.1 mini и GPT-4.1 nano, рассчитанных на задачи, где важны скорость и эффективность. GPT-4.1 mini на 83% дешевле и в два раза быстрее GPT-4o, обеспечивая такой же или более высокий результат на тестах вроде MMMU и MathVista. Модель GPT-4.1 nano отличается компактностью и оптимизацией для задач, чувствительных к задержкам или ограниченным по стоимости, таких как автодополнение или извлечение информации.
Все три модели обладают значительно расширенным контекстным окном до одного миллиона токенов, что позволяет анализировать до восьми полных React кодовых баз за один запрос. Однако даже в этом случае могут возникать ограничения. Новый бенчмарк MRCR оценивает способность модели различать почти идентичные пользовательские запросы в больших контекстах. GPT-4.1 показывает лучшие результаты, но наблюдается резкое падение точности от 80% до около 50% при использовании полного контекстного окна.
Еще одним нововведением является тест Graphwalks, проверяющий способность модели анализировать большие объемы текста, модель GPT-4.1 достигла точности 61,7% при контексте менее 128,000 токенов. Меньшие модели, такие как GPT-4.1 mini или nano, демонстрируют здесь более слабые результаты.
Несколько компаний, таких как Blue J, Hex, Thomson Reuters и Carlyle, сообщают о значительном улучшении точности и эффективности своих задач благодаря GPT-4.1. Стартап Windsurf, получивший ранний доступ, также отмечает успехи. Первые семь дней пользователи могут бесплатно опробовать модель через платформу для разработчиков, после чего она будет доступна со скидкой.
По giáзу, GPT-4.1 стоит на 26% дешевле GPT-4o для средних запросов, стоимость входных данных составляет $2, а выходных – $8 за миллион токенов. GPT-4.1 nano является самым доступным вариантом с ценой $0.10 за миллион входных токенов. Поддержка длинных контекстов включена в стоимость.
GPT-4.5 Preview будет выведена из эксплуатации к 14 июля 2025 года.
