Was verbessert die GPT-4.1-Serie gegenüber GPT-4o? Die wichtigsten Unterschiede 67

小编 · 2025-04-15

OpenAI hat letzte Nacht die GPT-4.1-Serie veröffentlicht, die GPT-4o mit einem hervorragenden Preis-Leistungs-Verhältnis innerhalb des OpenAI-Portfolios ablöst. Sie bietet ein Kontextfenster von 1 Million Tokens und starke Leistung; die Varianten 4.1 nano und mini sind preisgünstig und ideal für große Mengen langer Textaufgaben. Die Coding-Fähigkeiten übertreffen GPT-4.5, reichen aber nicht an Reasoning-Modelle wie o1 heran. Hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen GPT-4.1 und GPT-4o.

Was verbessert die GPT-4.1-Serie gegenüber GPT-4o? Die wichtigsten Unterschiede

Openai hat gestern Abend die GPT-4.1-Serie veröffentlicht. GPT-4.1 ersetzt 4o und bietet ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis (innerhalb des OpenAI-Ökosystems). Es verfügt über einen ultralangen Kontext von 1M Tokens, eine ausgezeichnete Leistung, und die Versionen 4.1 nano und mini sind preisgünstig und eignen sich für die Verarbeitung umfangreicher Langtextaufgaben. Die Codefähigkeiten übertreffen die von GPT-4.5, reichen jedoch nicht an Reasoning-Modelle wie o1 heran. GPT-4.1 zeigt im Vergleich zu GPT-4o in mehreren Aspekten deutliche Verbesserungen. Hier sind die wichtigsten Unterschiede:

Welche Verbesserungen und Unterschiede gibt es zwischen der GPT-4.1-Serie und GPT-4o?

1. Leistungsverbesserungen

Codierungsfähigkeiten:

GPT-4.1: Erzielt im SWE-bench Verified Coding-Benchmark eine Punktzahl von 54,6 %, was einer Verbesserung von 21,4 % gegenüber GPT-4o entspricht.
GPT-4o: Erzielt im selben Test eine Punktzahl von 33,2 %.
Verbesserung: GPT-4.1 zeigt hervorragende Leistungen bei der Verarbeitung von Code-Repositorys, der Aufgabenbewältigung und der Generierung von ausführbarem Code, der Tests besteht.

Befolgung von Anweisungen:

GPT-4.1: Erzielt im Scale MultiChallenge-Benchmark eine Punktzahl von 38,3 %, was einer Verbesserung von 10,5 % gegenüber GPT-4o entspricht.
GPT-4o: Erzielt im selben Test eine Punktzahl von 27,8 %.
Verbesserung: GPT-4.1 schneidet bei der Befolgung komplexer Anweisungen, der Formatierung von Ausgaben und der Vermeidung von Fehlverhalten besser ab.

Langtextverständnis:

GPT-4.1: Erzielt im Video-MME-Benchmark für Langtextverständnis eine Punktzahl von 72,0 %, was einer Verbesserung von 6,7 % gegenüber GPT-4o entspricht.
GPT-4o: Erzielt im selben Test eine Punktzahl von 65,3 %.
Verbesserung: GPT-4.1 kann lange Videos (ohne Untertitel) und lange Dokumente besser verstehen und Schlüsselinformationen extrahieren.

2. Kontextfenster

GPT-4.1: Unterstützt ein Kontextfenster von 1 Million Tokens, was deutlich größer ist als die 128.000 Tokens von GPT-4o.
GPT-4o: Unterstützt ein Kontextfenster von 128.000 Tokens.
Verbesserung: GPT-4.1 kann größere Codebasen, Multi-Dokument-Aufgaben und lange Texte verarbeiten und ist daher für Bereiche wie Recht, Programmierung und Kundensupport geeignet.

3. Modelleffizienz

GPT-4.1: Deutliche Verbesserung der Inferenzeffizienz mit geringerer Latenz und niedrigeren Kosten.
GPT-4.1 mini: Die Latenz wurde nahezu halbiert, die Kosten um 83 % gesenkt.
GPT-4.1 nano: Das schnellste Modell mit extrem niedriger Latenz, geeignet für Aufgaben mit niedrigen Latenzanforderungen.
GPT-4o: Im Vergleich dazu relativ geringe Inferenzeffizienz, insbesondere bei der Verarbeitung großer Kontexte.

4. Bildverständnis

GPT-4.1: Hervorragende Leistung beim Bildverständnis, insbesondere bei multimodalen Aufgaben.
GPT-4.1 mini: Erzielt im MMMU-Bildverständnis-Benchmark eine Punktzahl von 72,7 % und übertrifft damit GPT-4o mit 68,7 %.
GPT-4o: Schwächere Leistung bei Bildverständnisaufgaben.

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5. Kosten

GPT-4.1: 2,00 $ pro Million Input-Tokens, 8,00 $ pro Output-Tokens.
GPT-4.1 mini: 0,40 $ pro Million Input-Tokens, 1,60 $ pro Output-Tokens.
GPT-4.1 nano: 0,10 $ pro Million Input-Tokens, 0,40 $ pro Output-Tokens.
GPT-4o: Höhere Kosten pro Million Input-Tokens, die genauen Beträge sind nicht angegeben, jedoch bietet die GPT-4.1-Serie Kostenvorteile.

6. Anwendungsszenarien

GPT-4.1: Geeignet für Szenarien, die starke Rechenleistung und die Verarbeitung komplexer Aufgaben erfordern, wie professionelle Softwareentwicklung, Analyse juristischer Dokumente und Verarbeitung großer Datenmengen.
GPT-4.1 mini: Geeignet für den Einsatz in ressourcenbeschränkten Umgebungen wie normalen PCs oder kleinen Servern.
GPT-4.1 nano: Hauptsächlich für mobile und eingebettete Geräte konzipiert, geeignet für Szenarien mit hohen Anforderungen an die Reaktionsgeschwindigkeit und begrenzten Ressourcen, wie schnelle Textklassifizierung oder automatische Vervollständigung.
GPT-4o: Geeignet für allgemeine Zwecke, jedoch mit schwächerer Leistung bei der Verarbeitung großer Kontexte und komplexer Aufgaben.

Weitere Testmetriken finden Sie im OpenAI-Blog: https://openai.com/index/gpt-4-1/.