OpenAI 近日发布了 GPT-4.1 系列，为 API 型号带来了显著增强，包括 GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano。这些型号在编码、指令跟随和长上下文理解方面引入了重大改进，使其在各种实际应用中极为有价值。
**GPT-4.1 API 的主要亮点**
1. **编码能力**：GPT-4.1 在 SWE-bench Verified 编码基准测试中得分 54.6%，表现优于之前的型号如 GPT-4o 和 GPT-4.5。该型号在完成编码任务时，在减少多余编辑和确保代码差异方面更加可靠。
2. **指令跟随**：GPT-4.1 在指令跟随基准测试中取得了显著进步，在 Scale 的 MultiChallenge 基准测试中得分 38.3%。这一改进使得该模型能够更可靠地执行复杂的多步骤指令，这对需要精确输出格式和严格内容要求的开发人员尤为有利。
3. **长上下文理解**：GPT-4.1 型号支持最多 100 万个上下文字符，相比 GPT-4o 中的 128,000 个字符是一个显著的升级。此功能使模型能够有效处理大量数据集、大代码库和长文档。基准测试如 OpenAI-MRCR 和 Graphwalks 显示了模型能够跨广泛上下文检索和理解信息的能力。
4. **视觉能力**：GPT-4.1 展示了强大的图像理解能力，其中 GPT-4.1 mini 在 MMMU 和 MathVista 视觉基准测试中表现优于 GPT-4o，这些测试涉及图表解释和视觉数学任务的解决。
5. **性能和成本效益**：推理系统中的效率改进降低了成本，GPT-4.1 nano 提供了最快且最便宜的响应。这些型号旨在减少延迟，在不影响性能的情况下提供更快的响应。成本效益加上任务性能的提升，使 GPT-4.1 成为开发人员的理想选择。
**实例**:
– **Windsurf**：在内部编码基准测试中，GPT-4.1 性能提高了 60%，从而在工具使用上更加高效和准确。
– **Qodo**：发现 GPT-4.1 在生成高质量代码审查方面优于其他模型，在精确性和全面性上都表现更好。
– **Thomson Reuters**：利用 GPT-4.1 进行法律文件分析，多文档审查的准确性提高了 17%。
– **Carlyle**：成功使用 GPT-4.1 从大量文档中提取财务数据，检索性能提高了 50%。
**结论**：
GPT-4.1 在语言模型及其实际应用能力方面代表了重要进步。在编码、指令跟随、长上下文理解和视觉等方面的优势，加上高成本效益，为开发人员开启了新的可能性。无论是软件开发、详细文档分析还是视觉数据解释，GPT-4.1 都提供了满足行业不断发展需求的强大解决方案。
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