一、GPT-4.1终于发布
GPT-4.1 是OpenAI推出的新一代语言模型，该系列包含GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano三个版本。它在编码能力、指令遵循以及长文本处理等多个关键领域实现了显著提升，其上下文窗口支持高达100万个token。在众多基准测试中，GPT-4.1成绩斐然，例如在SWE-bench Verified测试里，它取得了54.6%的得分，相较于GPT-4o提升了21.4个百分点。不仅如此，GPT-4.1系列成本更低，堪称当前速度最快且价格最便宜的模型。目前，GPT-4.1系列模型仅通过API面向所有开发者开放服务 。
二、GPT-4.1的主要功能
（一）强大的长上下文处理
GPT-4.1系列模型具备处理长达100万个token上下文的卓越能力，这使其能够轻松应对如整本书籍、大型代码库等长文本内容。
（二）优化的多模态处理
该系列在多模态处理上进行了优化，其视觉编码器与文本编码器相互独立又存在交叉注意力，这一设计让模型对图文混合内容的处理更为出色。
（三）高效的代码生成与优化
在编程任务中，GPT-4.1的表现大幅超越前代模型。在SWE-bench Verified测试里，准确率高达54.6%，比GPT-4o提升了21.4个百分点，能够高效探索代码库、编写代码以及生成测试用例。
（四）广泛的多语言支持
在多语言编码能力测试中，GPT-4.1性能提升一倍，在处理多语言编程任务、代码优化以及版本管理时效率显著提高。
（五）出色的工具调用效率
实际应用中，以Windsurf的内部编码基准测试为例，GPT-4.1得分比GPT-4o高出60%，工具调用效率提升30%。
（六）精准的复杂指令处理
GPT-4.1在指令遵循方面表现优异，在Scale的MultiChallenge基准测试中，得分比GPT-4o提高10.5个百分点，能够更可靠地执行复杂指令。
（七）良好的多轮对话能力
在多轮对话场景中，GPT-4.1能更好地跟踪上下文信息，维持对话的连贯性，尤其在OpenAI内部指令遵循评估的困难提示环节表现突出。
（八）超大上下文窗口优势
其支持高达100万个token的上下文处理能力，是GPT-4o的8倍，可处理超长文本，如8套完整的React源码或者成百上千页的文档。
（九）精准的长文本理解
在长文本理解任务中，GPT-4.1能够更精准地定位和提取关键信息，在OpenAI的长上下文评估中，面对长达100万个token的上下文也能准确找到目标文本。
（十）优秀的图像理解
GPT-4.1系列在图像理解方面表现亮眼，其中GPT-4.1 mini在图像基准测试中常常超越GPT-4o。
（十一）出色的视频内容理解
在Video-MME测试中，GPT-4.1对30到60分钟无字幕视频进行理解并回答多项选择题，取得了72%的成绩，达到当前最佳水平。
（十二）高性价比
GPT-4.1系列在性能提升的同时降低了成本。例如，GPT-4.1中等规模查询成本比GPT-4o低26%，而GPT-4.1 nano是OpenAI目前最便宜且速度最快的模型。
（十三）低延迟与高效率
GPT-4.1 mini延迟降低近一半，成本减少83%，非常适合对延迟要求较高的任务场景。
三、GPT-4.1的技术原理
（一）Transformer架构的深度优化
GPT-4.1依旧基于Transformer架构，但进行了进一步的优化。这一优化支持模型在训练过程中捕获更广泛的上下文信息。通过对大量语料库的学习，GPT-4.1系列模型学会在庞大文本范围内精准保持注意力，定位相关信息，从而提升复杂任务的解决能力。
（二）混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）的应用
为在维持高性能的同时降低计算成本和存储需求，GPT-4.1采用了混合专家模型。该模型由16个独立的专家模型构成，每个专家模型拥有1110亿个参数。每次前向传递路由会经过两个专家模型，这使得模型在处理不同数据和任务分布时更加灵活高效。
（三）大规模训练数据集
GPT-4.1使用了包含13万亿tokens的数据集进行训练（这些tokens并非唯一，而是根据迭代次数计算得出）。如此庞大的数据集，让GPT-4.1在训练中学习到海量的语言知识和上下文信息，提高了其在自然语言处理任务中的准确性。
（四）推理优化技术
在推理过程中，GPT-4.1采用了可变批量大小和连续批量处理等多种优化技术，极大地优化了延迟并降低了推理成本。
（五）成本控制策略
通过采用混合专家模型以及优化训练和推理策略，GPT-4.1在保持高性能的同时，显著降低了计算成本和存储需求，使其在实际应用中更具经济高效性。
四、GPT-4.1模型系列的性能表现
（一）GPT-4.1
- 编码能力：在SWE-bench Verified测试中得分达到54.6%，相比GPT-4o提高了21.4个百分点，成为编码领域的领先模型。
- 指令遵循：在Scale的MultiChallenge基准测试中得分比GPT-4o提高10.5个百分点。
- 长文本理解：在Video-MME测试中，长视频无字幕类别得分达到72.0%，比GPT-4o提高6.7个百分点。
（二）GPT-4.1 mini
在小型模型性能方面取得显著进展，在许多基准测试中超越GPT-4o，在智能评估中与GPT-4o相当，同时延迟降低近一半，成本降低83%。（三）GPT-4.1 nano
作为OpenAI推出的首个nano模型，也是目前最快、最便宜的模型。在MMLU上得分为80.1%，在GPQA上得分为50.3%，在Aider polyglot编码上得分为9.8%，超过了GPT-4o mini。五、GPT-4.1的项目地址
项目官网：[https://openai.com/index/gpt-4-1/]六、GPT-4.1的模型定价
- GPT-4.1：每百万输入标记2美元，每百万输出标记8美元。
- GPT-4.1 mini：每百万输入标记0.4美元，每百万输出标记1.6美元。
- GPT-4.1 nano：每百万输入标记0.1美元，每百万输出标记0.4美元。
七、GPT-4.1的应用场景
（一）法律领域
在法律文档审查工作中，GPT-4.1的多文档审查准确率比GPT-4o提高17%，能够更高效地处理复杂法律文件。（二）金融分析
在金融数据分析场景下，GPT-4.1能够从大型文档中更精准地提取关键信息，为分析师提供全面的数据支持。（三）前端开发
在前端编程方面，GPT-4.1能够创建功能更强大、美观度更高的网页应用，生成的网站在80%的情况下更受付费人类评审员的青睐。