GPT-4.1：較擅長編碼和指令遵循
GPT-4.1是由OpenAI開發的一系列 LLM 模型，於2025 年 4 月 14 日發布。它基於先前的模型（如GPT-4o）構建，是 OpenAI 的旗艦通用人工智慧產品，但更側重於專門的任務。
該模型在編碼能力、 指令遵循和處理長上下文場景方面取得了顯著進步，使其成為應對現實世界程式設計挑戰的理想選擇。
GPT-4.1與其他模型或消費版本不同，它優先考慮面向企業和開發者的API 整合。雖然它在技術領域表現出色，但其部署需要 API 存取權限。
GPT-4.1的應用場景
GPT-4.1在需要精確性、效率和複雜推理的任務中表現出色，這使其區別於更通用的模型。
軟體工程和程式碼開發
GPT-4.1針對現實世界的程式設計挑戰進行了最佳化，包括程式碼產生、 調試和建構智能體工作流程。
它支援開發人員自動檢測錯誤、創建基於關鍵字的代碼搜尋應用程序，並以高精度和高效率處理多步驟編碼任務。
客戶支援和即時互動
在高吞吐量環境中， GPT-4.1為即時聊天系統和客戶支援工具提供支持，以低延遲實現快速回應。
它強大的指令執行能力使其成為處理企業環境中動態查詢的理想選擇，例如自動化輔助和互動式應用程式。
長語境推理與複雜分析
GPT-4.1在處理大量資料（例如文件分析、多輪對話或複雜的問題解決）的場景中表現出色。
它在長時間的上下文中保持連貫性，從而能夠應用於研究、法律審查或人工智慧代理等需要對大量輸入進行持續推理的應用。
GPT-4.1 vs GPT-4.1 mini vs GPT-4o
| 方面 | GPT-4.1 | GPT-4.1 mini | GPT-4o |
| 遵循以下說明 | IFEval 得分87.4% | IFEval 得分 84.1% | IFEval 得分 81% |
| 長篇背景 | 最多 100 萬枚代幣 | 最多 100 萬枚代幣 | 最多可獲得 128K 個代幣 |
| 編碼 | SWE-bench 驗證結果為 54.6% | SWE-bench 驗證結果為 23.6% | SWE-bench 驗證結果為 33.2% |
| 視覺 | MMMU 的得分為 74.8%。 | MMMU 持股比例為 72.7%。 | MMMU 持股比例為 68.7%。 |
| 定價（每百萬代幣） | 輸入：2.00美元，輸出：8.00美元 | 輸入：0.40美元，輸出：1.60美元 | 投入：2.50 美元，產出：10.00 美元；總成本較高 |
| 速度/延遲 | 在長上下文方面比GPT-4o有所改進 | 延遲幾乎只有GPT-4o的一半；比GPT-4.1快。 | 速度較慢，尤其是在較長的語境下。 |
| 其他功能 | 更新後的知識截止時間（2024 年 6 月）；最大輸出令牌數為 32,768；更適合代理。 | 更便宜、更快捷且功能類似的替代方案 | 舊知識截止時間（2023年10月）；最大輸出令牌數為16.4K |
如何存取GPT-4.1？
存取GPT-4.1 的最佳便捷方式是透過HIX AI 。以下是存取此 AI 聊天模型的 3 個簡單步驟：
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常見問題解答
GPT-4.1系列有哪些變體？
GPT-4.1系列包含針對不同需求的多個變體，例如用於高級任務的完整GPT-4.1模型、運行速度更快、成本更低但犧牲部分功能的更高效的“ 迷你”版本，以及首個專為輕量級應用設計的“奈米”模型。
GPT-4.1是否支援多模式功能？
是的， GPT-4.1提供了多模式功能，它在先前的模型的基礎上整合了文字和圖像處理，以增強在程式碼或文件旁邊分析視覺資料等任務中的功能。
GPT-4.1支援的上下文長度是多少？
GPT-4.1支援高達 100 萬個標記的擴展上下文長度，這是一項重大升級，可以處理大型資料集、廣泛的程式碼庫或冗長的文件而不會失去連貫性。
GPT-4.1與Claude 3或Gemini等其他 AI 模型相比如何？
GPT-4.1憑藉卓越的編碼能力、指令執行能力和長上下文理解能力樹立了新的標竿。雖然它在以開發者為中心的任務和效率方面表現出色，但競爭對手可能在創意生成等特定領域佔據優勢，但GPT-4.1的針對性改進使其成為技術應用的有力選擇。